数据结构(C语言版)-第8章 排序

时间:2022-08-17 16:31:40

数据结构(C语言版)-第8章 排序

数据结构(C语言版)-第8章 排序

8.1 概述

1. 什么是排序?
  将一组杂乱无章的数据按一定规律顺次排列起来。

2. 排序的目的是什么?

——便于查找!

3. 什么叫内部排序?什么叫外部排序?

若待排序记录都在内存中,称为内部排序;

若待排序记录一部分在内存,一部分在外存,则称为外部排序。

注:外部排序时,要将数据分批调入内存来排序,中间结果还要及时放入外存,显然外部排序要复杂得多。

4.排序算法的好坏如何衡量?
时间效率——排序速度(比较次数与移动次数)
空间效率——占内存辅助空间的大小
稳定性——A和B的关键字相等,排序后A、B的先后次序保持不变,则称这种排序算法是稳定的。

# define MAXSIZE       //设记录不超过20个
typedef int KeyType ; //设关键字为整型量(int型) Typedef struct { //定义每个记录(数据元素)的结构
KeyType key ; //关键字
InfoType otherinfo; //其它数据项
}RedType ; Typedef struct { //定义顺序表的结构
RedType r [ MAXSIZE + ]; //存储顺序表的向量
//r[0]一般作哨兵或缓冲区
int length ; //顺序表的长度
}SqList ;

8.2 插入排序

每步将一个待排序的对象,按其关键码大小,插入到前面已经排好序的一组对象的适当位置上,直到对象全部插入为止。

即边插入边排序,保证子序列中随时都是排好序的

直接插入排序(基于顺序查找)

排序过程:整个排序过程为n-1趟插入,即先将序列中第1个记录看成是一个有序子序列,然后从第2个记录开始,逐个进行插入,直至整个序列有序。

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void InsertSort(SqList &L)
{int i,j;
for(i=;i<=L.length;++i)
if( L.r[i].key<L.r[i-].key)//将L.r[i]插入有序子表
{ L.r[]=L.r[i]; // 复制为哨兵
L.r[i]=L.r[i-];
for(j=i-; L.r[].key<L.r[j].key;--j)
L.r[j+]=L.r[j]; // 记录后移
L.r[j+]=L.r[]; //插入到正确位置
}
}

最好情况下:
 每趟只需比较 1 次,不移动
 总比较次数为 n-1

最坏情况下:第 i 趟比较i次,移动i+1次

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若出现各种可能排列的概率相同,则可取最好情况和最坏情况的平均情况
平均情况比较次数和移动次数为n2/4

时间复杂度为 o(n2)
空间复杂度为 o(1)
是一种稳定的排序方法

折半插入排序(基于折半查找)

减少关键字间的比较次数

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void  BInsertSort ( SqList &L )
{ for ( i = ; i <= L.length ; ++i )
{ L.r[] = L.r[i]; low = ; high = i- ;
while ( low <= high )
{ m = ( low + high ) / ;
if ( L.r[].key < L.r[m]. key ) high = m - ;
else low = m + ;
}
for ( j=i-; j>=high+; - - j ) L.r[j+] = L.r[j];
L.r[high+] = L.r[];
}
} // BInsertSort

折半查找比顺序查找快,所以折半插入排序就平均性能来说比直接插入排序要快

它所需要的关键码比较次数与待排序对象序列的初始排列无关,仅依赖于对象个数。在插入第 i 个对象时,需要经过 log2i +1  次关键码比较,才能确定它应插入的位置

当 n 较大时,总关键码比较次数比直接插入排序的最坏情况要好得多,但比其最好情况要差
在对象的初始排列已经按关键码排好序或接近有序时,直接插入排序比折半插入排序执行的关键码比较次数要少
折半插入排序的对象移动次数与直接插入排序相同,依赖于对象的初始排列

减少了比较次数,但没有减少移动次数
平均性能优于直接插入排序

时间复杂度为 o(n2)
空间复杂度为 o(1)
是一种稳定的排序方法

希尔排序(基于逐趟缩小增量)

算法思想的出发点:

直接插入排序在基本有序时,效率较高
在待排序的记录个数较少时,效率较高

基本思想:

先将整个待排记录序列分割成若干子序列,分别进行直接插入排序,待整个序列中的记录“基本有序”时,再对全体记录进行一次直接插入排序。

技巧:

子序列的构成不是简单地“逐段分割”
将相隔某个增量dk的记录组成一个子序列
让增量dk逐趟缩短(例如依次取5,3,1)
直到dk=1为止。

优点:

小元素跳跃式前移
最后一趟增量为1时,序列已基本有序
平均性能优于直接插入排序

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dk 值较大,子序列中对象较少,速度较快;
dk 值逐渐变小,子序列中对象变多,但大多数对象已基本有序,所以排序速度仍然很快。

void   ShellSort(SqList &L,int dlta[ ],int t){
//按增量序列dlta[0…t-1]对顺序表L作Shell排序
for(k=;k<t;++k)
 ShellInsert(L,dlta[k]);
   //增量为dlta[k]的一趟插入排序
} // ShellSort void ShellInsert(SqList &L,int dk) { //插入排序
//对顺序表L进行一趟增量为dk的Shell排序,dk为步长因子
for(i=dk+;i<=L.length; ++ i)//开始将r[i] 插入有序增量子表
if(r[i].key < r[i-dk].key) {
r[]=r[i]; //暂存在r[0]
for(j=i-dk; j> &&(r[].key<r[j].key); j=j-dk)
r[j+dk]=r[j]; //关键字较大的记录在子表中后移
r[j+dk]=r[]; //在本趟结束时将r[i]插入到正确位置
}
}

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8.3 交换排序

两两比较,如果发生逆序则交换,直到所有记录都排好序为止。

起泡排序O(n2)

基本思想:每趟不断将记录两两比较,并按“前小后大” 规则交换

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优点:每趟结束时,不仅能挤出一个最大值到最后面位置,还能同时部分理顺其他元素;
           一旦下趟没有交换,还可提前结束排序

void main()
{ int a[]; /*a[0]不用,之用a[1]~a[10]*/
int i,j,t;
printf("\nInput 10 numbers: \n");
for(i=;i<=;i++) scanf("%d",&a[i]); printf("\n");
for(j=;j<=;j++)
for(i=;i<=-j;i++)
if(a[i]>a[i+]) {t=a[i];a[i]=a[i+];a[i+]=t;}//交换
for(i=;i<=;i++) printf("%d ",a[i]);
}
void bubble_sort(SqList &L)
{ int m,i,j,flag=; RedType x;
m=n-;
while((m>)&&(flag==))
{ flag

=

;
for(j=;j<=m;j++)
if(L.r[j].key>L.r[j+].key)
{ flag=;
x=L.r[j];L.r[j]=L.r[j+];L.r[j+]=x; //交换
}//endif
m--;
}//endwhile
}

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快速排序O( nlog2n )

基本思想:
任取一个元素 (如第一个) 为中心
所有比它小的元素一律前放,比它大的元素一律后放,形成左右两个子表;
对各子表重新选择中心元素并依此规则调整,直到每个子表的元素只剩一个

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①每一趟的子表的形成是采用从两头向中间交替式逼近法;

②由于每趟中对各子表的操作都相似,可采用递归算法。

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void main ( )
{ QSort ( L, , L.length ); } void QSort ( SqList &L,int low, int high )
{ if ( low < high )
{ pivotloc = Partition(L, low, high ) ;
Qsort (L, low, pivotloc-) ;
Qsort (L, pivotloc+, high )
}
} int Partition ( SqList &L,int low, int high )
{ L.r[] = L.r[low]; pivotkey = L.r[low].key;
while ( low < high )
{ while ( low < high && L.r[high].key >= pivotkey ) --high;
L.r[low] = L.r[high];
while ( low < high && L.r[low].key <= pivotkey ) ++low;
L.r[high] = L.r[low];
}
L.r[low]=L.r[];
return low;
}

https://www.bilibili.com/video/av38482542

算法分析:

可以证明,平均计算时间是O(nlog2n)。
实验结果表明:就平均计算时间而言,快速排序是我们所讨论的所有内排序方法中最好的一个。
快速排序是递归的,需要有一个栈存放每层递归调用时参数(新的low和high)。
最大递归调用层次数与递归树的深度一致,因此,要求存储开销为 O(log2n) 。

时间效率:O(nlog2n) —每趟确定的元素呈指数增加
空间效率:O(log2n)—递归要用到栈空间
稳 定 性: 不稳定   —可选任一元素为支点。

8.4 选择排序

简单选择排序

https://www.bilibili.com/video/av38482612

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void SelectSort(SqList &K)
{
for (i=; i<L.length; ++i)
{ //在L.r[i..L.length] 中选择key最小的记录
k=i;
for( j=i+;j<=L.length ; j++)
if ( L.r[j].key <L.r[k].key) k=j;
if(k!=i)L.r[i]←→L.r[k];
}
}

时间复杂度:O(n²)
空间复杂度:O(1)
稳定

堆排序

https://www.bilibili.com/video/av38482686

什么是堆?

n个元素的序列{k1,k2,…,kn},当且仅当满足下列关系时,成为堆:

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如果将序列看成一个完全二叉树,非终端结点的值均小于或大于左右子结点的值。

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基本思想:

将无序序列建成一个堆
输出堆顶的最小(大)值
使剩余的n-1个元素又调整成一个堆,则可得到n个元素的次小值
重复执行,得到一个有序序列

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时间效率:O(nlog2n)
空间效率:O(1)
稳 定 性:不稳定
适用于n 较大的情况

8.5 归并排序

https://www.bilibili.com/video/av38482791

归并:将两个或两个以上的有序表组合成一个新有序表

2-路归并排序

排序过程
初始序列看成n个有序子序列,每个子序列长度为1
两两合并,得到n/2个长度为2或1的有序子序列
再两两合并,重复直至得到一个长度为n的有序序列为止

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时间效率:O(nlog2n)
空间效率:O(n)
稳 定 性:稳定

8.6 基数排序

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8.6 外部排序

总结

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