常见排序算法(比较排序)及比较-创新互联
#includeusing namespace std; #include //稳定性:指两个相同数排序后位置是否变化 //冒泡排序思想:相邻两数据比较交换,外层循环控制次数,内层比较 //void BubbleSort(int *a, size_t len) //{ // assert(a); // for (size_t i = 0; i < len - 1; ++i) // { //相邻位置数据进行比较,每趟排序都会排出一个大或最小数 // for (size_t j = 0; j < len - i - 1; ++j) // { // if (a[j] > a[j + 1]) // { // swap(a[j], a[j + 1]); // } // } // } //} // //鸡尾酒排序思想:即就是双向冒泡排序,一趟排序就可以找到一个大的和最小元素 void cooktail_sort(int *arr, size_t size) { assert(arr); int tail = size - 1; int i, j ; for (i = 0; i < tail; ++i) { for (int j = tail; j>i; --j) { if (arr[j] < arr[j - 1]) { swap(arr[j], arr[j - 1]); } } ++i; for (j = i; j < tail; ++j) { if (arr[j]>arr[j + 1]) swap(arr[j], arr[j + 1]); } --tail; } } //思想:将当前位置的下一个数据插入到前边以有序的块中,再将该数与前边有序的数据逐一比较。 //每插入一个该位置以前的数据都已有序 //void InsertSort(int *a, size_t len)//插入排序 //{ // assert(a); // for (size_t i = 0; i < len-1; ++i)//当i=len-1时,tmp访问的位置越界 // { // int end = i; // int tmp = a[end + 1]; // while (end >= 0 && a[end]>tmp)//最后一次进去end=0位置要比 // { // a[end + 1] = a[end]; // --end; // } // a[end + 1] = tmp; // } //} //思想:将一个数组分成两半,再将每一半分半,递归类推,当分出来的只有一个数据时,可认为该小组组内已经有序,然后合并相邻小组,即先递归分解数列,在合并数列 void Mergesort(int *arr, int begin1, int end1, int begin2, int end2) { //assert(arr); //if (begin1 >= end1 || begin2 >= end2) // return; //int one = end1 - begin1; //int two = end2 - begin2; //int *L = new int[one];//开辟两个数组,一个保存前半部分,一个保存后半部分 //int *R = new int[two]; //int i = 0, j = 0; //for (; i < one; ++i) //{ // L[i] = arr[begin1 + i]; //} //for (i=0; i < two; ++i) //{ // R[i] = arr[begin2 + i]; //} //int index = begin1; //for (i = 0, j = 0; index < end2&&i > 1); // _merge_sort(arr, begin, mid); // _merge_sort(arr, mid, end); // Mergesort(arr, begin, mid, mid, end); // //memcpy(src + begin, dst + begin, (end - begin)*sizeof(int)); // } // else // return; //} //两个同样数组,将源数组按序放入目标数组中 void Mergesort(int *src,int *dst, int begin1,int end1,int begin2,int end2) { assert(src&&dst); size_t index = begin1;//两个同样大小的数组 while (begin1 < end1 && begin2 < end2) { if (src[begin1] < src[begin2]) { dst[index++] = src[begin1++]; } else { dst[index++] = src[begin2++]; } } if (begin1 < end1) { while (begin1 < end1) { dst[index++] = src[begin1++]; } } else { while (begin2 < end2) { dst[index++] = src[begin2++]; } } } void _merge_sort(int *src, int *dst, int begin, int end) { assert(src && dst); if (begin + 1 < end) { int mid = begin + ((end - begin) >> 1); _merge_sort(src, dst, begin, mid); _merge_sort(src, dst, mid , end); Mergesort(src, dst, begin, mid, mid, end); memcpy(src + begin, dst + begin, (end - begin)*sizeof(int)); } else return; } void _Merge_sort(int* src, size_t size) { int* dst = new int[size]; _merge_sort(src, dst, 0, size); delete[] dst; } //思想:采用分治法思想,选定一个基数,通过一趟排序将要排序的数组一分为二,其中基数前的数据都比它小,基数后的数据都比它大,然后在将这两部分数据分别进行快排 int QSort(int *a, int left, int right)//快速排序 { assert(a); if (left >= right) return left; int key = a[right]; int begin = left; int end = right-1; while (begin < end) { while (begin < end && a[begin] <= key) begin++; while (begin < end && a[end] > key) end--; if (begin < end) swap(a[begin], a[end]); } if (a[end] >= a[right]) swap(a[end], a[right]); return end; } //void QuiSort(int* a, int left, int right)//挖坑法 //{ // assert(a); // if (right <= left) // return; // int tmp = a[left]; // int begin = left; // int end = right; // while (begin < end) // { // while (begin < end&&a[end] >= tmp) // end--; // if (begin < end) // { // a[begin++] = a[end]; // } // while (begin < end&&a[begin] <= tmp) // begin++; // if (begin < end) // { // a[end--] = a[begin]; // } // } // a[begin] = tmp; // QuiSort(a, left, begin - 1); // QuiSort(a, begin + 1, right); //} void QuickSort(int *a, int left,int right) { assert(a); if (left < right) { int mid = QSort(a, left, right); QuickSort(a, left, mid - 1); QuickSort(a, mid + 1, right); } } //思想:第一次查找最小元素所在位置的下标,与第一个元素交换,之后查找次小元素下标,与第二个元素交换,以此类推 //void SelectSort(int* a, size_t len)//选择排序 //{ // assert(a); // size_t min_index ; // for (size_t i = 0; i < len; ++i) // { // min_index = i; // for (size_t j = i+1; j < len ; ++j) // { // if (a[min_index] >= a[j]) // { // min_index = j;//找最小元素所在的下标 // } // } // swap(a[min_index], a[i]);//让最小元素位于第i个位置 // } //} //思想:将数组按某个增量gap分成若干组,每组中记录的下标相差gap,对每组中全部元素进行排序 //,然后用一个较小增量再进行上述循环排序,当增量减到1时,整个要排序的数被分成单个组,排序完成 void Shell_sort(int *a,size_t size) { assert(a); int gap = size / 3 + 1; while (1) { for (int i = 0; i < size - gap; ++i) { int end = i; int tmp = a[end + gap]; while ((a[end] > tmp)&&end >= 0) { a[end+gap] = a[end]; end -= gap; } a[end + gap] = tmp; } if (gap == 1) break; gap = gap / 3 + 1;//保证gap最后为1时能执行 } } void TestSelectSort() { int a[10] = { 9, 1, 3, 4, 8, 6, 0, 2, 5, 0 }; int len = sizeof(a) / sizeof(a[0]); cout << "before:"; for (int i = 0; i < len; ++i) { cout << a[i] << " "; } cout << endl; Shell_sort(a,len); //QuickSort(a, 0, 9); //SelectSort(a, 10); cout << "after: "; for (int i = 0; i < len; ++i) { cout << a[i] << " "; } cout << endl; } void TestMergeSort() { int a[10] = { 9, 1, 3, 4, 8, 6, 7, 2, 5, 0 }; int len = sizeof(a) / sizeof(a[0]); cout << "before:"; for (int i = 0; i < len; ++i) { cout << a[i] << " "; } cout << endl; //_merge_sort(a,0, len); _Merge_sort(a, len); cout << "after: "; for (int i = 0; i < len; ++i) { cout << a[i] << " "; } cout << endl; } //堆排序思想:先建成一个大堆或小堆,堆顶元素是大(最小),让堆顶元素与最后一个元素交换,数组长度-1,然后向下调整一次,重复上述循环 //template //class Heap //{ //public: // Heap(T* a, size_t size) // { // for (size_t i = 0; i < size; ++i) // { // _array.push_back(a[i]); // } // for (int i = (_array.size() - 2) / 2; i >= 0;--i) // { // AdjustDown(i,_array.size()); // } // } // // void AdjustDown(int root,int size) // { // size_t lchild = 2 * root + 1; // while (lchild < size) // { // if ((lchild + 1 < size) && _array[lchild + 1] < _array[lchild]) // { // lchild++; // } // if (_array[lchild] < _array[root]) // { // swap(_array[lchild], _array[root]); // root=lchild; // lchild = 2 * root + 1; // } // else // break; // } // } // // void AdjustUp(size_t child) // { // size_t root = (child - 1) / 2; // while (child > 0)//若root和child为size_t型,永远都不会小于0,因此不能用它为循环条件 // { // if (_array[child] < _array[root]) // { // swap(_array[child], _array[root]); // child = root; // root = (child - 1) / 2; // } // else // break; // } // } // // void push_elem(const T&x) // { // _array.push_back(x); // AdjustUp(_array.size() - 1); // } // // void Pop_elem() // { // swap(_array[0], _array[(_array.size() - 1])); // _array.pop_back();//将堆顶元素与最后一个元素交换并删除,再进行向下调整 // AdjustDown(0); // } // // void Heap_Sort() // { // int size = _array.size(); // while (size>0) // { // swap(_array[0], _array[size-1]); // cout << _array[size - 1] << " "; // //_array.pop_back(); // AdjustDown(0,size-1); // --size; // } // } // void Display() // { // cout << "heap is:"; // for (int i = 0; i < _array.size(); ++i) // { // cout << _array[i] << " "; // } // cout << endl; // } //protected: // vector _array; // //}; //
算法的适用场景及比较:
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1)时间复杂度:
平均性能为O(N^2):插入、选择、冒泡
数据规模小时:直接插入排序较好
数据规模大时:冒泡排序时间代价最高
平均性能为O(NlgN):堆、快速、归并
数据规模大时:适用堆排序(例:在一千万个数中找最小的前100个数)
数据规模小时:快速排序较好,当小到一定区间使用插入排序
希尔排序平均时间复杂度为O(N^1.3)
稳定性指的是两个相同的数排序后位置是否变化,若无变化则稳定
2).稳定性分析:
稳定:冒泡、插入、归并
不稳定:选择、希尔、堆、快排
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