几种排序比较
谁能跟的说说几种排序有啥不同呀?
1.简单的选择排序
代码:
bool selectionsort(int *array,int n) //array为存储数据的数组,n为数组元素个数
{
int k,temp; //k用来存储,临时最小数据的位置
for(int i=0;i<n-1;i++)
{
k=i;
for(int j=i+1;j<n;j++) //从第i个数开始选择最小数位置,存于k中
if(array[j]<array[k])
k=j;
if(k!=i) //若最小数,不为array[i],则array[i]与array[k]进行交换
{
temp=array[i];
array[i]=array[k];
array[k]=temp;
}
}
return true;
}
思想:逐个找出,第一小,第二小....第n小的数...
算法平均时间复杂度: O(n^2)
2.插入排序
代码:
bool insertionsort(int *array,int n)
{
int temp; //用来存储,插入的数据
for(int i=1;i<n;i++)
{
temp=array[i]; //用temp记录array[i]
for(int j=i-1;j>=0;j--) //逐个向前寻找插入点
{
if(temp>array[j]) //找到,跳出循环
break;
else //没找到,将前一个数据后移
array[j+1]=array[j];
}
array[j+1]=temp;
}
return true;
}
思想: 逐个取数,插入一个有序数组(从后向前插)
算法平均时间复杂度: O(n^2)
3.自底向上排序
代码:
bool bottomupsort(int *array,int n)
{
int length=1,temp_length,i; //temp_length表示单个合并数组的长度
while(length<n)
{
temp_length=length; //length表示合并后数组的长度
length=2*temp_length;
i=0; //i用于记录合并数组的起始位置
while(i+length-1<=n-1)
{
merge(array,i,i+temp_length,i+length-1); //合并i~i+temp_length-1 和 i+temp_length~i+length-1 段
i=i+length; //取下一个合并段的起始位置
}
if(i+temp_length<n-1)
merge(array,i,i+temp_length,n-1); //对尾部剩余段合并
}
return true;
}
bool merge(int *array,int start1,int start2,int n) //合并两个有序数组
{
int temp_n=n-start1+1, //两合并数组的长度和
*temp_array,
n1=start2-1, //第一个有序数组的末端位置
temp_start1=start1; //记录start1的初始位置
temp_array=(int *)malloc(sizeof(int)*temp_n); //申请长度为temp_n的整形空间,用于临时存储合并后的数组
for(int i=0;start1<=n1&&start2<=n;i++) //对两个有序数组进行合并,存储于temp_array
{
if(array[start1]<=array[start2])
{
temp_array[i]=array[start1];
start1++;
}
else
{
temp_array[i]=array[start2];
start2++;
}
}
if(start1<=n1)
{
while(start1<=n1)
{
temp_array[i++]=array[start1];
start1++;
}
}
else
{
while(start2<=n)
{
temp_array[i++]=array[start2];
start2++;
}
}
for(i=0,start1=temp_start1;i<temp_n;start1++,i++) //将合并后的有序数组,复制到array数组中
{
array[start1]=temp_array[i];
}
free(temp_array);
return true;
}
思想: 将数组的个部分,两两有序数组进行合并
算法平均时间复杂度: O(nlogn)
4.快速排序
代码:
void QuickSort(int low,int high,int *array)
{
int pos;
if(low<high)
{
pos=SPLIT(low,high,array); //以array[low]进行划分,pos最为划分点
//前一部分<array[low],后一部分,反之
QuickSort(low,pos-1,array); //对划分后的前一部分递归处理
QuickSort(pos+1,high,array); //对划分后的后一部分递归处理
}
}
int SPLIT(int low,int high,int *array)
{
int temp=array[low]; //用temp来记录划分数
while(low<high)
{
while(array[high]>temp&&low<high) //寻找小于temp的数
high--;
if(low==high)
break;
else
{
array[low]=array[high];
low++;
}
while(array[low]<temp&&low<high) //寻找大于temp的数
low++;
if(low==high)
break;
else
{
array[high]=array[low];
high--;
}
}
array[low]=temp; //最终low=high作为划分点,并将划分数存于array[low]
return low;
}
思想:
就是你 从数组中 任取一个元素 p (可随机取,现在以取第一个为例)
以P作为主元,对数组 进行划分 ,前一部分小于 P,后一部分 大于p
最后 划分处 存储 p
然后分别对划分后的前一部分 和 后一部分 递归调用
算法平均时间复杂度: O(nlogn)
5.归并排序
代码:
bool MergeSort(int low,int high,int *array)
{
int middle=(high+low)/2; //将数组划分为2分
if(low<high)
{
MergeSort(low,middle,array); //对前一部分进行递归处理
MergeSort(middle+1,high,array); //对后一部分进行递归处理
HeBing(low,middle,middle+1,high,array); //将排序后的,前后两部分,进行合并
}
return true;
}
bool HeBing(int low1,int high1,int low2,int high2,int *array)
{
int *temp,
i=low1,
j=low2,
k=0;
temp=(int *)malloc((high2-low1+1)*sizeof(int)); //temp用于临时存储合并后的数组
while(i<=high1&&j<=high2) //对两个有序数组进行合并
{
if(array[i]<array[j])
{
temp[k++]=array[i];
i++;
}
else
{
temp[k++]=array[j];
j++;
}
}
if(i<=high1)
{
while(i<=high1)
temp[k++]=array[i++];
}
else
{
while(j<=high2)
temp[k++]=array[j++];
}
for(i=low1,j=0;i<=high2;i++,j++) //将合并后的数组,复制到array中
{
array[i]=temp[j];
}
free (temp);
return true;
}
思想: 将数组划分为小数组,通过局部的有序合并,解决问题
算法平均时间复杂度: O(nlogn)
6.冒泡排序
代码:
bool bubblesort(int *array,int n)
{
int flag=1, //用来标记是否发生交换
temp;
for(int i=0;i<n-1;i++)
{
for(int j=i+1;j<n;j++)
{
if(array[j]<array[j-1])
{
temp=array[i];
array[i]=array[j];
array[j]=temp;
flag=0;
}
}
if(flag) //如果flag为真,及没发生交换,直接跳出循环
break;
else
flag=1;
}
return true;
}
思想: 相邻两数比较,小数放前面
算法平均时间复杂度: O(n^2)
7.堆排序
代码:
bool slipdown(int *array,int cur,int n)
{
for(int next=2*cur;next<=n;next=2*cur) //next表示cur的左孩子
{
if(next<n&&array[next]<array[next+1]) //取cur的两个孩子的大者
next++;
if(array[next]<array[cur])
break;
int temp=array[cur]; //交换cur和他孩子中的大者
array[cur]=array[next];
array[next]=temp;
cur=next; //令当前需要调整的关键字的位置cur=next
}
return true;
}
bool heapsort(int *array,int n)
{
int temp;
for(int i=n/2;i>0;i--) //将数组调整为大顶堆
slipdown(array,i,n);
for(int N=n;N>1;N--) //选出堆中最大元,存于N位置,循环进行
{
temp=array[N];
array[N]=array[1];
array[1]=temp;
slipdown(array,1,N-1);
}
return true;
}
思想: 用二叉树的结构来表示数组,及用数组来表示二叉树的结构,比如i为父节点其孩子为,2i,和2i+1
其中,大顶堆中 父节点大于其两个孩子
算法平均时间复杂度: O(nlogn)
8.基数排序
代码:
bool radixsort(int *array,int n)
{
L TENL[10]; //其中TENL
­.number中存储,数据的第i位为m的数据
int k;
for(int i=0;i<10;i++)
TENL[i].n=0;
for(i=1;i<=5;i++) //这里假设 数据都 小于100000,对数据进行五次分配
{
for(int j=0;j<n;j++) //对数据进行分配
{
k=getnum(array[j],i);
TENL[k].number[TENL[k].n]=array[j];
TENL[k].n++;
}
j=0;
for(k=0;k<10;k++) //将此次分配后的数据,按顺序重新置入array中
{
for(int m=0;m<TENL[k].n;m++)
array[j++]=TENL[k].number
­;
TENL[k].n=0;
}
}
return true;
}
int getnum(int num,int i) //从个位起,获得num的第i为数据
{
int temp=1;
for(int j=0;j<i;j++)
temp=temp*10;
return (num%temp-num%(temp/10))/(temp/10);
}
思想:先从数据的低位开始,进行分配,分成10个空间,分别存储位为,0,1,2,3...9
重复的对次地位操作,知道预定的高位,排序完成
你看看,或许对你有帮助.
