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排序算法稳定性的简单形式化定义为:如果Ai = Aj,排序前Ai在Aj之前,排序后Ai还在Aj之前,则称这种排序算法是稳定的。通俗地讲就是保证排序前后两个相等的数的相对顺序不变。
1.冒泡排序
冒泡排序是一种极其简单的排序算法,也是我所学的第一个排序算法。它重复地走访过要排序的元素,依次比较相邻两个元素,如果他们的顺序错误就把他们调换过来,直到没有元素再需要交换,排序完成。这个算法的名字由来是因为越小(或越大)的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
#include <stdio.h> // 分类 -------------- 内部比较排序 // 数据结构 ---------- 数组 // 最差时间复杂度 ---- O(n^2) // 最优时间复杂度 ---- 如果能在内部循环第一次运行时,使用一个旗标来表示有无需要交换的可能,可以把最优时间复杂度降低到O(n) // 平均时间复杂度 ---- O(n^2) // 所需辅助空间 ------ O(1) // 稳定性 ------------ 稳定 void Swap(int A[], int i, int j) { int temp = A[i]; A[i] = A[j]; A[j] = temp; } void BubbleSort(int A[], int n) { for (int j = 0; j < n - 1; j++) // 每次最大元素就像气泡一样"浮"到数组的最后 { for (int i = 0; i < n - 1 - j; i++) // 依次比较相邻的两个元素,使较大的那个向后移 { if (A[i] > A[i + 1]) // 如果条件改成A[i] >= A[i + 1],则变为不稳定的排序算法 { Swap(A, i, i + 1); } } } } int main() { int A[] = { 6, 5, 3, 1, 8, 7, 2, 4 }; // 从小到大冒泡排序 int n = sizeof(A) / sizeof(int); BubbleSort(A, n); printf("冒泡排序结果:"); for (int i = 0; i < n; i++) { printf("%d ", A[i]); } printf("\n"); return 0; }
2.选择排序
选择排序也是一种简单直观的排序算法。它的工作原理很容易理解:初始时在序列中找到最小(大)元素,放到序列的起始位置作为已排序序列;然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。
#include <stdio.h> // 分类 -------------- 内部比较排序 // 数据结构 ---------- 数组 // 最差时间复杂度 ---- O(n^2) // 最优时间复杂度 ---- O(n^2) // 平均时间复杂度 ---- O(n^2) // 所需辅助空间 ------ O(1) // 稳定性 ------------ 不稳定 void Swap(int A[], int i, int j) { int temp = A[i]; A[i] = A[j]; A[j] = temp; } void SelectionSort(int A[], int n) { for (int i = 0; i < n - 1; i++) // i为已排序序列的末尾 { int min = i; for (int j = i + 1; j < n; j++) // 未排序序列 { if (A[j] < A[min]) // 找出未排序序列中的最小值 { min = j; } } if (min != i) { Swap(A, min, i); // 放到已排序序列的末尾,该操作很有可能把稳定性打乱,所以选择排序是不稳定的排序算法 } } } int main() { int A[] = { 8, 5, 2, 6, 9, 3, 1, 4, 0, 7 }; // 从小到大选择排序 int n = sizeof(A) / sizeof(int); SelectionSort(A, n); printf("选择排序结果:"); for (int i = 0; i < n; i++) { printf("%d ", A[i]); } printf("\n"); return 0; }
3.插入排序
插入排序是一种简单直观的排序算法。它的工作原理非常类似于我们抓扑克牌
对于未排序数据(右手抓到的牌),在已排序序列(左手已经排好序的手牌)中从后向前扫描,找到相应位置并插入。
#include <stdio.h> // 分类 ------------- 内部比较排序 // 数据结构 ---------- 数组 // 最差时间复杂度 ---- 最坏情况为输入序列是降序排列的,此时时间复杂度O(n^2) // 最优时间复杂度 ---- 最好情况为输入序列是升序排列的,此时时间复杂度O(n) // 平均时间复杂度 ---- O(n^2) // 所需辅助空间 ------ O(1) // 稳定性 ------------ 稳定 void InsertionSort(int A[], int n) { for (int i = 1; i < n; i++) // 类似抓扑克牌排序 { int get = A[i]; // 右手抓到一张扑克牌 int j = i - 1; // 拿在左手上的牌总是排序好的 while (j >= 0 && A[j] > get) // 将抓到的牌与手牌从右向左进行比较 { A[j + 1] = A[j]; // 如果该手牌比抓到的牌大,就将其右移 j--; } A[j + 1] = get; // 直到该手牌比抓到的牌小(或二者相等),将抓到的牌插入到该手牌右边(相等元素的相对次序未变,所以插入排序是稳定的) } } int main() { int A[] = { 6, 5, 3, 1, 8, 7, 2, 4 };// 从小到大插入排序 int n = sizeof(A) / sizeof(int); InsertionSort(A, n); printf("插入排序结果:"); for (int i = 0; i < n; i++) { printf("%d ", A[i]); } printf("\n"); return 0; }
4.二分插入排序
可以采用二分查找法来减少比较操作的次数,我们称为二分插入排序
#include <stdio.h> // 分类 -------------- 内部比较排序 // 数据结构 ---------- 数组 // 最差时间复杂度 ---- O(n^2) // 最优时间复杂度 ---- O(nlogn) // 平均时间复杂度 ---- O(n^2) // 所需辅助空间 ------ O(1) // 稳定性 ------------ 稳定 void InsertionSortDichotomy(int A[], int n) { for (int i = 1; i < n; i++) { int get = A[i]; // 右手抓到一张扑克牌 int left = 0; // 拿在左手上的牌总是排序好的,所以可以用二分法 int right = i - 1; // 手牌左右边界进行初始化 while (left <= right) // 采用二分法定位新牌的位置 { int mid = (left + right) / 2; if (A[mid] > get) right = mid - 1; else left = mid + 1; } for (int j = i - 1; j >= left; j--) // 将欲插入新牌位置右边的牌整体向右移动一个单位 { A[j + 1] = A[j]; } A[left] = get; // 将抓到的牌插入手牌 } } int main() { int A[] = { 5, 2, 9, 4, 7, 6, 1, 3, 8 };// 从小到大二分插入排序 int n = sizeof(A) / sizeof(int); InsertionSortDichotomy(A, n); printf("二分插入排序结果:"); for (int i = 0; i < n; i++) { printf("%d ", A[i]); } printf("\n"); return 0; }
5.希尔排序
希尔排序,也叫递减增量排序,是插入排序的一种更高效的改进版本。希尔排序是不稳定的排序算法。
#include <stdio.h> // 分类 -------------- 内部比较排序 // 数据结构 ---------- 数组 // 最差时间复杂度 ---- 根据步长序列的不同而不同。已知最好的为O(n(logn)^2) // 最优时间复杂度 ---- O(n) // 平均时间复杂度 ---- 根据步长序列的不同而不同。 // 所需辅助空间 ------ O(1) // 稳定性 ------------ 不稳定 void ShellSort(int A[], int n) { int h = 0; while (h <= n) // 生成初始增量 { h = 3 * h + 1; } while (h >= 1) { for (int i = h; i < n; i++) { int j = i - h; int get = A[i]; while (j >= 0 && A[j] > get) { A[j + h] = A[j]; j = j - h; } A[j + h] = get; } h = (h - 1) / 3; // 递减增量 } } int main() { int A[] = { 5, 2, 9, 4, 7, 6, 1, 3, 8 };// 从小到大希尔排序 int n = sizeof(A) / sizeof(int); ShellSort(A, n); printf("希尔排序结果:"); for (int i = 0; i < n; i++) { printf("%d ", A[i]); } printf("\n"); return 0; }
6.归并排序
归并排序算法主要依赖归并(Merge)操作。归并操作指的是将两个已经排序的序列合并成一个序列的操作
#include <stdio.h> #include <limits.h> // 分类 -------------- 内部比较排序 // 数据结构 ---------- 数组 // 最差时间复杂度 ---- O(nlogn) // 最优时间复杂度 ---- O(nlogn) // 平均时间复杂度 ---- O(nlogn) // 所需辅助空间 ------ O(n) // 稳定性 ------------ 稳定 void Merge(int A[], int left, int mid, int right)// 合并两个已排好序的数组A[left...mid]和A[mid+1...right] { int len = right - left + 1; int *temp = new int[len]; // 辅助空间O(n) int index = 0; int i = left; // 前一数组的起始元素 int j = mid + 1; // 后一数组的起始元素 while (i <= mid && j <= right) { temp[index++] = A[i] <= A[j] ? A[i++] : A[j++]; // 带等号保证归并排序的稳定性 } while (i <= mid) { temp[index++] = A[i++]; } while (j <= right) { temp[index++] = A[j++]; } for (int k = 0; k < len; k++) { A[left++] = temp[k]; } } void MergeSortRecursion(int A[], int left, int right) // 递归实现的归并排序(自顶向下) { if (left == right) // 当待排序的序列长度为1时,递归开始回溯,进行merge操作 return; int mid = (left + right) / 2; MergeSortRecursion(A, left, mid); MergeSortRecursion(A, mid + 1, right); Merge(A, left, mid, right); } void MergeSortIteration(int A[], int len) // 非递归(迭代)实现的归并排序(自底向上) { int left, mid, right;// 子数组索引,前一个为A[left...mid],后一个子数组为A[mid+1...right] for (int i = 1; i < len; i *= 2) // 子数组的大小i初始为1,每轮翻倍 { left = 0; while (left + i < len) // 后一个子数组存在(需要归并) { mid = left + i - 1; right = mid + i < len ? mid + i : len - 1;// 后一个子数组大小可能不够 Merge(A, left, mid, right); left = right + 1; // 前一个子数组索引向后移动 } } } int main() { int A1[] = { 6, 5, 3, 1, 8, 7, 2, 4 }; // 从小到大归并排序 int A2[] = { 6, 5, 3, 1, 8, 7, 2, 4 }; int n1 = sizeof(A1) / sizeof(int); int n2 = sizeof(A2) / sizeof(int); MergeSortRecursion(A1, 0, n1 - 1); // 递归实现 MergeSortIteration(A2, n2); // 非递归实现 printf("递归实现的归并排序结果:"); for (int i = 0; i < n1; i++) { printf("%d ", A1[i]); } printf("\n"); printf("非递归实现的归并排序结果:"); for (int i = 0; i < n2; i++) { printf("%d ", A2[i]); } printf("\n"); return 0; }
7.堆排序
堆排序是指利用堆这种数据结构所设计的一种选择排序算法。堆是一种近似完全二叉树的结构(通常堆是通过一维数组来实现的),并满足性质:以最大堆(也叫大根堆、大顶堆)为例,其中父结点的值总是大于它的孩子节点。
#include <stdio.h> // 分类 -------------- 内部比较排序 // 数据结构 ---------- 数组 // 最差时间复杂度 ---- O(nlogn) // 最优时间复杂度 ---- O(nlogn) // 平均时间复杂度 ---- O(nlogn) // 所需辅助空间 ------ O(1) // 稳定性 ------------ 不稳定 void Swap(int A[], int i, int j) { int temp = A[i]; A[i] = A[j]; A[j] = temp; } void Heapify(int A[], int i, int size) // 从A[i]向下进行堆调整 { int left_child = 2 * i + 1; // 左孩子索引 int right_child = 2 * i + 2; // 右孩子索引 int max = i; // 选出当前结点与其左右孩子三者之中的最大值 if (left_child < size && A[left_child] > A[max]) max = left_child; if (right_child < size && A[right_child] > A[max]) max = right_child; if (max != i) { Swap(A, i, max); // 把当前结点和它的最大(直接)子节点进行交换 Heapify(A, max, size); // 递归调用,继续从当前结点向下进行堆调整 } } int BuildHeap(int A[], int n) // 建堆,时间复杂度O(n) { int heap_size = n; for (int i = heap_size / 2 - 1; i >= 0; i--) // 从每一个非叶结点开始向下进行堆调整 Heapify(A, i, heap_size); return heap_size; } void HeapSort(int A[], int n) { int heap_size = BuildHeap(A, n); // 建立一个最大堆 while (heap_size > 1) // 堆(无序区)元素个数大于1,未完成排序 { // 将堆顶元素与堆的最后一个元素互换,并从堆中去掉最后一个元素 // 此处交换操作很有可能把后面元素的稳定性打乱,所以堆排序是不稳定的排序算法 Swap(A, 0, --heap_size); Heapify(A, 0, heap_size); // 从新的堆顶元素开始向下进行堆调整,时间复杂度O(logn) } } int main() { int A[] = { 5, 2, 9, 4, 7, 6, 1, 3, 8 };// 从小到大堆排序 int n = sizeof(A) / sizeof(int); HeapSort(A, n); printf("堆排序结果:"); for (int i = 0; i < n; i++) { printf("%d ", A[i]); } printf("\n"); return 0; }
8.快速排序
在平均状况下,排序n个元素要O(nlogn)次比较。在最坏状况下则需要O(n^2)次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他O(nlogn)算法更快,因为它的内部循环可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
#include <stdio.h> // 分类 ------------ 内部比较排序 // 数据结构 --------- 数组 // 最差时间复杂度 ---- 每次选取的基准都是最大(或最小)的元素,导致每次只划分出了一个分区,需要进行n-1次划分才能结束递归,时间复杂度为O(n^2) // 最优时间复杂度 ---- 每次选取的基准都是中位数,这样每次都均匀的划分出两个分区,只需要logn次划分就能结束递归,时间复杂度为O(nlogn) // 平均时间复杂度 ---- O(nlogn) // 所需辅助空间 ------ 主要是递归造成的栈空间的使用(用来保存left和right等局部变量),取决于递归树的深度,一般为O(logn),最差为O(n) // 稳定性 ---------- 不稳定 void Swap(int A[], int i, int j) { int temp = A[i]; A[i] = A[j]; A[j] = temp; } int Partition(int A[], int left, int right) // 划分函数 { int pivot = A[right]; // 这里每次都选择最后一个元素作为基准 int tail = left - 1; // tail为小于基准的子数组最后一个元素的索引 for (int i = left; i < right; i++) // 遍历基准以外的其他元素 { if (A[i] <= pivot) // 把小于等于基准的元素放到前一个子数组末尾 { Swap(A, ++tail, i); } } Swap(A, tail + 1, right); // 最后把基准放到前一个子数组的后边,剩下的子数组既是大于基准的子数组 // 该操作很有可能把后面元素的稳定性打乱,所以快速排序是不稳定的排序算法 return tail + 1; // 返回基准的索引 } void QuickSort(int A[], int left, int right) { if (left >= right) return; int pivot_index = Partition(A, left, right); // 基准的索引 QuickSort(A, left, pivot_index - 1); QuickSort(A, pivot_index + 1, right); } int main() { int A[] = { 5, 2, 9, 4, 7, 6, 1, 3, 8 }; // 从小到大快速排序 int n = sizeof(A) / sizeof(int); QuickSort(A, 0, n - 1); printf("快速排序结果:"); for (int i = 0; i < n; i++) { printf("%d ", A[i]); } printf("\n"); return 0; }