内排序算法总结

Lua这类脚本语言在处理业务逻辑作为配置文件的时候方便省事 但是在大量需要 运算的地方就显得略微不足   按照 Lua内建排序算法 对比C/C++ PHP Java等的快速排序算法进行一下比较. 快速排序算法是基于冒泡排序,优化而来,时间复杂度T(n)=O(nLog2n)  ,可见内部采用了二分策略 . 发现在LuaIDE LDT下直接运行效率要比 通过C++加载运行Lua脚本效率高的多  拿500W个数据排序 来说  ,脚本如下 同样的排序脚本Lua解释器的内置排序算法在LDT下,运行速度比通

//直接插入法排序.依次从原来数组中选取元素插入排序后的数组(从后往前找插入位置) public static int[] insertSort(int[] nums) { if(nums == null || nums.length == 0 || nums.length == 1) return nums; int temp = 0; for(int i=1; i<nums.length; i++) { if(nums[i] < nums[i-1]) { temp = nums[i]; i

参考博客:基于python的七种经典排序算法   [经典排序算法][集锦]     经典排序算法及python实现 首先明确,算法的实质 是 列表排序.具体就是操作的列表,将无序列表变成有序列表! 一.排序的基本概念和分类 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.排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法. 排序的稳定性: 经过某种排序后,如果两个记录序号同等,且两者在原无序记录中的先后秩序依然保持不变,则称所使用的排序方法是稳定的,反之是不稳定

作为程序员的我们在程序开发的时候经常会用到一些简单的排序算法,例如:对数组进行快速排序:要实现这些就需要运用到数据结构排序算法的知识,那么熟练使用和掌握排序算法对于开发人员来说是百利而无一害.同时记录一下知识点也是自己对自己的进一步巩固总结: 那么何为排序算法呢? 排序是计算机内经常进行的一种操作,其目是一组 "无序 "的记录序列调整为 "有序 "的记 录序列.排序分内排序和外排序. 那么何为内排和外排呢? 内排序 :指在排序 期间数据对象全部存放在内存排序. 外排

排序的基本概念与分类 排序是我们生活中经常会面对的问题.同学们做操时会按照从矮到高排列;老师查看上课出勤情况时,会按学生学号顺序点名;高考录取时,会按成绩总分降序依次录取等.那排序的严格定义是什么呢? 假设含有 n 个记录的序列为{r1,r2,......,rn}, 其相应的关键字分别为{k1,k2,......,kn} ,需确定 1, 2--, n 的一种排列 p1,p2,.......,使其相应的关键字满足 kp1<=kp2<=-- <=kpn (非递减或非递增) 关系,即使得序列成

排序算法比较常见的有:冒泡排序.简单选择排序.直接插入排序:希尔排序.堆排序.归并排序和快速排序算法等.今天先学习一下前面三种比较简单的算法.排序的相关概念: ①排序的稳定性:两个或多个元素相等,排序过后仍然是原来的顺序则为稳定排序. ②内部排序:排序过程都在内存中进行:外部排序:需要对外存进行访问的排序过程. ③内排序算法性能因素:1.时间性能,比较与移动:2.辅助空间:3.算法复杂性 实例:冒泡排序.简单选择排序与直接插入排序 #include "stdio.h" #define

堆排序算法的时间复杂度是O(nlgn),比插入排序要好,跟归并排序相同,但是与归并排序不一样的地方在于,堆排序不需要额外的存储空间,或者说,只需要常数个额外的存储空间,属于内排序算法. 有关插入排序和归并排序,请参照: 插入排序及C语言实现,归并排序及C语言实现. 原理是构造最大堆,并将根节点(最大值)放到数组有效最后位,直到堆节点数量为1. #include <stdio.h> int parent(int i); int left(int i); int right(int i); voi

排序的稳定性 因为待排序的记录序列中可能存在两个或两个以上的关键字相等的记录, 排序结果可能会存在不唯一的情况.所以就有稳定与不稳定的定义. 假设ki=kj( 1 =< i <= n,1 =< j <= n, i != j),且在排序前的序列中ri领先于rj.如果排序后ri仍领先于rj,则称所用的排序方法是稳定的;反之,若可能使得排序后的序列中rj领先于ri,则称所用的排序方法是不稳定的. 只要有一组关键字发生类似情况,就可认为此排序方法是不稳定的. 内排序和外排序 根据在排序过程

1. 分类 2. 7种内排序算法的各种指标 排序方法 平均情况 最好情况 最坏情况 辅助空间 稳定性 移动次数的平均情况 移动次数的最好情况 移动次数的最坏情况 冒泡排序 O(n2) O(n) O(n2) O(1) 稳定 O(n2) 0 O(n2) 简单选择排序 O(n2) O(n2) O(n2) O(1) 稳定 O(n) 0 O(n) 直接插入排序 O(n2) O(n) O(n2) O(1) 稳定 O(n2) O(n) O(n2) 希尔排序 O(nlogn)~O(n2) O(n1.3) O(n