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各种排序算法总结篇(高速/堆/希尔/归并)

时间:2017-07-25 12:36:10      阅读:209      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:font   const   变化   ldl   小顶堆   int end   return   hid   play   

1.高速排序

交换排序有:冒泡(选择)排序和高速排序,冒泡和选择排序的时间复杂度太高,思想非常easy临时不讨论。高速排序基于一种分治的思想,逐步地使得序列有序。

#include <iostream>
#include <conio.h>

using namespace std;
int arrs[] = { 23, 65, 12, 3, 8, 76, 345, 90, 21, 75, 34, 61 };
int arrLen = sizeof(arrs) / sizeof(arrs[0]);

void quickSort(int * arrs, int left, int right){    //挖坑填坑法
    int oldLeft = left;
    int oldRight = right;
    bool flag = true;
    int baseArr = arrs[oldLeft];     // 先挑选一个基准元素
    //从数组的右端開始向前找。一直找到比base小的数字为止(包含base同等数)
    while (left < right){
        while (left < right && arrs[right] >= baseArr){
                   right--;
                   flag = false;
        }
        arrs[left] = arrs[right];    //终于找到了比baseNum小的元素,要做的事情就是此元素放到base的位置
        while (left < right && arrs[left] <= baseArr){  //从左端開始向后找。一直找到比base大的数字为止(包含base同等数)
            left++;
            flag = false;
        }
        arrs[right] = arrs[left];    //终于找到了比baseNum大的元素,要做的事情就是将此元素放到最后的位置
    }
    arrs[left] = baseArr;           //最后就是把baseNum放到该left的位置,终于。我们发现left位置的左側数值部分比base小。
                                    // left位置右側数值比base大.至此。我们完毕了第一篇排序
    if (!flag){                     //假设在排序的过程中,发现存在须要交换的位置,则两边可能无序,继续对基准的左右分治处理
        quickSort(arrs, oldLeft, left-1);
        quickSort(arrs, left+1, oldRight);
    }
}

int main()
{
    quickSort(arrs, 0, arrLen - 1);
    for (int i = 0; i < arrLen; i++)
        cout << arrs[i] << endl;
    getch();
    return 0;
}

2、堆排序

堆排序属于选择排序范围。选择排序主要包含:直接选择排序和堆排序。直接选择排序非常easy,与冒泡排序非常相似,但降低了交换操作的次数。在小规模时。选择排序效率是比較高的。堆排序主要用在取前N个最大(小)值时。

堆定义

堆实际上是一棵全然二叉树。其不论什么一非叶节点满足性质:
Key[i]<=key[2i+1]&&Key[i]<=key[2i+2](小顶堆)或者:Key[i]>=Key[2i+1]&&key>=key[2i+2](大顶堆)
即不论什么一非叶节点的keyword不大于或者不小于其左右孩子节点的keyword。

堆排序的思想

利用大顶堆(小顶堆)堆顶记录的是最大keyword(最小keyword)这一特性,使得每次从无序中选择最大记录(最小记录)变得简单。
其基本思想为(大顶堆):
将初始待排序keyword序列(R1,R2....Rn)构建成大顶堆。此堆为初始的无序区;
将堆顶元素R[1]与最后一个元素R[n]交换,此时得到新的无序区(R1,R2,......Rn-1)和新的有序区(Rn),且满足R[1,2...n-1]<=R[n];
因为交换后新的堆顶R[1]可能违反堆的性质。因此须要对当前无序区(R1,R2,......Rn-1)调整为新堆。然后再次将R[1]与无序区最后一个元素交换。得到新的无序区(R1,R2....Rn-2)和新的有序区(Rn-1,Rn)。不断反复此过程直到有序区的元素个数为n-1。则整个排序过程完毕。

#include <iostream>

using namespace std;
int arrs[] = { 23, 65, 12, 3, 8, 76, 345, 90, 21, 75, 34, 61 };
int arrLen = sizeof(arrs) / sizeof(arrs[0]);

void adjustHeap(int * arrs, int p, int len){
    int curParent = arrs[p];
    int child = 2* p + 1;   //左孩子
    while(child < len){     //没有孩子
        if(child+1<len&&arrs[child]<arrs[child+1]){
            child++;    //较大孩子的下标
        }
        if(curParent<arrs[child]){
            arrs[p]=arrs[child];
            //没有将curParent赋值给孩子是由于还要迭代子树,
            //假设其孩子中有大的,会上移,curParent还要继续下移。

p=child; child=2*p+1; } else break; } arrs[p]=curParent; } void heapSort(int * arrs, int len){ //建立堆,从最底层的父节点開始 for(int i = arrLen /2 -1; i>=0; i--) adjustHeap(arrs, i, arrLen); for(int i = arrLen -1; i>=0; i--){ int maxEle = arrs[0]; arrs[0] = arrs[i]; arrs[i] = maxEle; adjustHeap(arrs, 0, i); } } int main() { heapSort(arrs, arrLen ); for (int i = 0; i < arrLen; i++) cout << arrs[i] << endl; return 0; }

3、插入排序(直接插入。希尔。归并)

插入排序包含:直接插入排序、希尔排序、归并排序。


直接插入排序算法,将数组划分为两种,“有序数组块”和“无序数组块”,一个个从无序数组取出元素。插入到有充数组的合适位置上。即完毕排序,最大的缺点在于要对数组元素进行移动。

希尔排序

希尔排序增加了一种叫做“缩小增量排序法”的思想,增量取法为:count/2、(count/2)/2、...、1。
希尔算法实现例如以下:

#include <iostream>

using namespace std;
int arrs[] = { 23, 65, 12, 3, 8, 76, 345, 90, 21, 75, 34, 61 };
int arrLen = sizeof(arrs) / sizeof(arrs[0]);

void shellSort(int * arrs)
{
    int step = arrLen / 2;      //初始增量
    while(step > 0)
	{
        //无序部分
        for(int i = step; i < arrLen; i++)
		{
            int temp = arrs[i];
            int j;
            //子序列中的插入排序,这是有序部分
            for(j = i-step; j>=0 && temp < arrs[j]; j=j-step)
                //在找到当前元素合适位置前。元素后移
                arrs[j+step]=arrs[j];
            arrs[j+step]=temp;
        }
        step /= 2;
    }
}

int main()
{
    shellSort(arrs);
    for (int i = 0; i < arrLen; i++)
        cout << arrs[i] << endl;
    return 0;
}


归并排序

归并排序是採用分治法的一个很典型的应用,它要做两件事情:
第一: “分”, 就是将数组尽可能的分,一直分到原子级别。
第二: “并”。将原子级别的数两两合并排序,最后产生结果。

至于二个有序数列合并,仅仅要比較二个数列的第一个数,谁小就先取谁安放到暂时队列中,取了后将相应数列中这个数删除。直到一个数列为空,再将还有一个数列的数据依次取出就可以。

#include <iostream>

using namespace std;
int arrs[] = { 23, 65, 12, 3, 8, 76, 345, 90, 21, 75, 34, 61 };
int arrLen = sizeof(arrs) / sizeof(arrs[0]);
int * tempArr = new int[arrLen];

void mergeArray(int * arrs, int * tempArr, int left, int middle, int right){
    int i = left, j = middle ;
    int m = middle + 1, n = right;
    int k = 0;

    while(i <= j && m <= n){
        if(arrs[i] <= arrs[m])
            tempArr[k++] = arrs[i++];
        else
            tempArr[k++] = arrs[m++];
    }
    while(i <= j)
        tempArr[k++] = arrs[i++];
    while(m <= n)
        tempArr[k++] = arrs[m++];

    for(i=0; i < k; i++)
        arrs[left + i] = tempArr[i];
}

void mergeSort(int * arrs, int * tempArr, int left, int right){
    if(left < right){
        int middle = (left + right)/2;
        mergeSort(arrs, tempArr, left, middle);
        mergeSort(arrs, tempArr, middle + 1, right);
        mergeArray(arrs, tempArr, left, middle, right);
    }
}

int main()
{
    mergeSort(arrs, tempArr, 0, arrLen-1);
    for (int i = 0; i < arrLen; i++)
        cout << arrs[i] << endl;
    return 0;
}

维基百科。归并排序

归并操作(merge),也叫归并算法。指的是将两个已经排序的序列合并成一个序列的操作。归并排序算法依赖归并操作。

迭代法[编辑]

  1. 申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列
  2. 设定两个指针。最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置
  3. 比較两个指针所指向的元素。选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置
  4. 反复步骤3直到某一指针到达序列尾
  5. 将还有一序列剩下的全部元素直接拷贝到合并序列尾

递归法[编辑]

原理例如以下(如果序列共同拥有n个元素):

  1. 将序列每相邻两个数字进行归并操作,形成技术分享个序列,排序后每一个序列包括两个元素
  2. 将上述序列再次归并。形成技术分享个序列。每一个序列包括四个元素
  3. 反复步骤2,直到全部元素排序完成
迭代版:

int min(int x, int y)
{
	return x < y ?

x : y; } void merge_sort(int arr[], int len) { int* a = arr; int* b = (int*) malloc(len * sizeof(int*)); int seg, start; for (seg = 1; seg < len; seg += seg) { for (start = 0; start < len; start += seg + seg) { int low = start, mid = min(start + seg, len), high = min(start + seg + seg, len); int k = low; int start1 = low, end1 = mid; int start2 = mid, end2 = high; while (start1 < end1 && start2 < end2) b[k++] = a[start1] < a[start2] ? a[start1++] : a[start2++]; while (start1 < end1) b[k++] = a[start1++]; while (start2 < end2) b[k++] = a[start2++]; } int* temp = a; a = b; b = temp; } if (a != arr) { int i; for (i = 0; i < len; i++) b[i] = a[i]; b = a; } free(b); }

递归版

void merge_sort_recursive(int arr[], int reg[], int start, int end)
{
	if (start >= end)
		return ;
	int len = end - start, mid = (len >> 1) + start;
	int start1 = start, end1 = mid;
	int start2 = mid + 1, end2 = end;
	merge_sort_recursive(arr, reg, start1, end1);
	merge_sort_recursive(arr, reg, start2, end2);
	int k = start;
	// 将两端拍好序的区间进行归并操作
	while (start1 <= end1 && start2 <= end2)
		   reg[k++] = arr[start1] < arr[start2] ?

arr[start1++] : arr[start2++]; while (start1 <= end1) reg[k++] = arr[start1++]; while (start2 <= end2) reg[k++] = arr[start2++]; for (k = start; k <= end; k++) arr[k] = reg[k]; } void merge_sort(int arr[], const int len) { int reg[len]; merge_sort_recursive(arr, reg, 0, len - 1); }

白话经典算法系列:归并排序

归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是採用分治法(Divide and Conquer)的一个很典型的应用。
首先考虑下怎样将将二个有序数列合并。

这个很easy,仅仅要从比較二个数列的第一个数,谁小就先取谁。取了后就在相应数列中删除这个数。然后再进行比較,假设有数列为空,那直接将还有一个数列的数据依次取出就可以。


//将有序数组a[]和b[]合并到c[]中  
void MemeryArray(int a[], int n, int b[], int m, int c[])  
{  
    int i, j, k;  
  
    i = j = k = 0;  
    while (i < n && j < m)  
    {  
        if (a[i] < b[j])  
            c[k++] = a[i++];  
        else  
            c[k++] = b[j++];   
    }  
  
    while (i < n)  
        c[k++] = a[i++];  
  
    while (j < m)  
        c[k++] = b[j++];  
}  

能够看出合并有序数列的效率是比較高的,能够达到O(n)。

攻克了上面的合并有序数列问题,再来看归并排序,其的基本思路就是将数组分成二组A。B。假设这二组组内的数据都是有序的,那么就能够非常方便的将这二组数据进行排序。

怎样让这二组组内数据有序了?

能够将A,B组各自再分成二组。依次类推。当分出来的小组仅仅有一个数据时,能够觉得这个小组组内已经达到了有序,然后再合并相邻的二个小组就能够了。这样通过先递的分解数列,再合数列就完毕了归并排序。

//将有二个有序数列a[first...mid]和a[mid...last]合并。  
void mergearray(int a[], int first, int mid, int last, int temp[])  
{  
    int i = first, j = mid + 1;  
    int m = mid,   n = last;  
    int k = 0;  
      
    while (i <= m && j <= n)  
    {  
        if (a[i] <= a[j])  
            temp[k++] = a[i++];  
        else  
            temp[k++] = a[j++];  
    }  
      
    while (i <= m)  
        temp[k++] = a[i++];  
      
    while (j <= n)  
        temp[k++] = a[j++];  
      
    for (i = 0; i < k; i++)  
        a[first + i] = temp[i];  
}  
void mergesort(int a[], int first, int last, int temp[])  
{  
    if (first < last)  
    {  
        int mid = (first + last) / 2;  
        mergesort(a, first, mid, temp);    //左边有序  
        mergesort(a, mid + 1, last, temp); //右边有序  
        mergearray(a, first, mid, last, temp); //再将二个有序数列合并  
    }  
}  
  
bool MergeSort(int a[], int n)  
{  
    int *p = new int[n];  
    if (p == NULL)  
        return false;  
    mergesort(a, 0, n - 1, p);  
    delete[] p;         // new 申请内存空间没有delete(或者malloc后没有free)都可能会造成内存泄露
    return true;  
}  

归并排序的效率是比較高的。设数列长为N。将数列分开成小数列一共要logN步,每步都是一个合并有序数列的过程。时间复杂度能够记为O(N),故一共为O(N*logN)。由于归并排序每次都是在相邻的数据中进行操作。所以归并排序在O(N*logN)的几种排序方法(高速排序,归并排序。希尔排序,堆排序)也是效率比較高的。

在本人电脑上对冒泡排序。直接插入排序,归并排序及直接使用系统的qsort()进行比較(均在Release版本号下)

对20000个随机数据进行測试:

技术分享

对50000个随机数据进行測试:

技术分享

再对200000个随机数据进行測试:

技术分享

注:有的书上是在mergearray()合并有序数列时分配暂时数组。可是过多的new操作会很费时。

因此作了下小小的变化。

仅仅在MergeSort()中new一个暂时数组。后面的操作都共用这一个暂时数组。

 

各种排序算法总结篇(高速/堆/希尔/归并)

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原文地址:http://www.cnblogs.com/wzjhoutai/p/7233240.html

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