C語言完整實(shí)現(xiàn)12種排序算法(小結(jié))
1.冒泡排序
思路:比較相鄰的兩個(gè)數(shù)字,如果前一個(gè)數(shù)字大,那么就交換兩個(gè)數(shù)字,直到有序。
時(shí)間復(fù)雜度O(n^2),穩(wěn)定性:這是一種穩(wěn)定的算法。
代碼實(shí)現(xiàn):
void bubble_sort(int arr[],size_t len){
size_t i,j;
for(i=0;i<len;i++){
bool hasSwap = false; //優(yōu)化,判斷數(shù)組是否已經(jīng)有序,如果有序可以提前退出循環(huán)
for(j=1;j<len-i;j++){ //這里j<len-i是因?yàn)樽詈竺娴目隙ǘ际亲畲蟮?,不需要多進(jìn)行比較
if(arr[j-1]>arr[j]){ //如果前一個(gè)比后一個(gè)大
swap(&arr[j-1],&arr[j]); //交換兩個(gè)數(shù)據(jù)
hasSwap = true;
}
}
if(!hasSwap){
break;
}
}
}
2.插入排序
思路:把一個(gè)數(shù)字插入一個(gè)有序的序列中,使之仍然保持有序,如對(duì)于需要我們進(jìn)行排序的數(shù)組,我們可以使它的前i個(gè)數(shù)字有序,然后再插入i+1個(gè)數(shù)字,插入到合適的位置使之仍然保持有序,直到所有的數(shù)字有序。
時(shí)間復(fù)雜度:O(n^2) 穩(wěn)定性:穩(wěn)定的算法
代碼實(shí)現(xiàn):
void insert_sort(int arr[],int len){
int i,j;
for(i=1;i<len;i++){
int key = arr[i]; //記錄當(dāng)前需要插入的數(shù)據(jù)
for(j= i-1;i>=0&&arr[j]>key;j--){ //找到插入的位置
arr[j+1] = arr[j]; //把需要插入的元素后面的元素往后移
}
arr[j+1] = key; //插入該元素
}
}
3.折半插入排序
思路:本質(zhì)上是插入排序,但是通過半分查找法找到插入的位置,讓效率稍微快一點(diǎn)。
時(shí)間復(fù)雜度:O(n^2),穩(wěn)定性:穩(wěn)定的算法。
代碼實(shí)現(xiàn):
void half_insert_sort(int arr[],int len){
int i,j;
for(i=1;i<len;i++){
int key = arr[i];
int left = 0;
int right = i-1;
while(left<=right){ //半分查找找到插入的位置
int mid = (left+right)/2;
if(key<arr[mid]){
right = mid-1;
}else{
left = mid+1;
}
}
for(j=i-1;j>=left;j--){ //把后面的元素往后移
arr[j+1]=arr[j];
}
arr[j+1] = key; //插入元素
}
}
4.希爾排序
思路:先取一個(gè)正整數(shù)d1<n,把所有序號(hào)相隔d1的數(shù)組元素放一組,組內(nèi)進(jìn)行直接插入排序;然后取d2<d1,重復(fù)上述分組和排序操作;直至di=1,即所有記錄放進(jìn)一個(gè)組中排序?yàn)橹埂?br />時(shí)間復(fù)雜度:O(n^1.3) ,算法效率上大大提高 。穩(wěn)定性:不穩(wěn)定的算法。
代碼實(shí)現(xiàn):
void shell_sort(int arr[],int len){ //本質(zhì)上也是一種插入排序,避免了大量數(shù)據(jù)的移動(dòng),在每一組排序過后,每個(gè)數(shù)據(jù)已經(jīng)到了大致的位置。
int i,j;
int step=0;
for(step = len/2;step>=1;step=step/2){ //分組 分為step組,對(duì)每組的元素進(jìn)行插入排序
for(i=step;i<len;i++){
int key = arr[i];
for(j=i-step;j>=0&&arr[j]>key;j=j-step){
arr[j+step] = arr[j];
}
arr[j+step] = key;
}
}
}
5.選擇排序
思路:通過循環(huán)找到最大值所在的位置,然后把最大值和最后一個(gè)元素進(jìn)行交換,通過循環(huán)直到所有的數(shù)據(jù)有序。
時(shí)間復(fù)雜度:O(n^2) 穩(wěn)定性:不穩(wěn)定的算法
代碼實(shí)現(xiàn):
void select_sort(int arr[],size_t len){
size_t i,j;
for(i=0;i<len-1;i++){
int max = 0; //最大值下標(biāo)
for(j=1;j<len-i;j++){
if(arr[max]<arr[j]){ //找到最大值的下標(biāo)
max = j;
}
}
if(max!=j-1){
swap(&arr[max],&arr[j-1]); //把最后一個(gè)元素和最大值進(jìn)行交換
}
}
}
6.雞尾酒排序
思路:選擇排序的一種改進(jìn),一次循環(huán)直接找到最大值和最小值的位置,把最大值和最后一個(gè)元素進(jìn)行交換,最小值和最前一個(gè)元素進(jìn)行交換,所以最外層的循環(huán)只需要執(zhí)行l(wèi)en/2次即可
時(shí)間復(fù)雜度:O(n^2) 穩(wěn)定性:不穩(wěn)定的算法
代碼實(shí)現(xiàn):
void cocktail_sort(int arr[],size_t len){
size_t i,j;
for(i=0;i<len/2;i++){
int max = i; //最大值下標(biāo)
int min = i; //最小值下標(biāo)
for(j=i+1;j<len-i;j++){
if(arr[max]<arr[j]){ //找到最大值下標(biāo)
max = j;
}
if(arr[min]>arr[j]){ //找到最小值下標(biāo)
min = j;
}
}
if(max!=j-1){
swap(&arr[max],&arr[j-1]); //交換最大值和未進(jìn)行排序的最后一個(gè)元素
}
if(min == j-1){ //如果最小值在未進(jìn)行排序的最后一個(gè)位置,那么經(jīng)過最大值的交換,已經(jīng)交換到了最大值所在的位置
min = max; //把最小值的坐標(biāo)進(jìn)行改變
}
if(min!=i){
swap(&arr[i],&arr[min]); //交換最小值和未進(jìn)行排序的最前的元素
}
}
}7.堆排序
思路:把數(shù)據(jù)進(jìn)行大堆化,然后依次交換堆頂(最大值)和最后一個(gè)元素,在使堆頂重新大堆化,最后循環(huán)過后數(shù)組便有序。
過程:
最大堆調(diào)整(Max Heapify):將堆的末端子節(jié)點(diǎn)作調(diào)整,使得子節(jié)點(diǎn)永遠(yuǎn)小于父節(jié)點(diǎn)
創(chuàng)建最大堆(Build Max Heap):將堆中的所有數(shù)據(jù)重新排序
堆排序(HeapSort):移除位在第一個(gè)數(shù)據(jù)的根節(jié)點(diǎn),并做最大堆調(diào)整的遞歸運(yùn)算
時(shí)間復(fù)雜度:O(nlgn) 穩(wěn)定性:不穩(wěn)定的算法
實(shí)現(xiàn)代碼:
void re_heap(int arr[],size_t index,size_t len){
size_t child = 2*index+1; //左節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)
int key = arr[index]; //當(dāng)前節(jié)點(diǎn)值
while(child<len){
if(child+1<len&&arr[child]<arr[child+1]){ //如果右節(jié)點(diǎn)存在且右節(jié)點(diǎn)的值比左節(jié)點(diǎn)大,那就child記錄較大字節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)
child++;
}
if(arr[child]>key){ //如果子節(jié)點(diǎn)的值比根節(jié)點(diǎn)的值大
arr[index] = arr[child]; //改變根節(jié)點(diǎn)的值
}else{
break;
}
index = child;
child = 2*index+1;
}
arr[index] = key; //插入記錄好的值
}
void heap_sort(int arr[],size_t len){
int i;
for(i=len/2;i>=0;i--){
re_heap(arr,i,len); //對(duì)第i個(gè)根節(jié)點(diǎn)進(jìn)行大堆化
}
for(i=len-1;i>0;i--){
swap(&arr[0],&arr[i]); //交換第一個(gè)和最后一個(gè)元素
re_heap(arr,0,i); //對(duì)第一個(gè)元素進(jìn)行大堆化
}
}8.快速排序
思路:通過一趟排序?qū)⒁判虻臄?shù)據(jù)分割成獨(dú)立的兩部分,其中一部分的所有數(shù)據(jù)都比另外一部分的所有數(shù)據(jù)都要小,然后再按此方法對(duì)這兩部分?jǐn)?shù)據(jù)分別進(jìn)行快速排序,整個(gè)排序過程可以遞歸進(jìn)行,以此達(dá)到整個(gè)數(shù)據(jù)變成有序序列。
過程:
(1)首先設(shè)定一個(gè)分界值,通過該分界值將數(shù)組分成左右兩部分
(2)將大于或等于分界值的數(shù)據(jù)集中到數(shù)組右邊,小于分界值的數(shù)據(jù)集中到數(shù)組的左邊。此時(shí),左邊部分中各元素都小于或等于分界值,而右邊部分中各元素都大于或等于分界值。
(3)然后,左邊和右邊的數(shù)據(jù)可以獨(dú)立排序。對(duì)于左側(cè)的數(shù)組數(shù)據(jù),又可以取一個(gè)分界值,將該部分?jǐn)?shù)據(jù)分成左右兩部分,同樣在左邊放置較小值,右邊放置較大值。右側(cè)的數(shù)組數(shù)據(jù)也可以做類似處理。
(4)重復(fù)上述過程,可以看出,這是一個(gè)遞歸定義。通過遞歸將左側(cè)部分排好序后,再遞歸排好右側(cè)部分的順序。當(dāng)左、右兩個(gè)部分各數(shù)據(jù)排序完成后,整個(gè)數(shù)組的排序也就完成了。
時(shí)間復(fù)雜度:O(nlog2n) 穩(wěn)定性:不穩(wěn)定的算法
代碼實(shí)現(xiàn):
void quick_sort(int arr[],size_t left,size_t right){
if(left>=right){ //如果只有一個(gè)元素,那就是有序的,返回
return;
}
int i = left;
int j = right;
int key = arr[left]; //基準(zhǔn)值
while(i<j){ //找到基準(zhǔn)值的位置,使得基準(zhǔn)值右邊的元素都比基準(zhǔn)值大,左邊的元素都比基準(zhǔn)值小
while(i<j&&arr[j]>=key){ //從右邊找一個(gè)比基準(zhǔn)值小的數(shù),
--j;
}
arr[i] = arr[j];//把這個(gè)值放到基準(zhǔn)值的位置處
while(i<j&&arr[i]<=key){ //從左邊找一個(gè)比基準(zhǔn)值大的數(shù)
++i;
}
arr[j] = arr[i]; //把這個(gè)元素放到j(luò)的位置
}
arr[i] = key;
if(i-left>1) //元素個(gè)數(shù)至少兩個(gè)才進(jìn)行遞歸調(diào)用,這樣可以少一次遞歸
quick_sort(arr,left,i-1); //對(duì)基準(zhǔn)值左邊的元素進(jìn)行排序
if(right-i>1)
quick_sort(arr,i+1,right); //對(duì)基準(zhǔn)值右邊的元素進(jìn)行排序
}9.歸并排序
思路:對(duì)于兩個(gè)有序的子序列,可以把它們合并在一起,變成一個(gè)新的完全有序的序列,因此歸并排序和快排差不多,都是遞歸的進(jìn)行。
時(shí)間復(fù)雜度:O(nlog2n) 穩(wěn)定性:穩(wěn)定的算法
代碼實(shí)現(xiàn):
void merge(int arr[],int left,int right){
int i,j,k;
int mid = (left+right)/2;
int len = mid-left+1;
int *temp = malloc(sizeof(arr[0])*len);
for(i=0;i<len;i++){
temp[i] = arr[i+left]; //把這個(gè)數(shù)組的所有元素都復(fù)制到臨時(shí)數(shù)組中
}
i=0,j=mid+1,k=left;
while(i<len&&j<=right){
if(temp[i]<arr[j]){ //把臨時(shí)數(shù)組的元素和 [mid+1,right]這部分的元素一個(gè)一個(gè)的進(jìn)行比較,如果誰小,那么arr里就存放誰的元素
arr[k++] = temp[i++];
}else{
arr[k++] = arr[j++];
}
}
while(i<len){ //如果temp這個(gè)數(shù)組的元素還沒有全部遍歷完,那就把temp后面的元素都復(fù)制到arr里面去,
//因?yàn)閍rr[mid+1,right] 這部分的元素本來就是arr后面部分的有序的元素,所以如果arr[mid+1,right]這部分沒有遍歷完也沒關(guān)系的,
arr[k++] = temp[i++];
}
free(temp);
}
void merge_sort(int arr[],int left,int right){
if(left>=right){ //如果只有一個(gè)元素說明這個(gè)序列有序,那就返回
return;
}
int mid = (left+right)/2; //對(duì)兩個(gè)有序的數(shù)組進(jìn)行排序,
merge_sort(arr,left,mid); //對(duì)[left,mid]這個(gè)區(qū)間的元素進(jìn)行排序
merge_sort(arr,mid+1,right); //對(duì)[mid+1,right]這個(gè)區(qū)間內(nèi)的元素進(jìn)行排序
merge(arr,left,right); //這個(gè)序列的[left,mid]為有序的序列 [mid+1,right]也為有序的序列
}10.計(jì)數(shù)排序
思路:這是一種基于比較的算法,我們用一個(gè)大數(shù)組來存放這些數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)在這個(gè)大數(shù)組中的表現(xiàn)形式是以這個(gè)大數(shù)組的下標(biāo)存在的,比如57,60,42這三個(gè)數(shù)字進(jìn)行排序,那么用一個(gè)大數(shù)組,這個(gè)大數(shù)組的arr[57] = 1,arr[60] = 1,arr[42] = 1,然后遍歷這個(gè)大數(shù)組就行了。
時(shí)間復(fù)雜度:O(n+k),其中這個(gè)k為數(shù)據(jù)的范圍,所以計(jì)數(shù)排序最適合數(shù)據(jù)比較集中的數(shù)組排序。
穩(wěn)定性:穩(wěn)定的算法
代碼實(shí)現(xiàn):
void count_sort(int arr[],size_t len){
int max = arr[0]; //最大值
int min = arr[0]; //最小值
size_t i;
for(i=0;i<len;i++){
if(max<arr[i]){ //找到最大值
max =arr[i];
}
if(min > arr[i]){ //找到最小值
min = arr[i];
}
}
int cnt = max-min+1; //范圍
int *prr = malloc(cnt*sizeof(int)); //申請(qǐng)臨時(shí)空間
for(i=0;i<cnt;i++){ //這個(gè)臨時(shí)數(shù)組全部置0
prr[i] = 0;
}
for(i=0;i<len;i++){ //對(duì)需要進(jìn)行排序的序列進(jìn)行遍歷
prr[arr[i]-min]++; //讓下標(biāo)為(arr[i]-min)的臨時(shí)大數(shù)組的值+1
}
size_t j=0;
for(i=0;i<cnt;i++){ //遍歷這個(gè)臨時(shí)數(shù)組
while(prr[i]){ //如果這個(gè)數(shù)組下標(biāo)為i的值不等于0
arr[j++] = i+min; //那就讓需要進(jìn)行排序的數(shù)組的值為i+min;
--prr[i];
}
}
free(prr); //釋放掉申請(qǐng)的動(dòng)態(tài)內(nèi)存
}11.桶排序
思路:工作的原理是將數(shù)組分到有限數(shù)量的桶子里。每個(gè)桶子再個(gè)別排序(有可能再使用別的排序算法或是以遞歸方式繼續(xù)使用桶排序進(jìn)行排序)。桶排序是鴿巢排序的一種歸納結(jié)果。
這是一種以消耗大量空間來換取高效率的排序方式,
時(shí)間復(fù)雜度:O(N+C),其中C=N*(logN-logM),M為桶的數(shù)量。所以對(duì)于桶排序,桶的數(shù)量越多,其排序效率越高。
穩(wěn)定性:穩(wěn)定的算法
代碼實(shí)現(xiàn):
首先定義桶這個(gè)類型:
typedef struct Bucket{
?? ?int vect[100];?? ?//其實(shí)這里使用鏈表更好,但是我比較懶,就懶得用鏈表了
?? ?int cnt;?? ?//當(dāng)前桶內(nèi)存放數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)
}Bucket;
void bucket_sort(int arr[],size_t len){
?? ?int min = arr[0];
?? ?int max = arr[0];
?? ?size_t i;
?? ?for(i=0;i<len;i++){
?? ??? ?if(min>arr[i]){?? ?//找到最小值
?? ??? ??? ?min = arr[i];?? ?
?? ??? ?}
?? ??? ?if(max<arr[i]){?? ?//找到最大值
?? ??? ??? ?max = arr[i];?? ?
?? ??? ?}
?? ?}
?? ?int size = max-min+1;
?? ?Bucket bucket[5] = {};?? ?//其實(shí)桶可以動(dòng)態(tài)規(guī)劃,但為了方便我這里直接分為5個(gè)桶
?? ?for(i=0;i<len;i++){?? ?//遍歷待排序的數(shù)組,把每個(gè)元素放到相應(yīng)的桶當(dāng)中,
?? ?//比如[0,200]之間的元素放到下標(biāo)為0的桶中,[201,400]之間的元素放到下標(biāo)為1的桶中..
?? ?//以此類推,直到放完所有的數(shù)據(jù)
?? ??? ?int index = (arr[i]-min)/(size/5);?? ?//用來判斷當(dāng)前元素arr[i]需要放到哪個(gè)桶當(dāng)中
?? ??? ?bucket[index].vect[bucket[index].cnt++] = arr[i];
?? ?}
?? ?size_t j=0,k=0;
?? ?for(i=0;i<5;i++){?? ?//對(duì)這五個(gè)桶進(jìn)行遍歷
?? ??? ?count_sort(bucket[i].vect,bucket[i].cnt);?? ?//首先對(duì)這個(gè)桶內(nèi)的元素進(jìn)行排序,
?? ??? ?//這里可以調(diào)用其他排序方法,也可以遞歸調(diào)用當(dāng)前排序方法,但是為了節(jié)省內(nèi)存,我選擇調(diào)用其他排序方法,
?? ??? ?for(j=0;j<bucket[i].cnt;j++){
?? ??? ??? ?arr[k++] = bucket[i].vect[j];?? ?//對(duì)排序好的桶進(jìn)行遍歷,并且把里面的元素復(fù)制到arr中去?? ?
?? ??? ?}
?? ?}
}12.基數(shù)排序
基數(shù)排序(radix sort)屬于“分配式排序”(distribution sort),又稱“桶子法”(bucket sort)或bin sort,顧名思義,它是透過鍵值的部份資訊,將要排序的元素分配至某些“桶”中,藉以達(dá)到排序的作用,基數(shù)排序法是屬于穩(wěn)定性的排序,其時(shí)間復(fù)雜度為O (nlog®m),其中r為所采取的基數(shù),而m為堆數(shù),在某些時(shí)候,基數(shù)排序法的效率高于其它的穩(wěn)定性排序法。
解法:
1.首先根據(jù)個(gè)位數(shù)的數(shù)值,在走訪數(shù)值時(shí)將它們分配至編號(hào)0到9的桶子中;
2.接下來將這些桶子中的數(shù)值重新串接起來,接著再進(jìn)行一次分配,這次是根據(jù)十位數(shù)來分配;
3.接下來將這些桶子中的數(shù)值重新串接起來,持續(xù)進(jìn)行以上的動(dòng)作直至最高位數(shù)為止。
時(shí)間復(fù)雜度:設(shè)待排序列為n個(gè)記錄,d個(gè)關(guān)鍵碼,關(guān)鍵碼的取值范圍為radix,則進(jìn)行鏈?zhǔn)交鶖?shù)排序的時(shí)間復(fù)雜度為O(d(n+radix)),其中,一趟分配時(shí)間復(fù)雜度為O(n),一趟收集時(shí)間復(fù)雜度為O(radix),共進(jìn)行d趟分配和收集。
穩(wěn)定性:穩(wěn)定的算法;
代碼實(shí)現(xiàn):
還是定義桶的類型:
typedef struct Bucket{
?? ?int vect[100];?? ?//同樣的可以用鏈表
?? ?int cnt;
}Bucket;
void base_sort(int arr[],size_t len){
?? ?size_t i;
?? ?Bucket bucket[10] = {};?? ?//十個(gè)桶
?? ?int max = arr[0];
?? ?for(i=0;i<len;i++){?? ?//尋找最大值,就可以判斷最大值的位數(shù)
?? ??? ?if(arr[i]>max){
?? ??? ??? ?max = arr[i];?? ?
?? ??? ?}?? ?
?? ?}
?? ?size_t j,k;
?? ?int num = 1;?? ?//用來獲得相應(yīng)位數(shù)上的數(shù)字的關(guān)鍵參數(shù),
?? ?//比如要獲得個(gè)位上的參數(shù)時(shí)num = 1;
?? ?//獲得十位上的數(shù)字時(shí)num = 10;
?? ?//以此類推
?? ?do{
?? ??? ?for(i=0;i<len;i++){?? ?//遍歷待排序的數(shù)組,把每個(gè)元素放入相應(yīng)的桶中
?? ??? ?//比如251,當(dāng)獲得個(gè)位上的數(shù)字時(shí),251放到下標(biāo)為1的桶當(dāng)中
?? ??? ?//當(dāng)獲得十位上的數(shù)字時(shí),251放到下標(biāo)為5的桶當(dāng)中
?? ??? ?//當(dāng)獲得百位上的數(shù)字時(shí),251放到下標(biāo)為2的桶當(dāng)中
?? ??? ?//當(dāng)獲得千位上的數(shù)字時(shí),251放到下標(biāo)為0的桶當(dāng)中
?? ??? ?//以此類推
?? ??? ??? ?int index = arr[i]/num%10;?? ?//獲得相應(yīng)位數(shù)上的數(shù)字
?? ??? ??? ?bucket[index].vect[bucket[index].cnt++] = arr[i];?? ?//把這個(gè)數(shù)字放到相應(yīng)的桶中
?? ??? ?}
?? ??? ?k=0;
?? ??? ?for(i=0;i<10;i++){
?? ??? ??? ?for(j=0;j<bucket[i].cnt;j++){
?? ??? ??? ??? ?arr[k++] = bucket[i].vect[j];?? ?//把這些桶按順序依次遍歷,
?? ??? ??? ??? ?//把桶中的元素重新放回arr當(dāng)中
?? ??? ??? ?}?? ?
?? ??? ??? ?bucket[i].cnt = 0;?? ?//記得讓桶中的cnt變?yōu)?,方便下一次存放
?? ??? ?}
?? ??? ?num*=10;?? ?//num*10
?? ?}while(max/=10);//循環(huán)條件
}到此這篇關(guān)于C語言完整實(shí)現(xiàn)12種排序算法(小結(jié))的文章就介紹到這了,更多相關(guān)C語言 排序算法內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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這篇文章主要介紹了Qt顯示QImage圖像在label上,并保持自適應(yīng)大小問題,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2022-11-11
C語言動(dòng)態(tài)內(nèi)存規(guī)劃詳解
這篇文章主要介紹了C語言動(dòng)態(tài)內(nèi)存的規(guī)劃,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2021-10-10
c++ 形狀類Shape(派生出圓類Circle和矩形類Rectangle)
通過C++方式,建立一個(gè)形狀類Shape作為基類,派生出圓類Circle和矩形類Rectangle 求出面積并獲取相關(guān)信息2020-11-11
c++矩陣計(jì)算性能對(duì)比:Eigen和GPU解讀
這篇文章主要介紹了c++矩陣計(jì)算性能對(duì)比:Eigen和GPU解讀,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2022-12-12

