C语言实现经典排序算法

news2024/12/29 2:15:17

1.排序的概念及其运用

1.1排序的概念

排序:所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作。
稳定性:假定在待排序的记录序列中,存在多个具有相同的关键字的记录,若经过排序,这些记录的相对次序保持不变,即在原序列中,r[i]=r[j],且r[i]在r[j]之前,而在排序后的序列中,r[i]仍在r[j]之前,则称这种排序算法是稳定的;否则称为不稳定的。
内部排序:数据元素全部放在内存中的排序。
外部排序:数据元素太多不能同时放在内存中,根据排序过程的要求不断地在内外存之间移动数据的排序。

 1.2常见的排序算法

 排序OJ(可使用各种排序跑这个OJ)912. 排序数组 - 力扣(LeetCode)

2.常见排序算法的实现

2.1 插入排序

直接插入排序是一种简单的插入排序法,其基本思想是:

把待排序的记录按其关键码值的大小逐个插入到一个已经排好序的有序序列中,直到所有的记录插入完为止,得到一个新的有序序列
每次处理就是将无序数列的第一个元素与有序数列的元素从后往前逐个进行比较,找出插入位置,将该元素插入到有序数列的合适位置中。
实际中我们玩扑克牌时,就用了插入排序的思想

 

// 时间复杂度:O(N^2)  什么情况最坏:逆序
// 最好:顺序有序,O(N)
// 插入排序
void InsertSort(int* a, int n)
{
	//[0,end]有序 end+1位置的值插入[0,end],保持有序
	for (int i = 0; i < n - 1; i++)
	{
		int end = i;
		int tmp = a[end + 1];
		while (end >= 0)
		{
			if (tmp < a[end])//tmp与end前每个数据比较
			{
				a[end + 1] = a[end];
				--end;
			}
			else
			{
				break;
			}
		}
		a[end + 1] = tmp;
	}
}
直接插入排序的特性总结:
1. 元素集合越接近有序,直接插入排序算法的时间效率越高
2. 时间复杂度:O(N^2)
3. 空间复杂度:O(1),它是一种稳定的排序算法
4. 稳定性:稳定

 

2.2.希尔排序 

 希尔排序的是插入排序的提升。它是通过将数据根据每一次的步长不断的将数据进行分组,并且进行处理,使得数值序列整体不会变得太过杂乱(较接近有序)。使得在利用插入排序的过程中减少交换的次数,从而使整体得到优化。

 由此,希尔排序分为两步:

1.预排序(让数组接近有序)

2.插入排序

// 希尔排序
//先选定一个整数,把待排序文件中所有记录分成个
//组,所有距离为的记录分在同一组内,并对每一组内的记录进行排序。然后,取,重复上述分组和排序的工
//作。当到达 = 1时,所有记录在统一组内排好序。
void ShellSort(int* a, int n)
{
	int gap = n;
	while (gap > 1)
	{
		gap = gap / 3 + 1;//取步长
		for (size_t i = 0; i < n - gap; i++)
		{
			int end = i;
			int tmp = a[end + gap];
			while (end >= 0)
			{
				if (tmp < a[end])
				{
					a[end + gap] = a[end];
					end -= gap;
				}
				else
				{
					break;
				}
			}
			a[end + gap] = tmp;
		}
	}
}

gap>1时都是预排序

 当gap==1时就是插入排序

 2.3堆排序

堆排序 (Heapsort) 是指利用堆积树(堆)这种数据结构所设计的一种排序算法,它是选择排序的一种。它是通过堆来进行选择数据。需要注意的是排升序要建大堆,排降序建小堆。
// 堆排序    O(N*logN)
void HeapSort(int* a, int n)
{
	// 降序,建小堆
	// 升序,建大堆
	/*for (int i = 1; i < n; i++)
	{
		AdjustUp(a, i);
	}*/
 
	for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--)
	{
		AdjustDown(a, n, i);
	}
 
	int end = n - 1;
	while (end > 0)
	{
		Swap(&a[0], &a[end]);//最后的叶子结点,也就是数组最后的那个数据,跟树根数据循环交换,
		//如果是小堆,每次取到最小的数据,最后调整为降序
		AdjustDown(a, end, 0);
		--end;
	}
}
void TestHeap2()
{
	int a[] = { 4,2,8,1,5,6,9,7,2,7,9 };
	HeapSort(a, sizeof(a) / sizeof(int));
}

 详见:数据结构--堆,堆排序-CSDN博客

 2.4.快速排序

快速排序是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法,其基本思想为:任取待排序元素序列中的某元素作为基准值,按照该排序码将待排序集合分割成两子序列,左子序列中所有元素均小于基准值,右子序列中所有元素均大于基准值,然后最左右子序列重复该过程,直到所有元素都排列在相应位置上为止

 

 单趟实现:key的左边全都比key小,右边全都比key大

把数组分为左右两边,随后递归实现每个数据都有序

int keyi = left;
int begin = left, end = right;
while (begin < end)
{
	//右边找小
	while (begin < end && a[end] >= a[keyi])
	{
		--end;
	}
	//左边找大
	while (begin < end && a[begin] <= a[keyi])
	{
		++begin;
	}
	Swap(&a[begin], &a[end]);
}
Swap(&a[keyi], &a[begin]);
keyi = begin;
PartSort1(a, left, keyi - 1);
PartSort1(a, keyi + 1, right);

 取keyi,左边取keyi,右边先走;右边取keyi,左边先走,保证begin与end相遇位置比keyi小

 优化:

1. 三数取中法选key
        left   midi   right  三个数取到中间值
2. 递归到小的子区间时,可以考虑使用插入排序  

 

//三数取中
int GetMidi(int* a, int left, int right)
{
	int midi = (left + right) / 2;
	if (a[left] < a[midi])
	{
		if (a[midi] < a[right])
		{
			return midi;
		}
		else if (a[left] < a[right])
		{
			return right;
		}
		else
		{
			return left;
		}
	}
	else//a[left] > a[midi]
	{
		if (a[midi] > a[right])
		{
			return midi;
		}
		else if (a[left] < a[right])
		{
			return left;
		}
		else
		{
			return right;
		}
	}
}

// 快速排序hoare版本
int PartSort1(int* a, int left, int right)
{
	if (left >= right)
	{
		return;
	}
	//小区间优化,不再递归分割排序,减少递归的次数
	if ((right - left + 1) < 10)
	{
		InsertSort(a + left, right - left + 1);
	}
	else
	{
		//三数取中
		int midi = GetMidi(a, left, right);
		Swap(&a[left], &a[midi]);
		//取keyi,左边取keyi,右边先走;右边取keyi,左边先走,保证begin与end相遇位置比keyi小
		int keyi = left;
		int begin = left, end = right;
		while (begin < end)
		{
			//右边找小
			while (begin < end && a[end] >= a[keyi])
			{
				--end;
			}
			//左边找大
			while (begin < end && a[begin] <= a[keyi])
			{
				++begin;
			}
			Swap(&a[begin], &a[end]);
		}
		Swap(&a[keyi], &a[begin]);
		keyi = begin;
		PartSort1(a, left, keyi - 1);
		PartSort1(a, keyi + 1, right);
	}
	
}
1. 快速排序整体的综合性能和使用场景都是比较好的,所以才敢叫快速排序
2. 时间复杂度:O(N*log

3. 空间复杂度:O(logN)
4. 稳定性:不稳定

 2.5.冒泡排序

void BubbleSort(int* a, int n)
{
	for (int j = 0; j < n; j++)
	{
		// 单趟
		int flag = 0;
		for (int i = 1; i < n - j; i++)
		{
			if (a[i - 1] > a[i])
			{
				Swap(&a[i - 1], &a[i]);
				flag = 1;
			}
		}

		if (flag == 0)
		{
			break;
		}
	}
}

感谢观看 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2086331.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

SAP BW/BPC:实现自动执行BPC跑包程序

作者 idan lian 如需转载备注出处 如果对你有帮助&#xff0c;请点赞收藏~~~ 用途&#xff1a;创建程序&#xff0c;跑BPC包&#xff0c;把数据从BW应用层跑到BPC,程序可放到处理链或自动作业中&#xff0c;实现定时跑包。 1.步骤 首先需要BPC顾问创建一个他们手动执行的包…

数据挖掘之分类算法

分类算法是数据挖掘中常用的一类算法&#xff0c;其主要任务是根据已知的训练数据&#xff08;即带有标签的数据&#xff09;构建模型&#xff0c;然后利用该模型对新的数据进行分类。分类算法广泛应用于金融、医疗、市场营销等领域&#xff0c;用于预测、决策支持等任务。以下…

并查集【算法 12】

并查集 (Union-Find) 的基础概念与实现 并查集&#xff08;Union-Find&#xff09;是一种用于处理不相交集合&#xff08;disjoint sets&#xff09;的数据结构&#xff0c;常用于解决连通性问题。典型的应用场景包括动态连通性问题&#xff08;如网络节点连通性检测&#xff0…

数据库sqlite3

数据库 数组、链表、变量 ----->内存&#xff1a;程序运行结束&#xff0c;掉电数据丢失 文件 ----------------------->硬盘&#xff1a;程序运行结束&#xff0c;掉电数据不丢失 数据库&#xff1a;专业存储数据、大量数据 ----->硬盘 常用数据库&#xff1a; …

linux 如何查看cpu核心数量

在Linux系统中&#xff0c;有多种方法可以查看CPU的核心数量。 一、lscpu lscpu命令是最直接的方法之一&#xff0c;它可以显示CPU架构信息&#xff0c;包括CPU数量、每个CPU的核心数、每个核心的线程数等。要查看CPU核心数量&#xff0c;可以直接查看lscpu命令输出的Core(s) …

力扣面试150 删除排序链表中的重复元素 II 哑兵 双指针

Problem: 82. 删除排序链表中的重复元素 II &#x1f468;‍&#x1f3eb; 灵神题解 Code /*** Definition for singly-linked list.* public class ListNode {* int val;* ListNode next;* ListNode() {}* ListNode(int val) { this.val val; }* List…

企业车辆|基于SprinBoot+vue的企业车辆管理系统(源码+数据库+文档)

企业车辆管理系统 基于SprinBootvue的企业车辆管理系统 一、前言 二、系统设计 三、系统功能设计 系统功能实现 后台模块实现 管理员模块实现 驾驶员模块实现 四、数据库设计 五、核心代码 六、论文参考 七、最新计算机毕设选题推荐 八、源码获取&#xff1a; 博主…

悬浮翻译软件有哪些?试试这些利器

在观看外国电影或电视剧的奇幻旅程中&#xff0c;面对字幕如流星般划过屏幕&#xff0c;是否渴望能即时捕捉每一个细微的情感涟漪与幽默火花&#xff0c;让体验更加完整无憾&#xff1f; 此刻&#xff0c;无需再为语言障碍而烦恼&#xff01;悬浮翻译器电脑版作为你贴心的跨文…

新买的笔记本只有一个C盘,进行磁盘分区的操作

开始是这样的: 快捷键 window x 找到磁盘管理 102,400M 100GB 然后右键重命名磁盘名字 最终得到结果如下:

SpringBoot+Vue的AI智能图书馆系统来袭!!

SpringBootVue的AI智能图书馆系统来袭&#xff01;&#xff01; 一、项目介绍用户&#xff08;借阅人&#xff09;图书管理员系统管理员 二、相关技术栈三、项目演示管理员登录用户登录 四、相关地址总结 大家好&#xff0c;这里是程序猿代码之路。在数字化时代的浪潮中&#x…

Python办公自动化 获取文本数据 支持多种类型文件

学好办公自动化,走遍天下都不怕&#xff01;&#xff01; 前面我们已经学习了&#xff0c;如何用python的下载安装以及入门基础知识&#xff0c;并且也知道如何使用python自动处理Excel文件数据、如何批量生成Word文件、如何对数据分析后生成洞察报告、如何用python实现自动发送…

【自由能系列(初级)】自由能原理——神经科学的“能量守恒”方程

【通俗理解】自由能原理——神经科学的“能量守恒”方程 关键词提炼 #自由能原理 #KL散度 #生成模型 #识别密度 #观测数据 #神经科学 第一节&#xff1a;自由能原理的类比与核心概念 1.1 自由能原理的类比 自由能原理在神经科学中的应用&#xff0c;可以类比为一个“大脑的…

Java 面试题:HTTP版本演变--xunznux

文章目录 HTTP版本演变HTTP/0.9HTTP/1.0HTTP/1.1新引入&#xff1a;问题&#xff1a;长连接是什么&#xff1a;管道网络传输&#xff1a;队头阻塞是什么&#xff1f;解决http队头阻塞的方法&#xff1a;HTTP1.1常见性能问题为解决HTTP1.1性能问题而提出的常见优化手段 HTTP/21、…

数据库(专业存储数据)

数组、链表、变量----->内存&#xff1a;程序运行结束&#xff0c;数据丢失 文件-------------->硬盘 数据库&#xff1a;专业存储数据&#xff0c;大量数据----------->硬盘 一、数据库文件与普通文件区别: 1.普通文件对数据管理(增刪改查)效率低 2.数据库对数据…

UNI-APP 打包构建 APK

UNI-APP 打包构建 APK 前言一、WINDOWS&#xff08;在线 - 纯命令版&#xff09;依赖其他前置准备实现原理操作步骤 二、WINDOWS&#xff08;离线 - Android Studio 版&#xff09;依赖&#xff08;首次构建需要联网安装依赖&#xff09;其他前置准备实现原理操作步骤 三、WIND…

【QT】学习笔记:处理数据库 SQLite

在 Qt 中使用 SQLite 数据库非常简单&#xff0c;Qt 提供了 QSqlDatabase 和 QSqlQuery 类来处理数据库的连接、查询、插入、更新和删除等操作。下面是一个示例程序&#xff0c;展示如何在 Qt 中使用 SQLite 数据库。 示例代码 1. 项目配置 首先&#xff0c;确保在项目的 .p…

李宏毅 机器学习与深度学习【2022版】 03

文章目录 一、卷积神经网络CNN二、使用验证集&#xff0c;模型还过拟合的原因三、深度学习的优点四、Spatial Transformer Layer 一、卷积神经网络CNN CNN在影像识别中&#xff0c;表现比较好。 每个感受野 receptive field 都有一个神经元去探测鸟嘴&#xff0c;是没有没要的…

Vue(三)内置指令v-text、html、cloak、once、pre;自定义指令的三种方式、Vue生命周期

文章目录 1. 内置指令1.1 v-text、v-html指令1.2 v-cloak指令1.3 v-once指令1.4 v-pre指令 2. 自定义指令(directives)2.1 函数式2.2 对象式2.3 注意点 3. 生命周期3.1 挂载流程3.2 更新流程3.3 销毁流程 1. 内置指令 1.1 v-text、v-html指令 v-text与v-html都是向所在的节点…

0. Spring 的 控制反转和依赖注入

提起Spring&#xff0c;很多人第一反应就是IOC和AOP。那IOC到底是什么东东&#xff1f; IOC&#xff08;Inversion of Control) 翻译过来叫控制反转。DI&#xff08;Dependency Injection&#xff09;翻译过来叫依赖注入。这时候就应该掏出我们的人生三问了。 控制反转用人话说…

【数据结构】线性表的链式表示(单链表)

计算机考研408-数据结构笔记本之——第二章 线性表 2.3 线性表的链式表示&#xff08;单链表的定义、基本操作&#xff1a;初始化/插入/删除/查找与建立&#xff09;