七种常见排序算法的C++实现

下图为几个常见算法的特点总结：

下面为用C++实现的排序算法：

#include<iostream>#include<vector>#include<algorithm>#include<iterator>using namespace std;// 冒泡排序//  A:数组 n:元素个数// 时间复杂度:O(n^2)  // 稳定性:稳定void BubbleSort(vector<int> &A, const int &n) {for (int i = 0; i<n; i++) {//bool flag = true;for (int j = n - 1; j>i; j--) {//flag = false;if (A[j]<A[j - 1]) {swap(A[j], A[j - 1]);//flag = true;}}}}// 简单选择排序 // 时间复杂度:O(n^2)  // 空间复杂度:O(1)  // 稳定性:不稳定void SelectionSort(vector<int> &A, const int &n) {for (int i = 0; i<n-1; i++) {int min = i;for (int j = i + 1; j<n; j++) {if (A[j]<A[min]) min = j;}if (min != i) swap(A[i], A[min]);}}//  直接插入排序  //  时间复杂度:O(n^2)  //  空间复杂度:O(1)  //  稳定性:稳定void InsertionSort(vector<int> &A, const int &n) {for (int i = 1; i<n; i++) {int key = A[i];int j = i - 1;while (j >= 0 && key<A[j]) {A[j + 1] = A[j];j--;}A[j + 1] = key;}}//  希尔排序:  //  A:数组 d:分组间距 n:元素个数  //  时间复杂度:O(n^1.5)  //  空间复杂度:O(1)  //  稳定性:不稳定void ShellSort(vector<int> &A, int d, const int &n) {int i, j, key;while (d > 0) {for (i = d; i < n; i++) {key = A[i];for (j = i - d; j >= 0; j -= d) {if (key < A[j]) {A[j + d] = A[j];}else {break;}}A[j + d] = key;}d -= 2;   //最终要保证d为1  }}//  堆排  //  时间复杂度:O(nlogn)  //  空间复杂度:O(1)  //  稳定性:不稳定  //  不适合在元素个数太少的情况void AdjustHeap(vector<int> &A, int n) {int i, j;for (i = (n - 1) / 2; i > 0; i--) {  //(n-1)/2:最后一个有孩子节点的编号  j = 2 * i;  //左孩子  if (j + 1 <= n - 1) {  //左右孩子都有  if (A[j + 1] > A[j]) {  //选取左右孩子中较大的  j = j + 1;}}//******************************************  // 交换--较大的元素调整到根节点  // 在此也可以用a[0]当作中间变量来交换  // 相当于temp,因为a[0]在整个排序过程中  // 没有使用  //******************************************  if (A[i] < A[j]) {swap(A[i], A[j]);}}}//  调用AdjustHeap进行堆排  void HeapSort(vector<int> &A, int n) {for (int i = 0; i < n - 1; i++) {AdjustHeap(A, n - i);swap(A[1], A[n - 1 - i]);}}// 归并排序// 时间复杂度:O(nlogn)  // 空间复杂度:O(n)  // 稳定性:稳定  void Merge(vector<int> &arr, vector<int> &reg, const int start, const int end) {if (start >= end)return;int len = end - start, mid = (len >> 1) + start;//分成两部分int start1 = start, end1 = mid;int start2 = mid + 1, end2 = end;//然后合并Merge(arr, reg, start1, end1);Merge(arr, reg, start2, end2);int k = start;//两个序列一一比较,哪的序列的元素小就放进reg序列里面,然后位置+1再与另一个序列原来位置的元素比较//如此反复,可以把两个有序的序列合并成一个有序的序列while (start1 <= end1 && start2 <= end2)reg[k++] = arr[start1] < arr[start2] ? arr[start1++] : arr[start2++];//然后这里是分情况,如果arr2序列的已经全部都放进reg序列了然后跳出了循环//那就表示arr序列还有更大的元素(一个或多个)没有放进reg序列,所以这一步就是接着放while (start1 <= end1)reg[k++] = arr[start1++];//这一步和上面一样while (start2 <= end2)reg[k++] = arr[start2++];//把已经有序的reg序列放回arr序列中for (k = start; k <= end; k++)arr[k] = reg[k];}void MergeSort(vector<int> &arr, const int len) {//创建一个同样长度的序列,用于临时存放vector<int> reg(len);Merge(arr, reg, 0, len - 1);}// 快速排序(改进版--避免了交换支点的开销)  // 时间复杂度:O(nlogn)  // 空间复杂度:O(nlogn)  // 稳定性:不稳定void QuickSort(vector<int> &A, int low, int high) {int i = low;int j = high;if (i < j) {int pivot = A[i];  //保存支点  while (i < j) {   //i == j跳出循环   //支点为i  while (i < j && pivot <= A[j]) {j--;}if (i < j) {A[i] = A[j];i++;}//支点为j  while (i < j && A[i] <= pivot) {i++;}if (i < j) {A[j] = A[i];j--;}}A[i] = pivot;  //i==j时填入支点  QuickSort(A, low, i - 1);QuickSort(A, i + 1, high);}}//  测试用例  int main() {vector<int> arr = { 9, 8, 7, 6, 5, 4, 4, 4, 6, 6, 6 };vector<int> temp(arr.size());  //vector<int> arr = {0, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 4, 4, 6, 6, 6};  //heap sort test  //BubbleSort(arr,arr.size());  //SelectionSort(arr,arr.size());//InsertionSort(arr,arr.size());  //ShellSort(arr, 5, arr.size());//HeapSort(arr,arr.size());//copy(arr.begin() + 1, arr.end(), ostream_iterator<int>(cout, " "));  //heap sort test//MergeSort(arr,arr.size());QuickSort(arr, 0, arr.size()-1);  copy(arr.begin(), arr.end(), ostream_iterator<int>(cout, " "));cout << endl;return 0;}