数据结构第六课 -----排序
2023-12-13 05:27:55
作者前言
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直接插入排序
思路： 我们要记得[0,end]是有序的,我们要把tmp的值插入到[0,end]就要进行判断,直到tmp等于数组的长度结束,这个过程中我们要注意到我们把tmp插入到[0,end] 是要遍历[0,end]的当我们判断当前的元素大于tmp,就把这个元素往后移动,我们就要往后一个元素比较,直到碰见比tmp小的元素,并再该元素后面插入,如果碰见了在[0,end]都没有小于tmp的元素,我们就要在下标为0的地方插入,
void InsertSort(int* a, int n)
{
//[0,end]
int i = 0;
for (i = 0; i < n-1; i++)
{
int end = i;
int tmp = a[end + 1];
while (end >= 0)
{
if (a[end] > tmp)
{
//往后移动
a[end + 1] = a[end];
end--;
}
else
{
break;
}
}
//这个写法一箭双雕,一来可以防止end为-1的情况不用去判断,二来可以插入到a[end + 1]
a[end + 1] = tmp;
}
}
冒泡排序
// 冒泡排序
void Bubblisort(int* a, int n)
{
int i = 0;
for (i = 0; i < n - 1; i++)
{
//如果该数组是一个有序数组,只需遍历一遍下面的就可以了,时间复杂度为O(N)
bool excheng = false;
int j = 0;
for (j = 0; j < n - 1 - i; j++)
{
if (a[j] > a[j + 1])
{
int c = a[j];
a[j] = a[j + 1];
a[j + 1] = c;
excheng = true;
}
}
if (excheng == false)
break;
}
}
时间复杂度是O(N^2), 最好的情况就是O(N)
希尔排序
分成两步:
1.预排序 (接近有序)
2.直接插入排序
思路:
相同颜色的框进行插入排序,因为多少种颜色是有gap的数值决定的,每一种颜色对应的是整个数组的一部分
//预排序
int gap = 3;
int i = 0;
//有gap个数组
for (i = 0; i < gap; i++)
{
//每个数组进行插入排序
int sub = i;
while (sub <= n - 1 - gap)
{
int end = sub;
int top = a[end + gap];
while (end >= 0)
{
if (top < a[end])
{
a[end + gap] = a[end];
end -= gap;
}
else
break;
}
a[end + gap] = top;
sub += gap;
}
}
上面这种是一组组进行插入排序.如果是多组进行插入排序
思路就是我们仍然采用上面的方法,但是我们是多组进行插入排序,仍然是相同颜色的进行插入排序
//预排序
int gap = 3;
int i = 0;
//有gap个数组
for (i = 0; i <= n - 1 - gap; i++)
{
//每个数进行插入排序
int end = i;
int top = a[end + gap];
while (end >= 0)
{
if (top < a[end])
{
a[end + gap] = a[end];
end -= gap;
}
else
break;
}
a[end + gap] = top;
}
预排序的特点:
gap越大,大的值更快调到后面,小的值可以更快的调到前面,越不接近有序
gap越小,跳得越慢,但是越接近有序,如果gap == 1就是直接插入排序
最终代码为
//希尔排序
void ShellSort(int* a, int n)
{
//预排序
int gap = 3;
int i = 0;
//有gap个数组
for (i = 0; i <= n - 1 - gap; i++)
{
//每个数进行插入排序
int end = i;
int top = a[end + gap];
while (end >= 0)
{
if (top < a[end])
{
a[end + gap] = a[end];
end -= gap;
}
else
break;
}
a[end + gap] = top;
}
//直接插入排序
InsertSort(a, n);
}
但是我们可以简化一下
我们可以抓住gap=1为直接插入排序
//希尔排序
void ShellSort(int* a, int n)
{
//预排序
int gap = n;
while (gap > 1)
{
//一来gap等于1时,就是直接插入排序,二来就是gap是随n增大的,
//再还有就是gap越小,就越接近有序
gap = gap / 3 + 1;
int i = 0;
//有gap个数组
for (i = 0; i <= n - 1 - gap; i++)
{
//每个数进行插入排序
int end = i;
int top = a[end + gap];
while (end >= 0)
{
if (top < a[end])
{
a[end + gap] = a[end];
end -= gap;
}
else
break;
}
a[end + gap] = top;
}
}
}
时间复杂度O（N ^1.3）,这个有点难算,我们只需要理解大概就行
直接选择排序
思路：从开头开始找，找到最小的，然后进行和开头交换，然后再从剩下的后面继续寻找最小的，依次往后插入
思路图1：这个思路是很多人能想出来的
思路图2：
?这里我是使用了两边，左边插入最小的，右边插入最大的，插入好后，begin往前 ，end往后，直到begin等于end，就停止了
void excheng(int* a, int* b)
{
int c = *a;
*a = *b;
*b = c;
}
//直接选择排序
void SelectSrot(int* a, int n)
{
int min = 0, max = 0; //找出最大和最小
int begin = 0, end = n - 1;// 在最大和最小的位置插入
for (int i = begin + 1; i <= end; i++)
{
int idx = i;
while (idx <= end)
{
//找出最小的值
if (a[min] > a[idx])
min = idx;
//找到最大值
if (a[max] < a[idx])
max = idx;
idx++;
}
excheng(&a[begin], &a[min]);
//防止开头就是最大值,一旦最小值交换,就乱了
if (max == begin)
max = min;
excheng(&a[end], &a[max]);
begin++;
end--;
}
}
时间复杂度是 O（N^2）
堆排序
大家可以观看这部博客
堆排序
//堆排序
typedef int Heapdata;
void exchange(Heapdata* a, Heapdata* b)
{
Heapdata e = *a;
*a = *b;
*b = e;
}
void Heapsort(Heapdata* heap, int size)
{
//建大堆
int i = 0;
for (i = 1; i < size; i++)
{
//向上调整
int child = i;
int parent = (child - 1) / 2;
while (child > 0)
{
if (heap[child] > heap[parent])
{
//交换
exchange(&heap[child], &heap[parent]);
child = parent;
parent = (child - 1) / 2;
}
else
break;
}
}
//开始升序排序
while (size > 0)
{
// 根节点和最后一个叶节点交换
exchange(&heap[0], &heap[--size]);
//向下调整
int parent = 0;
int child = parent * 2 + 1;
while (child < size)
{
if (child + 1 < size && heap[child] < heap[child + 1])
{
child += 1;
}
if (heap[child] > heap[parent])
exchange(&heap[child], &heap[parent]);
else
break;
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
}
}
快速排序
hoare版本
快速排序是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法，其基本思想为：任取待排序元素序列中的某元素作为基准值，按照该排序码将待排序集合分割成两子序列，左子序列中所有元素均小于基准值，右子序列中所有元素均大于基准值，然后最左右子序列重复该过程，直到所有元素都排列在相应位置上为止
这个图可能有点简陋
时间复杂度：每一次都会把当前数组的每个元素遍历一遍，然后再把key交换， 需要进行log（n）次递归
时间复杂度是：O(n*log(n))
复杂的话,就如同这个一样,这种情况就是有n层, 时间复杂度就是 1+2+3+…+n, 所以时间复杂度就是O(n^2)
//快速排序
void QuickSrot(int* a, int begin, int end)
{
//当只有一个元素就不用进行了
if (begin >= end)
return;
int key = begin;
int left = begin;//这里不能begin加1 否则在遇到有序的时候就会排序出错
int right = end;
while (left < right)
{
// 找最小
while (left < right)
{
if (a[right] < a[key])
{
break;
}
right--;
}
// 找最大
while (left < right)
{
if (a[left] > a[key])
{
break;
}
left++;
}
excheng(&a[right], &a[left]);
}
excheng(&a[right], &a[key]);
//左
QuickSrot(a, begin, right - 1);
// 右
QuickSrot(a, right + 1, end);
}
优化点
三数取中
思路:
我们可以在数组的前后和中间选取中位数,然后把中位数和开头进行交换,
int TriNum(int *a,int begin, int end)
{
int mid = (begin - end) / 2 + end;
if (begin > end)
{
if (end > mid)
{
return end;
}
else if(begin < mid)
{
return begin;
}
return mid;
}
else
{
if (begin > mid)
{
return begin;
}
else if (end < mid)
{
return end;
}
else
return mid;
}
}
//快速排序
void QuickSrot(int* a, int begin, int end)
{
//当只有一个元素就不用进行了
if (begin >= end)
return;
//三数取中
int key = 0;
key = TriNum(a, begin, end);
exchange(&a[begin], &a[key]);
key = begin;
int left = begin;
int right = end;
//普通方法
//int key = begin;
//int left = begin;//这里不能begin加1 否则在遇到有序的时候就会排序出错
//int right = end;
while (left < right)
{
// 找最小
while (left < right)
{
if (a[right] < a[key])
{
break;
}
right--;
}
// 找最大
while (left < right)
{
if (a[left] > a[key])
{
break;
}
left++;
}
excheng(&a[right], &a[left]);
}
excheng(&a[right], &a[key]);
//左
QuickSrot(a, begin, right - 1);
// 右
QuickSrot(a, right + 1, end);
}
小区间优化
当我们在使用快速排序的时候，一直排序知道递归到还剩下该数组的10%的数没有排序，我们如果使用递归就很对栈的空间浪费很大。那我们可以选择使用插入排序，
//快速排序
void QuickSrot(int* a, int begin, int end)
{
//当只有一个元素就不用进行了
if (begin >= end)
return;
if (end - begin + 1 <= 10)
{
//插入排序
InsertSort(a + begin, end - begin + 1);//我们要清楚要从哪里开始插入排序
}
else
{
//三数取中
int key = 0;
key = TriNum(a, begin, end);
excheng(&a[begin], &a[key]);
key = begin;
int left = begin;
int right = end;
//普通方法,有可能会栈溢出
//int key = begin;
//int left = begin;//这里不能begin加1 否则在遇到有序的时候就会排序出错
//int right = end;
while (left < right)
{
// 找最小
while (left < right)
{
if (a[right] < a[key])
{
break;
}
right--;
}
// 找最大
while (left < right)
{
if (a[left] > a[key])
{
break;
}
left++;
}
excheng(&a[right], &a[left]);
}
excheng(&a[right], &a[key]);
//左
QuickSrot(a, begin, right - 1);
// 右
QuickSrot(a, right + 1, end);
}
}
挖坑法
//挖坑法
void QuickSrot2(int* a, int begin, int end)
{
if (begin >= end)
return;
if (end - begin + 1 <= 10)
{
InsertSort(a + begin, end - begin + 1);
}
else
{
//三数取中
int key = TriNum(a, begin, end);
excheng(&a[key], &a[begin]);
//坑
key = begin;
int num = a[key];
int left = begin;
int right = end;
while (left < right)
{
//找小
while (left < right)
{
if (a[right] < num)
{
a[key] = a[right];
key = right;
break;
}
right--;
}
//找大
while (left < right)
{
if (a[left] > num)
{
a[key] = a[left];
key = left;
break;
}
left++;
}
}
a[key] = num;
//左
QuickSrot(a, begin, right - 1);
// 右
QuickSrot(a, right + 1, end);
}
}
前后指针版本
思路:
cur遇见比key大的值,cur++
cur遇见比key小的值,prev++,交换prev和cur的值交换,然后cur++
//前后指针版本
// 快速排序版本3
void QuickSrot3(int* a, int begin, int end)
{
if (begin >= end)
return;
int key = TriNum(a, begin, end);
excheng(&a[key], &a[begin]);
key = begin;
int prev = begin;
int cur = begin + 1;
while (cur <= end)
{
//cur 比较
if (a[cur] < a[key] && ++prev != cur)//增加++prev != cur可以有效解决相同位置进行交换
{
exchange(&a[cur], &a[prev]);
}
cur++;
}
exchange(&a[key], &a[prev]);
//左
QuickSrot(a, begin, prev - 1);
// 右
QuickSrot(a, prev + 1, end);
}
疑惑
- 为什么相遇位置比key小
原因:是right先走
两种情况:
(1).R遇见L —>(L和R交换后,R先走)R没有找到比key小的,一直走,直到R遇见L,(特殊情况除外)
(2)L遇见R----->(R找到小了),然后L没有找到比key大的,一直走,直到L遇见R,(特殊情况除外)
文章来源:https://blog.csdn.net/m0_69984273/article/details/134796936
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