C排序算法研究

简介: C排序算法研究

排序算法是计算机科学中的一个基本且重要的领域。在C语言中,有多种排序算法可以实现数据的排序,包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。每种算法都有其特定的适用场景和性能特点。


一、冒泡排序(Bubble Sort


冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。


以下是冒泡排序的C语言实现:

void bubbleSort(int arr[], int n) {
    int i, j, temp;
    for (i = 0; i < n-1; i++) {
        for (j = 0; j < n-i-1; j++) {
            if (arr[j] > arr[j+1]) {
               temp = arr[j];
               arr[j] = arr[j+1];
               arr[j+1] = temp;
            }
        }
    }
}


二、选择排序(Selection Sort)

选择排序是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的数据元素排完。


以下是选择排序的C语言实现:


void selectionSort(int arr[], int n) {
    int i, j, min_idx, temp;
    for (i = 0; i < n-1; i++) {
        min_idx = i;
        for (j = i+1; j < n; j++) {
            if (arr[j] < arr[min_idx]) {
               min_idx = j;
            }
        }
        temp = arr[min_idx];
       arr[min_idx] = arr[i];
        arr[i] = temp;
    }
}


三、快速排序(Quick Sort)


快速排序是一种高效的排序算法,其基本思想是采用分治法。通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。


以下是快速排序的C语言实现:

void swap(int* a, int* b) {
    int t = *a;
    *a = *b;
    *b = t;
}
 
int partition (int arr[], int low, int high) {
    int pivot = arr[high];
    int i = (low - 1);
    for (int j = low; j <= high - 1; j++) {
        if (arr[j] < pivot) {
            i++;
           swap(&arr[i], &arr[j]);
        }
    }
   swap(&arr[i + 1], &arr[high]);
    return (i + 1);
}
 
void quickSort(int arr[], int low, int high) {
    if (low < high) {
        int pi = partition(arr, low, high);
       quickSort(arr, low, pi - 1);
       quickSort(arr, pi + 1, high);
    }
}



这些排序算法各有其特点。冒泡排序和选择排序是简单的排序算法,其时间复杂度为O(n^2),在处理大数据集时效率较低。而快速排序则是一种高效的排序算法,其平均时间复杂度为O(n log n),但在最坏情况下,其时间复杂度也会达到O(n^2)。因此,在选择排序算法时,需要根据具体的应用场景和需求进行权衡。


总的来说,排序算法是计算机科学中不可或缺的一部分,它广泛应用于各种数据处理和计算任务中。对排序算法的研究不仅有助于提升程序的性能,也有助于深入理解计算机科学的基本原理和概念。

 

目录
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
190 0
|
1月前
|
存储 机器学习/深度学习 编解码
双选择性信道下正交啁啾分复用(OCDM)的低复杂度均衡算法研究——论文阅读
本文提出统一相位正交啁啾分复用(UP-OCDM)方案,利用循环矩阵特性设计两种低复杂度均衡算法:基于带状近似的LDL^H分解和基于BEM的迭代LSQR,将复杂度由$O(N^3)$降至$O(NQ^2)$或$O(iNM\log N)$,在双选择性信道下显著提升高频谱效率与抗多普勒性能。
164 0
双选择性信道下正交啁啾分复用(OCDM)的低复杂度均衡算法研究——论文阅读
|
2月前
|
传感器 机器学习/深度学习 算法
【UASNs、AUV】无人机自主水下传感网络中遗传算法的路径规划问题研究(Matlab代码实现)
【UASNs、AUV】无人机自主水下传感网络中遗传算法的路径规划问题研究(Matlab代码实现)
|
1月前
|
存储 监控 算法
基于 Go 语言跳表结构的局域网控制桌面软件进程管理算法研究
针对企业局域网控制桌面软件对海量进程实时监控的需求,本文提出基于跳表的高效管理方案。通过多级索引实现O(log n)的查询、插入与删除性能,结合Go语言实现并发安全的跳表结构,显著提升进程状态处理效率,适用于千级进程的毫秒级响应场景。
140 15
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 自动驾驶
基于导向滤波的暗通道去雾算法在灰度与彩色图像可见度复原中的研究(Matlab代码实现)
基于导向滤波的暗通道去雾算法在灰度与彩色图像可见度复原中的研究(Matlab代码实现)
146 8
|
2月前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【高创新】基于优化的自适应差分导纳算法的改进最大功率点跟踪研究(Matlab代码实现)
【高创新】基于优化的自适应差分导纳算法的改进最大功率点跟踪研究(Matlab代码实现)
217 14
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【基于TTNRBO优化DBN回归预测】基于瞬态三角牛顿-拉夫逊优化算法(TTNRBO)优化深度信念网络(DBN)数据回归预测研究(Matlab代码实现)
【基于TTNRBO优化DBN回归预测】基于瞬态三角牛顿-拉夫逊优化算法(TTNRBO)优化深度信念网络(DBN)数据回归预测研究(Matlab代码实现)
112 0
|
2月前
|
canal 算法 vr&ar
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究(Matlab代码实现)
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究(Matlab代码实现)
121 1
|
2月前
|
运维 监控 JavaScript
基于 Node.js 图结构的局域网设备拓扑分析算法在局域网内监控软件中的应用研究
本文探讨图结构在局域网监控系统中的应用,通过Node.js实现设备拓扑建模、路径分析与故障定位,提升网络可视化、可追溯性与运维效率,结合模拟实验验证其高效性与准确性。
227 3
|
2月前
|
存储 监控 算法
企业电脑监控系统中基于 Go 语言的跳表结构设备数据索引算法研究
本文介绍基于Go语言的跳表算法在企业电脑监控系统中的应用,通过多层索引结构将数据查询、插入、删除操作优化至O(log n),显著提升海量设备数据管理效率,解决传统链表查询延迟问题,实现高效设备状态定位与异常筛选。
115 3

热门文章

最新文章

下一篇
oss云网关配置