C 语言中如何进行冒泡排序?

news2024/10/1 7:41:38

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文章目录

  • C 语言中的冒泡排序
  • 一、冒泡排序的基本原理
  • 二、冒泡排序的代码实现
  • 三、冒泡排序的时间复杂度和空间复杂度分析
    • (一)时间复杂度
    • (二)空间复杂度
  • 四、冒泡排序的优化
    • (一)添加标志位判断是否已经有序
    • (二)记录最后一次交换的位置
  • 五、示例分析
  • 六、冒泡排序的适用场景
  • 七、与其他排序算法的比较
    • (一)与插入排序比较
    • (二)与选择排序比较
    • (三)与快速排序比较

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C 语言中的冒泡排序

冒泡排序(Bubble Sort)是排序算法里面比较简单的一个排序。它重复地走访要排序的数列,一次比较两个数据元素,如果顺序不对则进行交换,并一直重复这样的走访操作,直到没有要交换的数据元素为止。

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一、冒泡排序的基本原理

冒泡排序的基本思想是通过相邻元素的两两比较,将最大(或最小)的元素逐步“浮”到数组的一端。

假设我们要对一个整数数组进行升序排序。在每一轮比较中,从数组的第一个元素开始,依次比较相邻的两个元素,如果前一个元素大于后一个元素,则交换它们的位置。这样,在第一轮比较结束后,最大的元素就会“浮”到数组的末尾。然后,对除了最后一个元素之外的其他元素进行同样的操作,在第二轮比较结束后,第二大的元素就会“浮”到数组的倒数第二个位置。以此类推,经过 n - 1 轮比较后,数组就会完成排序。

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二、冒泡排序的代码实现

以下是用 C 语言实现冒泡排序的代码:

#include <stdio.h>

// 交换两个整数的函数
void swap(int *a, int *b) {
    int temp = *a;
    *a = *b;
    *b = temp;
}

// 冒泡排序函数
void bubbleSort(int arr[], int n) {
    int i, j;
    for (i = 0; i < n - 1; i++) {
        for (j = 0; j < n - i - 1; j++) {
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                swap(&arr[j], &arr[j + 1]);
            }
        }
    }
}

// 打印数组的函数
void printArray(int arr[], int size) {
    for (int i = 0; i < size; i++)
        printf("%d ", arr[i]);
    printf("\n");
}

// 测试案例
int main() {
    int arr[] = {64, 34, 25, 12, 22, 11, 90};
    int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);

    printf("排序前的数组为: ");
    printArray(arr, n);

    bubbleSort(arr, n);

    printf("排序后的数组为: ");
    printArray(arr, n);

    return 0;
}

在上述代码中:

  • swap 函数用于交换两个整数的位置。
  • bubbleSort 函数实现了冒泡排序的逻辑。外层循环控制排序的轮数,一共需要进行 n - 1 轮。内层循环用于每一轮比较相邻的元素并在需要时进行交换。
  • printArray 函数用于打印数组中的元素。

main 函数中,我们定义了一个待排序的数组,调用 bubbleSort 函数进行排序,并打印排序前后数组的元素。

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三、冒泡排序的时间复杂度和空间复杂度分析

(一)时间复杂度

在最坏情况下,数组完全逆序,每次比较都需要进行交换,此时冒泡排序的时间复杂度为 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)。这是因为外层循环要执行 n - 1 次,内层循环在最坏情况下要执行 n - i - 1 次,总的比较和交换次数约为 n ( n − 1 ) 2 \frac{n(n - 1)}{2} 2n(n1) ,所以时间复杂度为 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)

在最好情况下,数组已经是有序的,此时内层循环不需要进行任何交换,时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n)。但平均情况下,时间复杂度仍然接近最坏情况,为 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)

(二)空间复杂度

冒泡排序是一种原地排序算法,只需要几个固定的额外变量来辅助交换操作,空间复杂度为 O ( 1 ) O(1) O(1)

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四、冒泡排序的优化

原始的冒泡排序在某些情况下可能会做一些不必要的比较和交换。以下是两种常见的优化方法:

(一)添加标志位判断是否已经有序

void bubbleSortOptimized1(int arr[], int n) {
    int i, j;
    int swapped;

    for (i = 0; i < n - 1; i++) {
        swapped = 0;
        for (j = 0; j < n - i - 1; j++) {
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                swap(&arr[j], &arr[j + 1]);
                swapped = 1;
            }
        }

        // 如果在一轮比较中没有发生交换,说明数组已经有序,直接退出
        if (swapped == 0) {
            break;
        }
    }
}

在上述优化代码中,添加了一个标志位 swapped 。如果在一轮比较中没有进行任何交换,说明数组已经是有序的,就可以提前结束排序过程。

(二)记录最后一次交换的位置

void bubbleSortOptimized2(int arr[], int n) {
    int i, j;
    int lastSwap = n - 1;

    while (lastSwap > 0) {
        int newLastSwap = 0;
        for (j = 0; j < lastSwap; j++) {
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                swap(&arr[j], &arr[j + 1]);
                newLastSwap = j;
            }
        }
        lastSwap = newLastSwap;
    }
}

这种优化方法通过记录每一轮最后一次交换的位置,来缩小下一轮比较的范围,从而减少不必要的比较。

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五、示例分析

假设我们有一个数组 {5, 1, 4, 2, 8} ,下面逐步分析冒泡排序的过程:

第一轮

  • 比较 51,因为 5 > 1,所以交换它们,数组变为 {1, 5, 4, 2, 8}
  • 比较 54,因为 5 > 4,所以交换它们,数组变为 {1, 4, 5, 2, 8}
  • 比较 52,因为 5 > 2,所以交换它们,数组变为 {1, 4, 2, 5, 8}
  • 比较 58,因为 5 < 8,所以不交换,数组保持 {1, 4, 2, 5, 8}

第一轮结束后,最大的数 8 已经“浮”到了数组的末尾。

第二轮

  • 比较 14,因为 1 < 4,所以不交换,数组保持 {1, 4, 2, 5, 8}
  • 比较 42,因为 4 > 2,所以交换它们,数组变为 {1, 2, 4, 5, 8}
  • 比较 45,因为 4 < 5,所以不交换,数组保持 {1, 2, 4, 5, 8}

第二轮结束后,第二大的数 5 已经“浮”到了倒数第二个位置。

第三轮

  • 比较 12,因为 1 < 2,所以不交换,数组保持 {1, 2, 4, 5, 8}
  • 比较 24,因为 2 < 4,所以不交换,数组保持 {1, 2, 4, 5, 8}

第三轮结束后,第三大的数 4 已经“浮”到了第三个位置。

第四轮

比较 12,因为 1 < 2,所以不交换,数组保持 {1, 2, 4, 5, 8}

经过四轮比较,数组已经完成排序。

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六、冒泡排序的适用场景

冒泡排序由于其简单性和易于理解,在小型数据集或者对性能要求不高的情况下可能会被使用。但在处理大型数据集时,由于其时间复杂度较高,通常会选择更高效的排序算法,如快速排序、归并排序等。

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七、与其他排序算法的比较

(一)与插入排序比较

插入排序在部分有序的情况下性能较好,而冒泡排序在任何情况下的性能都相对稳定,但通常比插入排序慢。

(二)与选择排序比较

选择排序和冒泡排序的时间复杂度相同,但选择排序在每一轮中只进行一次交换,而冒泡排序可能进行多次交换,所以在实际应用中选择排序可能略优于冒泡排序。

(三)与快速排序比较

快速排序的平均时间复杂度为 O ( n l o g n ) O(n log n) O(nlogn),远优于冒泡排序的 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2),适用于大规模数据的排序。

冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法,在实际应用中应根据具体情况选择合适的排序算法。


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