排序演算法小結(C 實現)

2022-09-18 21:18:11 字數 2783 閱讀 3786

前言:在這裡總結一下各種排序方式以增強理解和之後複習方便,附帶一些優化方式

目錄

非線性時間

1.比較

1氣泡排序

2快速排序

2.插入

1插入排序

2希爾排序

3.選擇

1選擇排序

2堆排序

4.歸併

1二路歸併

2多路歸併

線性o(n)

1.計數排序

2.堆排序

3.基數排序

正文

1.簡單氣泡排序

兩層迴圈遍歷陣列:

內層迴圈進行交換:如果pre大於next ,swap(pre, next)   =>  實現最大元素交換到隊尾

外層迴圈進行遍歷:每次都把剩餘陣列中最大元素交換到隊尾,最後完成排序

最好最壞都是o(n^2)

平均時間複雜度o(n^2)

void bubblesort(int *a, int n) //3. 冒泡}}

}

1.5優化氣泡排序

優化一:標記是否交換過(陣列是否已經有序)

對於像1,2,3,5,4這種基本有序的數列,只用交換一次,後來的迴圈都是多餘的,所以可以加入falg標記是這一趟否交換過,沒有的話直接退出

void bubblesort(int *a, int n) //

3. 冒泡

}if(!flag) //優化一:如果沒改動過(排好序了),直接返回

return

; }

}

在優化一的基礎上,我們考慮這樣的情況:前面大部分無序,後面有序(如1,2,5,7,4,3,6,8,9,10),優化一併不起作用

優化二:記錄最後一次交換的位置,如果後面沒有交換,說明後面是有序的,跳過就好

3. 冒泡

}if(!flag)

return

; k=pos;//

優化二:跳到最後一次交換的位置

}}優化三:每次選擇最大的與隊尾交換,其實就是選擇排序,下面寫

2.快速排序

分治法(divide and conquer)、遞迴(recursion)的一種應用,總的思想:設定乙個基準p(pivot),把陣列分為兩部分:大於p,小於p。

對於每一部分再找p,再分,一直迴圈直到每個小佇列只剩乙個元素,排序完成

方法:下標left ,right:當前部分的邊界 

下表 r, l:從兩邊往中間遍歷的兩個「指標」(後面被定在「出問題」(需要換位置)的我位置)

基準p=a[left] ,  l=left, r=right

從右邊開始,第乙個出問題的數賦給a[left](第乙個出問題的位置留乙個坑),  l往右移動到第乙個出問題的數賦給剛才右邊的坑(l位置出現乙個坑)

一直迴圈,到最後坑的位置就是中間的位置,把p賦給坑,完成這次大迴圈

void quicksort(int *a,int left,int right) //

4.快速

else

//要把它放到左邊

}while(l//

從最左找比flag大的

else}}

a[l]=flag;

quicksort(a, left, l-1

); quicksort(a,r+1

,right);

}

2.5優化快速排序

快排的優化大部分就是對基準選擇的優化,在上面的**中,我們使用的是最左邊的元素a[left]作為p,這種選擇對於基本排好的情況(快排的最差情況)很慢,

基本山和最垃圾的氣泡排序差不多o(n^2),甚至更差,這肯定不行啊:

優化一:三數取中法

解決資料基本有序的(就是找到陣列中最小下標,最大下標,中間下標的數字,進行比較,把中間大的陣列放在最左邊)

取a[mid],a[left], a[right] 三者之中間大小的數作為基準p

int m=left+(right-left)/2;//

找到中間的數字的下標

if(arr[left]>arr[right])//

最左大於最右的時候,交換左右

if(arr[m]>arr[right])//

如果中間的》right ,交換

if(arr[m]>arr[left])//

如果中間的》left,交換

//這樣就把三個數中中間大小的數換到了left位置上,之後的程式和前面一樣

while

()

優化二:隨機選擇法

序列部分有序的時候,固定位置選取不好,隨機選

/*

隨機選擇p的位置,區間在low和high之間

*/int selectpivotrandom(int arr,int low,int

high)

優化三:序列夠小是使用插入排序

在數列比較短的時候,使用快排「大材小用」,5-20個資料以下的時候插入排序就比快排更快了,我們取10

#define  max_len  10 //

資料量小於10的時候用插入

void quick(int *arr,int left,int

right)

else

}

排序演算法小結 C 實現

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