Bubble, Insertion, Selection, Quick and Heap Sort
Bubble Sort
冒泡排序是基本的排序算法之一,时间复杂度为,空间复杂度也为。该算法不常被使用,因为和插入排序相比较,插入排序的时间复杂度为,而空间复杂度为。属于稳定排序。
有三种方法可以改进Bubble Sort,①当一轮比较却没有发生交换时,认为数据已经有序,停止排序。②当进行i轮排序后,数据序列后的N-i个元素已经有序,可以不考虑。③假设Data[i]与Data[i+1]是发生的最后一次交换,则可以肯定i+1到N数据序列已经有序,只用考虑第i个之前的数据序列即可。
/*Bubble Sort*/ void BubbleSort(int *iData, int iLen) { if ((NULL == iData) && (iLen < 1)) return; for (int i=0; i<iLen; i++) { for (int j=0; j<iLen-i; j++) { if (iData[j] > iData[j+1]){ SwampData(&iData[j], &iData[j+1]); } } } }
Insertion Sort
插入排序,最简单的排序算法之一,时间复杂度为,属于稳定排序,适用于少量数据的排序。插入排序的核心思想可以类比为:“扑克牌”,将摸到的扑克牌按顺序排列。
/*Insertion Sort*/ void InsertionSort(int *iData,int iLen) { if ((NULL == iData) && (iLen < 1)) return; int iTemp; for (int i=2;i<=iLen;i++) { iTemp = iData[i]; for (int j=i; j>0; j--) { if (iTemp<iData[j-1]){ iData[j] = iData[j-1]; } else{ break; } } iData[j] = iTemp; } }
Selection Sort
选择排序,假设数据分为两个部分,一部分是排序的0~i,i+1~N-1未排序的,接下来就是从i+1~N-1中选出一个最小的和i+1进行交换。
/*Selection Sort*/ void SelectionSort(int *iData,int iLen) { if ((NULL == iData) && (iLen < 1)) return; for (int i=0;i<iLen;i++) { int iMin=i; for (int j=i;j<iLen;j++) { if (iData[j]<iData[iMin]){ iMin = j; } } int iTemp = 0; iTemp = iData[iMin]; iData[iMin] = iData[i]; iData[i] = iTemp; } }
Quick Sort
快速排序,是一个效率较高的排序算法。当数据基本有序时,Quik排序的效率较低!快速排序的核心可以概括为:①选择主元(pivot point),②将数据序列按照pivot point 分成两个部分。
/*Quick Sort*/ int QuickPartition(int *iData, int iLow, int iHigh) { int iPivot = iData[iLow]; int iLeftwall = iLow; int iTemp = 0; for (int i=iLow+1; i<=iHigh; i++){ if (iData[i]<iPivot){ ++iLeftwall; SwampData(&iData[i],&iData[iLeftwall]); } } SwampData(&iData[iLow],&iData[iLeftwall]); return iLeftwall; } void QuickSort(int *iData, int iLow, int iHigh) { if (iLow < iHigh){ int iLeftwall = QuickPartition(iData,iLow,iHigh); QuickSort(iData, iLow, iLeftwall-1); QuickSort(iData, iLeftwall+1, iHigh); } }
Heap Sort
堆排序是一个效率较高的排序算法,其核心思想是利用堆的定义对数据进行排序处理!对于大顶堆,当对一个数据序列建立堆时,最大的值一定在堆的顶端。排序时,每次将最顶端的数据和序列中的最后一个数据交换,然后只考虑前N个数据即可,直到N=1。
堆排序的核心有两点:①构建堆,②调整树形结构,使其满足堆的性质。
/*Heap Sort*/ int iN = 11; void AdjustHeap(int *iData,int iLen) { int iLeft = 2*iLen+1; int iRight = 2*iLen+2; int iMin=iLen; if ((iLeft< iN) && (iData[iLen] > iData[iLeft])){ iMin = iLeft; } if ((iRight< iN) && (iData[iMin] > iData[iRight])){ iMin = iRight; } if (iMin != iLen){ SwampData(&iData[iLen],&iData[iMin]); AdjustHeap(iData,iMin); } } void BuildHeap(int *iData,int iLen) { int iStart = (int)floor(iLen/2)-1; for (int i=iStart; i>=0; i--){ AdjustHeap(iData, i); } } void HeapSort(int *iData,int iLen) { if ((NULL == iData) && (iLen < 1)) return; BuildHeap(iData,iLen); for(int i=iLen; i>0; i--){ SwampData(&iData[0],&iData[i-1]); iN = i-1; AdjustHeap(iData,0); } }
算法的时间和空间复杂度
- n is the number of elements
- k is the number of distinct objects
Algorithm | Time Complexity | Space Complexity |
Bubble sort | - in place, extra space. |
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Insertion sort | - in place, extra space. |
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Selection sort | - in place, extra space. |
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Merge sort | - extra space. |
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Heap sort | - in place, extra space. |
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Quicksort | - expected, and with high probability. |
inplace. |
Timsort | Best case Worst Case |
参考链接
http://www.algorithmist.com/index.php/Sorting
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时间: 2024-10-30 08:29:30