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前言:

排序的概念:

插入排序:

1.直接插入排序:

2.希尔排序( 缩小增量排序 ):

选择排序:

1.直接选择排序:

2.快速排序:

hore思想:

挖坑法:

双指针法:

总结:


前言:

目前我们进入到了初阶数据结构的尾声,本章将讲解《直接插入排序》《希尔排序》《选择排序》《快速排序》

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能在内外存之间移动数据的排序。

以下是我们这两章需要学习的排序

插入排序:

1.直接插入排序:

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

代码分析:

当插入第i(i>=1)个元素时,前面的array[0],array[1],…,array[i-1]已经排好序,此时用array[i]的排序码与array[i-1],array[i-2],…的排序码顺序进行比较,找到插入位置即将array[i]插入,原来位置上的元素顺序后移

void InsertSort(int* a, int n){for (int i = 0; i = 0){if (tmp < a[end]){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.希尔排序( 缩小增量排序 ):

希尔排序法又称缩小增量法。希尔排序法的基本思想是: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;//gap > 1的时候是预排序,目的让他接近有序//gap == 1的时候是直接插入排序,目的让他有序while (gap > 1){gap = gap / 3 + 1;for (int i = 0; i = 0){if (tmp < a[end]){a[end + gap] = a[end];end = end - gap;}else{break;}a[end + gap] = tmp;}}}}

希尔排序的特性总结:
1. 希尔排序是对直接插入排序的优化。
2. 当gap > 1时都是预排序,目的是让数组更接近于有序。当gap == 1时,数组已经接近有序的了,这样就
会很快。这样整体而言,可以达到优化的效果。我们实现后可以进行性能测试的对比。
3. 希尔排序的时间复杂度不好计算,因为gap的取值方法很多,导致很难去计算,因此在好些书中给出的希尔排序的时间复杂度都不固定

4. 稳定性:不稳定

《数据结构(C语言版)》— 严蔚敏

《数据结构-用面相对象方法与C++描述》— 殷人昆

选择排序:

每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的数据元素排完 。

1.直接选择排序:

1、在元素集合array[i]–array[n-1]中选择关键码最大(小)的数据元素
2、若它不是这组元素中的最后一个(第一个)元素,则将它与这组元素中的最后一个(第一个)元素交换
3、在剩余的array[i]–array[n-2](array[i+1]–array[n-1])集合中,重复上述步骤,直到集合剩余1个元素

void SelectSort(int* a, int n){int begin = 0;int end = n - 1;while (begin < end){int max = begin;int min = begin;for (int i = begin + 1; i  a[max]){max = i;}if (a[i] < a[min]){min = i;}}swap(&a[min], &a[begin]);if (begin == max){max = min;}swap(&a[max], &a[end]);begin++;end--;}}

简单来说就是找到最小的和第一个数据的换,找到最大的和最后一个换

但是要注意的是,存在一种情况:
就是begin的位置和max重叠,即第一个位置就是最大的数字

2.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。

hore思想:

//hore思想int PartSort1(int* a, int begin, int end){swap(&a[midi], &a[begin]);int left = begin;int right = end;int keyi = begin;while (left < right){while (left = a[keyi]){--right;}while (left < right && a[left] = end){return;}//hore思想int keyi = PartSort1(a, begin, end);//分区间[begin,keyi - 1] keyi [keyi + 1, end]QuickSort(a, begin, keyi - 1);QuickSort(a, keyi + 1, end);}

我们将介绍三种快速排序的方式,第一种就是最传统的hore思想,其主要的思想和原理是:
“左边找大,右边找小”

如图我们将要对上面的数组进行排序,通过图画则可以完美阐释思路

以上就是对于总体的排序,而快速排序与二叉树相似,在我们完成总体的排序——“比关键字大的放左边,比关键字大的放右边”之后,又需要对每一个“分支”再进行一次快速排序,所以我们在这里使用递归算法效率会好些。

与二叉树十分相似

我们可以将区间分为:

[begin,keyi – 1] keyi[keyi + 1, end]

那么hore思想在这就是利用了这个区间,不仅仅是hore,剩下的两种算法也是利用这几个区间。

挖坑法:

int PartSort2(int* a, int begin, int end){int key = a[begin];int hole = begin;while (begin < end){//右边找小while (begin  key){--end;}a[hole] = a[end];hole = end;//左边找大while (begin < end && a[begin] = end){return;}//挖坑法//int keyi = PartSort2(a, begin, end);//分区间[begin,keyi - 1] keyi [keyi + 1, end]QuickSort(a, begin, keyi - 1);QuickSort(a, keyi + 1, end);}

所谓的挖坑法,就是先让right找比关键字小的值,然后将找预先设置好的坑“填满”,再在end的位置“挖坑”。

之后再让left找比关键字大的值,然后将坑“填满”,再在begin的位置“挖坑”。

最后再返回hole所指向的位置剩下的就是上述所讲的递归算法。

双指针法:

int PartSort3(int* a, int begin, int end){int keyi = begin;int prev = begin;int cur = prev + 1;while (cur <= end){if (a[cur] = end){return;}//前后指针法//int keyi = PartSort3(a, begin, end);//分区间[begin,keyi - 1] keyi [keyi + 1, end]QuickSort(a, begin, keyi - 1);QuickSort(a, keyi + 1, end);}

三指针法的思路就是利用cur指针去找比关键字keyi小的值,再让prev++,之后对a[prev]与a[cur]进行交换,如果prev == cur,则无需多此一举的进行交换。

当cur不再小于等于end的时候,那么这个时候prev也肯定指向的是全数组最小的值,那么将a[prev]与a[begin]进行交换,就能将最小的值放置到最左边。

最后更新关键字,关键字此时则为a[prev],并且继续分区间进行排序。

剩下的就是和上述两种方法一致的步骤,分区间进行排序。

总结:

通过本章我们学习了很多排序,其中对于快速排序还需要我们进行较为深的理解,而希尔排序的时间复杂度的算法目前我们难以理解透彻。下面我们将对《归并排序》和《非递归的快速排序和归并排序》和《计数排序》进行讲解。