《数据结构》复习之排序算法
来源:互联网 发布:映客刷钻石软件 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 11:22
- 排序算法
- 1直接插入排序
- 2希尔排序
- 3冒泡排序
- 4快速排序
- 5简单选择排序
- 6堆排序
- 7二路归并排序
- 8基数排序
- 排序算法总结
- 1排序算法的稳定性
- 2复杂度总结
- 3稳定性总结
- 4其他
1.排序算法
1.1直接插入排序
算法思想:
每次将一个待排序的数据元素,插入到前面已经排好序的数列中的适当位置,使数列 依然有序;直到待排序数据元素全部插入完为止。
算法代码:
void insertSort(int *A,int n)//数组下标从0开始{ for(i=1;i<n;i++) { temp=A[i]; //将待插入的元素存在temp中 j=i-1; while(j>=0&&temp<A[j]) { A[j+1]=A[j]; j--; } j++; A[j]=temp; }}
时间复杂度:
最坏的情况整个序列均为逆序,则时间复杂度为O(n2)。
最好的情况即整个序列有序,则时间复杂度为O(n)。
综上所述,插入排序的时间复杂度为O(n2)。
空间复杂度:
额外辅助空间只需要一个temp,因此空间复杂度为O(1)。
1.2希尔排序
算法思想:
希尔排序是按照不同步长对元素进行插入排序,当刚开始元素很无序的时候,步长最 大,所以插入排序的元素个数很少,速度很快;当元素基本有序了,步长很小,插入排序对于 有序的序列效率很高。
算法代码:
int dk[]={5,3,1};void shellSort(int *&A,int dk,int n){ int i,j,temp; for(i=dk;i<n;i++) { temp=A[i]; j=i-dk; while(j>=0&&temp<A[j]) { A[j+dk]=A[j]; j=j-dk; } j=j+dk; A[j]=temp; }}
时间复杂度:
希尔排序的平均情况为O(nlog2n)。
空间复杂度:
希尔排序的空间复杂度与插入排序一样,为O(1)。
1.3冒泡排序
算法思想:
冒泡排序通过一系列的“交换”动作完成。首先第一个记录和第二个记录比较,如果第一个大,则交换,否则不交换。然后第二个记录和第三个记录比较,如果第二个大,则两者交换,否则不交换…….一直按这种方式进行下去,最终最大的那个记录被交换到最后,一趟冒泡排序完成。因此它通过一趟又一趟 地比较数组中的每一个元素,使较大的数据下沉,较小的数据上升来完成算法。要注意的是,冒泡排序算法结束的条件是一趟排序过程中没有发生元素交换。
算法代码:
void bubbleSort(int *A, int n){ int i, j,flag,temp; for (i = n ; i > 1;i--) { flag = 0; for (j = 0; j <i-1 ;j++)//边界情况要注意,把边界带入 { if (A[j]>A[j+1]) { temp = A[j]; A[j] = A[j + 1]; A[j + 1] = temp; flag = 1; } } if (flag==0) { return; } }}
时间复杂度:
最坏情况,待排序序列逆序,此时时间复杂度为O(n2)。
最好的情况即整个序列有序,则时间复杂度为O(n)。
综上所述,插入排序的时间复杂度为O(n2)。
空间复杂度:
额外辅助空间只需要一个temp,因此空间复杂度为O(1)。
1.4快速排序
算法思想:
快速排序选取第一个数 A,从两边开始交换,直至将序列分为以 A 为基准的左边和右 边,左边的数均小于 A,右边的数均大于 A,然后两边递归。
算法代码:
void quickSort(int *&A,int l,int r){ int temp; int i=l,j=r; if(l<r) { temp=A[i]; while(i<j) { while(i<j&&A[j]>temp) //一定要有i<j j--; if(i<j) { A[i]=A[j]; i++; } while(i<j&&A[i]<temp) i++; if(i<j) { A[j]=A[i]; j--; } } A[i]=temp; qsort(A,l,i-1); qsort(A,i+1,r); }}
时间复杂度:
快速排序最好的情况下的时间复杂度为O(nlog2n),待排序列越接近无序,本算法效率越高。最坏情况下的时间复杂度为O(n2),待排序列越接近有序,本算法效率越低。平均时间复杂度为O(nlog2n)。就平均时间而言,快速排序是所有排序算法中最好的。快速排序的排序趟数与初始序列有关。
空间复杂度:
空间复杂度为O(log2n)。快速排序是递归进行的,递归需要栈的帮助。
1.5简单选择排序
算法思想:
从头到尾顺序扫描序列,找出一个最小的数字,和第一个交换,接着从剩下的记录中 继续这种选择和交换,最终使序列有序。
算法代码:
void simpleSelectSort(int *A, int n){ int i, j,k,min,temp; for (i = 0; i < n;i++) { k = i; for (j = i + 1;j<n; j++) { if (A[j]<A[k]) { k = j; } } temp = A[k]; A[k] = A[i]; A[i] = temp; }}
时间复杂度:
时间复杂度为O(n2)。
空间复杂度:
额外辅助空间只需要一个temp,因此空间复杂度为O(1)。
1.6堆排序
算法思想:
堆是一种数据结构,可以把堆看成一棵完全二叉树,这棵完全二叉树满足:任何一个非叶子结点的值都不大于(或不小于)其左右孩子的结点的值。若父亲大孩子小,则这样的堆叫作大顶堆;若父亲小孩子大,则这样的堆叫作小顶堆。
堆排序执行过程描述(大顶堆)如下:
1. 从无序序列所确定的完全二叉树的第一个非叶子结点开始, 从右至左,从上到下,对每个结点进行调整,最终将得到一个大顶堆。
对结点的调整方法:将当前结点(假设为a)的值与其孩子结点进行较,如果存在大于a值的孩子结点,则从中选出最大的一个与a交换。当a来到下一层的时候重复上述过程,直到a的孩子结点值小于a的值为止。
2. 将当前无序序列中的第一个元素,反映在树中时根节点(假设为a)与无序序列中最后一个元素交换(假设为b)。a进入有序序列,到达最终位置,无序序列中元素减少1个,有序序列中元素增加1个。此时只有结点b可能不满足堆的定义,对其进行调整。
3.重复2中的过程,直到无序序列中的元素剩下1个时排序结束。
算法代码:
#include<iostream>using namespace std;int *A;/*本函数完成对数组A[low]到A[high]范围内对在位置low上的节点的调整*///只是调整一个结点的函数void HeapAdjust(int *&A,int low,int high) //由于A[]是一棵完全二叉树,所以存储的元素必须从1开始{ int i=low; int j=i*2; int temp=A[i]; while(j<=high) //终止条件 { if(j<high&&A[j+1]>A[j]) //若右孩子比较大,则把j指向右孩子,j<high这句话不能忘 { j++; } if(temp<A[j]) { A[i]=A[j]; //将A[j]调整到双亲位置上 i=j; //修改i和j的值以便能继续调整 j=i*2; } else //调整结束 { break; } } A[i]=temp;} int main(){ int i,n,temp; cin>>n; A=new int[n+1]; for(i=1;i<=n;i++) { cin>>A[i]; } for(i=n/2;i>=1;i--) //建立初始堆 { HeapAdjust(A,i,n); } for(i=n;i>=2;i--) { temp=A[1]; A[1]=A[i]; A[i]=temp; HeapAdjust(A,1,i-1); } for(i=1;i<=n;i++) { cout<<A[i]<<" "; } cout<<endl; return 0;}
时间复杂度:
堆排序的时间复杂度为O(nlog2n)。堆排序在最坏情况下的时间复杂度也是O(nlog2n),这是它相对于快速排序的最大优点。堆排序适合的场景是记录数很多的情况,典型的例子是从10000个记录中选出前10个最小的。这种情况用堆排序最好。如果记录数较少,则不提倡使用堆排序。
空间复杂度:
本算法的额外空间只有一个temp,因此空间复杂度为O(1)。
1.7二路归并排序
算法思想:
归并排序先分解要排序的序列,从 1 分成 2,2 分成 4,依次分解,当分解到只有 1 个 一组的时候,就可以排序这些分组,然后依次合并回原来的序列中,这样就可以排序所有数据。
算法代码:
void Msort(int *&A,int l,int h){ if(l<h) { int m=(l+h)/2; Msort(A,l,m); Msort(A,m+1,h); Merge(A,l,m,h); } }void Merge(int *&A,int l,int m,int h) //归并操作{ int *temp=new int[h-l+1]; memset(temp,0,sizeof(temp)); int i,j,k=0; i=l; j=m+1; while(i<=m&&j<=h) { if(A[i]<A[j]) { temp[k]=A[i]; k++; i++; } else { temp[k]=A[j]; k++; j++; } } while(i<=m) { temp[k]=A[i]; k++; i++; } while(j<=h) { temp[k]=A[j]; k++; j++; } j=0; for(i=l;i<=h;i++) { A[i]=temp[j]; j++; }}
非递归形式的代码:
void MergeSort(){ //writein(); int size=1,low,mid,high; while(size<=Maxsize-1) { low=0; while(low+size<=Maxsize) { mid=low+size-1; high=mid+size; if(high>Maxsize-1)//第二个序列个数不足size high=Maxsize; Merge(low,mid,high);//调用归并子函数 low=high+1;//下一次归并时这一次的下界 } size*=2;//范围扩大一倍 } //display();}
时间复杂度:
归并排序的时间复杂度为O(nlog2n)。
空间复杂度:
因为归并排序需要转存整个待排序序列,因此空间复杂度为O(n)。
1.8基数排序
算法思想:
基数排序的是“多关键字排序,采用最低位优先,不必通过比较,而是通过“分 配”和“收集”。如一个三位数,可以分成十个桶,然后将个位 0-9 分别放入桶中,再收集, 接着依次十位,百位。程序中用一个 count 数组来计数每个数的该放在整个排序的数组中的位 置。从个位开始计数,放置,一共进行 5 次循环(位数最大为 5)。
算法代码:略。
时间复杂度:
时间复杂度为 O(d *(r+n))。d 为关键字的个数(循环次数),n 为序列的元素数(一次循环的分配次数),r 为关键字的取值范围(一次循环的收集次数)。
空间复杂度:O(r)。
2.排序算法总结
2.1排序算法的稳定性
- 什么是稳定性?
所谓稳定性是指待排序的序列中有两个或两个以上相同项,排序前和排序后,看这些相同的项的相对位置有没有发生变化,如果没有发生变化,就是稳定的。 - 稳定性的意义
稳定意思是说原本键值一样的元素排序后相对位置不变。学习的时候,可能编的程序里面要排序的元素都是简单类型,实际上真正使用的时候,可能是对一个复杂类型的数组排序,而排序的键实际上只是这个元素中的一个属性,对于一个简单类型,数字值就是其全部意义,即使交换了也看不出什么不同。但是对于复杂的类型,交换的话可能就会使原本不应该交换的元素交换了。
比如,一个“学生”数组,按照年龄排序,“学生”这个对象不仅含有“年龄”,还有其他很多属性,稳定的排序会保证比较时,如果两个学生年龄相同,一定不交换。(转自百度知道)
2.2复杂度总结
- 时间复杂度
平均情况下,快速排序,希尔排序,归并排序和堆排序的时间复杂度均为O(nlog2n),其他都是O(n2)。一个特殊的排序是基数排序,时间复杂度为 O(d *(r+n))。
最坏情况下,快速排序的时间复杂度为O(n2),其他与平均情况相同。
助记方法:教官说:“快些以nlog2n的速度归队”。其中,“快”指快速排序,“些”指希尔排序(发音相似),“队”指堆排序(谐音),这四种排序的平均复杂度都是O(nlog2n)。 - 空间复杂度
记住几个特殊的就好,快排为O(log2n),归并排序为O(n),基数排序为O(r),其他都是O(1)。 - 其他
直接插入排序和冒泡排序更适合有序序列,而快排越无序效率越高。
(以上复杂度总结转自天勤考研书)
2.3稳定性总结
一句话记忆:心情不稳定,快些选一堆好友来聊天吧。
这里,“快”指快速排序,“些”指希尔排序,“选”指简单选择排序,“堆”指堆排序。这四种排序是不稳定的,其他都是稳定的。
(以上稳定性总结转自天勤考研书)
2.4其他
经过一趟排序,能保证一个元素达到最终位置的有冒泡,快速,简单选择和堆排序。(根据排序原理来记忆)。
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