数据结构——排序【下】

news2024/9/23 9:33:10

目录

一、计数排序

二、快速排序

三、归并排序

四、八大排序时间复杂度及其稳定性


一、计数排序

        计数排序是一个非基于比较的排序算法,元素从未排序状态变为已排序状态的过程,是由额外空间的辅助和元素本身的值决定的。该算法于1954年由 Harold H. Seward 提出。它的优势在于在对一定范围内的整数排序时,它的复杂度为Ο(n+k)(其中k是整数的范围),快于任何比较排序算法。是一种以空间换时间的行为。

        其是实现过程可用以下动图来展示: 

         

        实现思路:

        1.  该排序适用于该数组极值相差不大的情景,所以,我们可求得其范围进行创建数组辅助排序。

        2. 我们可求得该数组的最大和最小值,我们可采取映射思想,进行遍历明白各个数在新数组的相对位置。

        3. 将待排序集合每一个元素移动到计算得出的正确位置上。

        代码实现: 

void CountSort(int* a, int n)
{
	int max = a[0];
	int min = a[0];
	for (int i = 1; i < n; i++)
	{
		if (max < a[i])
		{
			max = a[i];
		}
		if (min > a[i])
		{
			min = a[i];
		}
	}
	//求范围
	int range = max - min + 1;
	int* tmp = (int*)calloc(range,sizeof(int));
	if (tmp == NULL)
	{
		perror("calloc fail");
		return;
	}
	//映射位置
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		tmp[a[i] - min]++;
	}
	//进行排序
	int j = 0;
	for (int i = 0; i < range; i++)
	{
		while (tmp[i]--)
		{
			a[j++] = i + min;
		}
	}

	free(tmp);
	tmp = NULL;
}

        易错点:

        再最后排序时,一定要加的是 + min,如果加的为 tmp[i] 会导致出现问题,其原因为:tmp[i],在不断的变化,会导致排序出错。

        局限性: 

  •         该排序排序极值不能过大,否则会导致资源浪费。
  •         只能排整数。

二、快速排序

        快排的具体实现前文已经详细讲述,详情可见:深入理解并实现——快排【C语言版】-CSDN博客此处便不在赘述,以下为hoare版本实现:

int Hoare(int* a, int left,int right)
{
	int k = left;
	int begin = left;
	int end = right;
	while (begin < end)
	{
		while (begin < end && a[k] < a[end])		//这里等号可加可不加
		{
			end--;
		}
		while (begin < end && a[k] > a[begin])	
		{
			begin++;
		}
		swap(&a[begin], &a[end]);
	}
	swap(&a[begin], &a[k]);
	return begin;
}
 
void QuickSort(int* a, int left,int right)
{
	if (left >= right)		//递归结束条件判断
	{						//当左边与右边相等时,不用进行任何处理
		return;
	}
	int k = Hoare(a, left, right);
	QuickSort(a, left, k - 1);
	QuickSort(a, k + 1, right);	//区间为:左闭右开
}

三、归并排序

           归并排序(Merge sort)是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。

        具体讲解可见:深入理解并实现——归并排序【C语言】-CSDN博客 

        以下为代码实现:

void _MergeSort(int* a, int* tmp, int left, int right)
{
	if (left >= right)
	{
		return;
	}
	int mid = (left + right) / 2;
	// 如果[begin, mid][mid+1, end]有序就可以进行归并了
	_MergeSort(a, tmp, left, mid);
	_MergeSort(a, tmp, mid + 1, right);
	//归并
	int begin1 = left, end1 = mid;
	int begin2 = mid + 1, end2 = right;
 
	int i = left;
	while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2)
	{
		if (a[begin1] <= a[begin2])
		{
			tmp[i++] = a[begin1++];
		}
		else
		{
			tmp[i++] = a[begin2++];
		}
	}
 
	while (begin1 <= end1)
	{
		tmp[i++] = a[begin1++];
	}
 
	while (begin2 <= end2)
	{
		tmp[i++] = a[begin2++];
	}
 
	memcpy(a + left, tmp + left, sizeof(int) * (right - left + 1));
}
 
void MergeSort(int* a, int n)
{
	int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);
	if (tmp == NULL)
	{
		perror("malloc fail");
		return;
	}
	_MergeSort(a, tmp, 0, n - 1);
 
	free(tmp);
	tmp = NULL;
}

四、八大排序时间复杂度及其稳定性

        一图以蔽之:

         排序稳定性:

        在排序算法中,如果有两个相等元素的顺序在排序之前是一样的,那么排序之后它们的顺序是否保持不变。一个稳定的排序算法会保持相等元素的相对顺序不变,而一个不稳定的排序算法则可能会改变相等元素的相对顺序。

        对于稳定性,大家可结合以下口诀进行记忆:

         考研很辛苦,心情不稳定。(快排)(希尔)(选择)一堆(堆排)朋友去干饭(干啥都行)。

        时间复杂度: 

        对于时间复杂度可结合一下口诀进行记忆:

         (希) 以(O(nlog2)) 队,最坏情况下 (希) 退化成O(n2)。

        排序上链接:数据结构——排序【上】-CSDN博客 

完!

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