1、选择排序
在要排序的一组数中,选出最小的一个数与第一个位置的数交换,然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换,如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。 选择排序是不稳定的。算法复杂度O(n2)--[n的平方]。
例如,
#includevoid select_sort(int *x, int n){ int i, j, min, t; for (i=0; i
2、插入排序
在要排序的一组数中,假设前面(n-1) [n>=2] 个数已经是排好顺序的,现在要把第n个数插到前面的有序数中,使得这n个数也是排好顺序的。如此反复循环,直到全部排好顺序。直接插入排序是稳定的。算法时间复杂度O(n2)--[n的平方]
例如,
#includevoid insert_sort(int *x, int n){ int i, j, t; for (i=1; i =0 && t<*(x+j); j--) /*注意:j=i-1,j--,这里就是下标为i的数,在它前面有序列中找插入位置。*/ { *(x+j+1) = *(x+j); /*如果满足条件就往后挪。最坏的情况就是t比下标为0的数都小,它要放在最前面,j==-1,退出循环*/ } *(x+j+1) = t; /*找到下标为i的数的放置位置*/ }}int main( ){ int myNum[10]={12,34,23,11,8,45,3,19,88,22}; int length=sizeof(myNum)/sizeof(myNum[0]); insert_sort(myNum,length); for(int i=0; i
3、冒泡排序
在要排序的一组数中,对当前还未排好序的范围内的全部数,自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整,让较大的数往下沉,较小的往上冒。即:每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时,就将它们互换。 冒泡排序是稳定的。算法时间复杂度O(n2)--[n的平方]。
例如,
#includevoid bubble_sort(int *x, int n){ int j, k, h, t; for (h=n-1; h>0; h=k) /*循环到没有比较范围*/ { for (j=0, k=0; j *(x+j+1)) /*大的放在后面,小的放到前面*/ { t = *(x+j); *(x+j) = *(x+j+1); *(x+j+1) = t; /*完成交换*/ k = j; /*保存最后下沉的位置。这样k后面的都是排序排好了的。*/ } } }}int main( ){ int myNum[10]={12,34,23,11,8,45,3,19,88,22}; int length=sizeof(myNum)/sizeof(myNum[0]); bubble_sort(myNum,length); for(int i=0; i
4、希尔排序
在直接插入排序算法中,每次插入一个数,使有序序列只增加1个节点,并且对插入下一个数没有提供任何帮助。如果比较相隔较远距离(称为增量)的数,使得数移动时能跨过多个元素,则进行一次比较就可能消除多个元素交换。D.L.shell于1959年在以他名字命名的排序算法中实现了这一思想。算法先将要排序的一组数按某个增量d分成若干组,每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行排序,然后再用一个较小的增量对它进行,在每组中再进行排序。当增量减到1时,整个要排序的数被分成一组,排序完成。 希尔排序是不稳定的。
例如,
#includevoid shell_sort(int *x, int n){ int h, j, k, t; for (h=n/2; h>0; h=h/2) /*控制增量*/ { for (j=h; j =0 && t<*(x+k)); k-=h) { *(x+k+h) = *(x+k); } *(x+k+h) = t; } }}int main( ){ int myNum[10]={12,34,23,11,8,45,3,19,88,22}; int length=sizeof(myNum)/sizeof(myNum[0]); shell_sort(myNum,length); for(int i=0; i }
5、快速排序
快速排序是对冒泡排序的一种本质改进。它的基本思想是通过一趟扫描后,使得排序序列的长度能大幅度地减少。在冒泡排序中,一次扫描只能确保最大数值的数移到正确位置,而待排序序列的长度可能只减少1。快速排序通过一趟扫描,就能确保某个数(以它为基准点)的左边各数都比它小,右边各数都比它大。然后又用同样的方法处理它左右两边的数,直到基准点的左右只有一个元素为止。它是由C.A.R.Hoare于1962年提出的。 快速排序是不稳定的。最理想情况算法时间复杂度O(nlog2n),最坏O(n2)
例如,
#includevoid quick_sort(int *x, int low, int high){ int i, j, t; if (low < high) /*要排序的元素起止下标,保证小的放在左边,大的放在右边。这里以下标为low的元素为基准点*/ { i = low; j = high; t = *(x+low); /*暂存基准点的数*/ while (i t) /*在右边的只要比基准点大仍放在右边*/ { j--; /*前移一个位置*/ } if (i
6、堆排序
堆排序是一种树形选择排序,是对直接选择排序的有效改进。堆的定义如下:具有n个元素的序列(h1,h2,...,hn),当且仅当满足(hi>=h2i,hi>=2i+1)或(hi<=h2i,hi<=2i+1)(i=1,2,...,n/2)时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。堆顶元素(即第一个元素)必为最大项。完全二叉树可以很直观地表示堆的结构。堆顶为根,其它为左子树、右子树。初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树,调整它们的存储顺序,使之成为一个堆,这时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类推,直到只有两个节点的堆,并对它们作交换,最后得到有n个节点的有序序列。堆排序需要两个过程,一是建立堆,二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数,二是反复调用渗透函数实现排序的函数。堆排序是不稳定的。算法时间复杂度O(nlog2n)。
例如,
#include/* 功能:渗透建堆 输入:数组名称(也就是数组首地址)、参与建堆元素的个数、从第几个元素开始*/void sift(int *x, int n, int s){ int t, k, j; t = *(x+s); /*暂存开始元素*/ k = s; /*开始元素下标*/ j = 2*k + 1; /*右子树元素下标*/ while (j =0; i--) { sift(x,n,i); /*初始建堆*/ } for (k=n-1; k>=1; k--) { t = *(x+0); /*堆顶放到最后*/ *(x+0) = *(x+k); *(x+k) = t; sift(x,k,0); /*剩下的数再建堆*/ }}int main( ){ int myNum[10]={12,34,23,11,8,45,3,19,88,22}; int length=sizeof(myNum)/sizeof(myNum[0]); heap_sort(myNum,length); for(int i=0; i