本文实例分析了C#的各种排序算法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
首先通过图表比较不同排序算法的时间复杂度和稳定性。
排序方法 |
平均时间 |
最坏情况 |
最好情况 |
辅助空间 |
稳定性 |
直接插入排序 |
O(n 2 ) |
O(n 2 ) |
O(n) |
O(1) |
是 |
冒泡排序 |
O(n 2 ) |
O(n 2 ) |
O(n) |
O(1) |
是 |
简单选择排序 |
O(n 2 ) |
O(n 2 ) |
O(n 2 ) |
O(1) |
是 |
希尔排序 | – |
O(nlog 2 n)~O(n 2 ) |
O(nlog 2 n)~O(n 2 ) |
O(1) |
否 |
快速排序 |
O(nlog 2 n) |
O(n 2 ) |
O(nlog 2 n) |
O(log 2 n) |
否 |
堆排序 |
O(nlog 2 n) |
O(nlog 2 n) |
O(nlog 2 n) |
O(1) |
否 |
2-路归并排序 |
O(nlog 2 n) |
O(nlog 2 n) |
O(nlog 2 n) |
O(n) |
是 |
基数排序 | O(d(n + rd)) | O(d(n + rd)) | O(d(n + rd)) | O(rd) | 是 |
注:
1. 算法的时间复杂度一般情况下指最坏情况下的渐近时间复杂度。
2. 排序算法的稳定性会对多关键字排序产生影响。
下面通过C#代码说明不同的排序算法
插入排序
时间复杂度:平均情况―O(n2) 最坏情况―O(n2) 辅助空间:O(1) 稳定性:稳定
插入排序是在一个已经有序的小序列的基础上,一次插入一个元素。当然,刚开始这个有序的小序列只有1个元素,就是第一个元素。比较是从有序序列的末尾开始,也就是想要插入的元素和已经有序的最大者开始比起,如果比它大则直接插入在其后面,否则一直往前找直到找到它该插入的位置。如果碰见一个和插入元素相等的,那么插入元素把想插入的元素放在相等元素的后面。所以,相等元素的前后顺序没有改变,从原无序序列出去的顺序就是排好序后的顺序,所以插入排序是稳定的。
代码如下:
void InsertSort(SqList &L;) {
// 对顺序表L作直接插入排序。
int i,j;
for (i=2; i<=L.length; ++i)
if (LT(L.r[i].key, L.r[i-1].key)) {
// “<“时,需将L.r[i]插入有序子表
L.r[0] = L.r[i]; // 复制为哨兵
for (j=i-1; LT(L.r[0].key, L.r[j].key); –j)
L.r[j+1] = L.r[j]; // 记录后移
L.r[j+1] = L.r[0]; // 插入到正确位置
}
} // InsertSort
希尔排序(shell)
时间复杂度:理想情况―O(nlog2n) 最坏情况―O(n2) 稳定性:不稳定
希尔排序是按照不同步长对元素进行插入排序,当刚开始元素很无序的时候,步长最大,所以插入排序的元素个数很少,速度很快;当元素基本有序了,步长很小,插入排序对于有序的序列效率很高。所以,希尔排序的时间复杂度会比o(n^2)好一些。由于多次插入排序,我们知道一次插入排序是稳定的,不会改变相同元素的相对顺序,但在不同的插入排序过程中,相同的元素可能在各自的插入排序中移动,最后其稳定性就会被打乱,所以shell排序是不稳定的。
代码如下:
void ShellInsert(SqList &L;, int dk) {
// 对顺序表L作一趟希尔插入排序。本算法对算法10.1作了以下修改:
// 1. 前后记录位置的增量是dk,而不是1;
// 2. r[0]只是暂存单元,不是哨兵。当j<=0时,插入位置已找到。
int i,j;
for (i=dk+1; i<=L.length; ++i)
if (LT(L.r[i].key, L.r[i-dk].key)) { // 需将L.r[i]插入有序增量子表
L.r[0] = L.r[i]; // 暂存在L.r[0]
for (j=i-dk; j>0 && LT(L.r[0].key, L.r[j].key); j-=dk)
L.r[j+dk] = L.r[j]; // 记录后移,查找插入位置
L.r[j+dk] = L.r[0]; // 插入
}
} // ShellInsert
void ShellSort(SqList &L;, int dlta[], int t) {
// 按增量序列dlta[0..t-1]对顺序表L作希尔排序。
for (int k=0;k<t;k++)
ShellInsert(L, dlta[k]); // 一趟增量为dlta[k]的插入排序
} // ShellSort
冒泡排序
时间复杂度:平均情况―O(n2) 最坏情况―O(n2) 辅助空间:O(1) 稳定性:稳定
冒泡排序就是把小的元素往前调或者把大的元素往后调。比较是相邻的两个元素比较,交换也发生在这两个元素之间。所以,如果两个元素相等,我想你是不会再无聊地把他们俩交换一下的;如果两个相等的元素没有相邻,那么即使通过前面的两两交换把两个相邻起来,这时候也不会交换,所以相同元素的前后顺序并没有改变,所以冒泡排序是一种稳定排序算法。
代码如下:
void BubbleSort(SeqList R) {
int i,j;
Boolean exchange; //交换标志
for(i=1;i<n;i++){ exchange=”FALSE;” j=”n-1;j”>=i;j–) //对当前无序区R[i..n]自下向上扫描
if(R[j+1].key< R[j].key){//交换记录
R[0]=R[j+1]; //R[0]不是哨兵,仅做暂存单元
R[j+1]=R[j];
R[j]=R[0];
exchange=TRUE; //发生了交换,故将交换标志置为真
}
if(!exchange) //本趟排序未发生交换,提前终止算法
return;
} //endfor(外循环)
}
快速排序
时间复杂度:平均情况―O(nlog2n) 最坏情况―O(n2) 辅助空间:O(log2n) 稳定性:不稳定
快速排序有两个方向,左边的i下标一直往右走,当a[i] <= a[center_index],其中center_index是中枢元素的数组下标,一般取为数组第0个元素。而右边的j下标一直往左走,当a[j] > a[center_index]。如果i和j都走不动了,i <= j, 交换a[i]和a[j],重复上面的过程,直到i>j。 交换a[j]和a[center_index],完成一趟快速排序。在中枢元素和a[j]交换的时候,很有可能把前面的元素的稳定性打乱,比如序列为 5 3 3 4 3 8 9 10 11, 现在中枢元素5和3(第5个元素,下标从1开始计)交换就会把元素3的稳定性打乱,所以快速排序是一个不稳定的排序算法,不稳定发生在中枢元素和a[j]交换的时刻。
代码如下:
int Partition(SqList &L;, int low, int high) {
// 交换顺序表L中子序列L.r[low..high]的记录,使枢轴记录到位,
// 并返回其所在位置,此时,在它之前(后)的记录均不大(小)于它
KeyType pivotkey;
RedType temp;
pivotkey = L.r[low].key; // 用子表的第一个记录作枢轴记录
while (low < high) { // 从表的两端交替地向中间扫描
while (low < high && L.r[high].key>=pivotkey) –high;
temp=L.r[low];
L.r[low]=L.r[high];
L.r[high]=temp; // 将比枢轴记录小的记录交换到低端
while (low < high && L.r[low].key < =pivotkey) ++low;
temp=L.r[low];
L.r[low]=L.r[high];
L.r[high]=temp; // 将比枢轴记录大的记录交换到高端
}
return low; // 返回枢轴所在位置
} // Partition
void QSort(SqList &L;, int low, int high) {
// 对顺序表L中的子序列L.r[low..high]进行快速排序
int pivotloc;
if (low < high) { // 长度大于1
pivotloc = Partition(L, low, high); // 将L.r[low..high]一分为二
QSort(L, low, pivotloc-1); // 对低子表递归排序,pivotloc是枢轴位置
QSort(L, pivotloc+1, high); // 对高子表递归排序
}
} // QSort
void QuickSort(SqList &L;) {
// 对顺序表L进行快速排序
QSort(L, 1, L.length);
} // QuickSort
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C#排序算法的比较分析
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