排序与查找

第十一章 排序与查找

1. 算法的概念

算法(Algorithm)是将一组输入转化成一组输出的一系列步骤，其中每个步骤必须能在有限时间内完成。例如，将一组数按从小到大排序，输入是一组原始数据，输出是排序之后的数据，计算步骤包括比较、移动数据等操作。

算法是用来解决一类计算问题的，注意是一类问题，而不是一个特定的问题。由于算法是用来解决一类问题的，它必须能够正确地解决这一类问题中的任何一个实例，这个算法才是正确的。不正确的算法有两种可能，一是对于该问题的某些输入，该算法会无限计算下去，不会终止，二是对于该问题的某些输入，该算法终止时输出的是错误的结果。有时候不正确的算法也是有用的，如果对于某个问题寻求正确的算法很困难，而某个不正确的算法可以在有限的时间内终止，并且能把误差控制在一定范围内，那么这样的算法也是有实际意义的。例如有时候寻找最优解的开销很大，往往会选择能给出次优解的算法。

　　 2.插入排序

编程对于一个数组进行插入排序，要将插入点之后的数据往后移动一个单元。排序算法如下：

 

为了更清楚地观察排序过程，我们在每次循环开头插入了打印语句，在排序结束后也插入了打印语句。运行结果是：

 

如何严格证明这个算法是正确的？换句话说，只要反复执行该算法的for循环体，执行LEN-1次，就一定能把数组a排好序，而不管数组a的原始数据是什么，如何证明这一点呢？我们可以借助Loop Invariant的概念和数学归纳法来理解循环结构的算法，假如某个判断条件满足以下三条准则，它就称为Loop Invariant：

1. 第一次执行循环体之前该判断条件为真
2. 如果“第N-1次循环之后(或者说第N次循环之前)该判断条件为真”这个前提可以成立，那么就有办法证明第N次循环之后该判断条件仍为真
3. 如果在所有循环结束后该判断条件为真，那么就有办法证明该算法正确地解决了问题

只要我们找到了这个Loop Invariant，就可以证明一个循环结构的算法是正确的。上面插入排序算法的Loop Invariant是这样的判断条件：第j次循环之前，子序列a[0..j-1]是排好序的。在上面的打印结果中，我把子序列a[0..j-1]加粗表示。下面我们验证以下Loop Invariant的三条准则：

1. 第一次执行循环之前，j=1，子序列a[0..j-1]只有一个元素a[0]，只有一个元素的序列显然是排好序的。
2. 第j次循环之前，如果“子序列a[0..j-1]是排好序的”这个前提成立，现在要把key=a[j]插进去，按照该算法的步骤，把a[j-1]、a[j-2]、a[j-3]等等比key大的元素都依次往后移一个，直到找到合适的为止给key插入，就能证明循环结束时子序列a[0..j]是排好序的。
3. 当循环结束时，j=LEN，如果“子序列a[0..j-1]是排好序的”这个前提成立，那就是说a[0..LEN-1]是排好序的，也就是说整个数组a的LEN个元素都排好序了。

可见，有了这三条，就可以用数学归纳法证明这个循环是正确的。

　　3.算法的时间复杂度分析

解决同一个问题可以有很多种算法，比较评价算法的好坏，一个重要的标准就是算法的时间复杂度。现在研究一下插入排序算法的执行时间，按照习惯，输入长度LEN以下用n表示。假设循环中各条语句的执行时间分别是c1、c2、c3、c4、c5这样五个常数：

 

显然外层for循环执行次数是n-1次，假设内层的while循环执行m次，则总的执行时间粗略估计是(n-1)*(c1+c2+c5+m*(c3+c4))。当然，for和while后面()括号中的赋值和判断也需要时间，而我没有设一个常数来表示，这不影响我们的粗略估计。

这里有一个问题，m不是个常数，也不取决于输入长度n，而是取决于具体的输入数据。在最好的情况下，数组a的原始数据已经排好序了，while循环一次也不执行，总的执行时间是(c1+c2+c5)*n-(c1+c2+c5)，可以表示成an+b的形式，是n的线性函数(Linear Function)。那么在最坏情况(Worst Case)下又如何呢？所谓最坏情况是指数组a的原始数据正好是从大到小排好序的，把上式中的m替换掉算一下执行时间是多少。

数组a的原始数据属于最好和最坏情况都比较少见，如果原始数据是随机的，可称为平均情况(Average Case)。如果原始数据是随机的，那么每次循环将已排序的子序列a[1..j-1]与新插入的元素key相比较，子序列中平均都有一半的元素比key大而另一半比key小，你可把上式中的m替换掉算一下执行时间是多少。最后的结论是：在最坏情况和平均情况下，总的执行时间都可以表示成的形式，是n的二次函数(Quadratic Function)。

在分析算法的时间复杂度时，我们更关心最坏的情况而不是最好情况，理由如下：

1. 最坏情况给出了算法执行时间的上界，我们可以确信，无论给什么输入，算法的执行时间不会超过这个上界，为比较和分析提供了遍历。
2. 对于某些算法，最坏的情况是最常发生的情况，例如在数据库中查找某个信息的算法，最坏情况就是数据库中根本不存在该信息，都找遍了也没有，而某些应用场合经常要查找一个信息在数据库中存在不存在。
3. 虽然最坏情况是一种悲观估计，但是对于很多问题，平均情况和最坏情况的时间复杂度差不多，比如插入排序这个例子，平均情况和最坏情况的时间复杂度都是输入长度n的二次函数。

比较两个多项式和的值(n取正整数)可以得出结论：n的最高次指数是最主要的决定因素，常数项、低次幂项和系数都是次要的。比如100n+1和，虽然后者的系数小，当n较小时前者的值较大，但是当n>100时，后者的值就远远大于前者了。如果同一个问题可以用两种算法解决，其中一种算法的时间复杂度为线性函数，另一种算法的时间复杂度为二次函数，当问题的输入长度n足够大时，前者明显优于后者。因此。因此我们可以用一种更粗略的方式表示算法的时间复杂度，把系数和低次幂项都省去，线性函数记作，二次函数记作。表示和g(n)同一量级的一类函数，例如所有的二次函数f(n)都和g(n)=属于同一量级，都可以用来表示，甚至有些不是二次函数的也和属于同一量级，例如。“同一量级”这个概念可以用下图来说明(该图出自[算法导论])：

 

如果可以找到两个正的常数和，使得n足够大的时候(也就是的时候)f(n)总是夹在和之间，就是说f(n)和g(n)是同一量级的，f(n)就可以用来表示。以二次函数为例，比如，要证明它是属于这个集合的，我们必须确定、和，这些常数不随n而改变，并且当以后，总是成立的。为此我们从不定式的每一边都除以，得到。见下图：

 

这样就很容易看出来，无论n取多少，该函数一定小于1/2，因此=1/2，当n=6时函数值为0，n>6时该函数都大于0，可以取=7，=1/14，这样当时都有1/2-3/n。通过这个证明过程可以得出结论，当n足够大时任何都夹在和之间，相对于项来说bn+c的影响可以忽略，a可以通过选取合适的、来补偿。

几种常见的时间复杂度函数按数量级从小到大的顺序依次是：

 

其中，lgn通常表示以10为底n的对数，但是对于-notation来说，和并无区别，在算法分析中lgn通常表示以2为底n的对数。

除了-notation之外，表示算法的时间复杂度常用的还有一种Big-O notation。我们知道插入排序在最坏的情况和平均情况下时间复杂度是，在最好的情况下是，数量级比要小，那么总结起来在各种情况下插入排序的时间复杂度是。的含义和“等于”类似，而大大O的含义和“小于等于”类似。

　　　　4.归并排序

插入排序算法采取增量式(Incremental)的策略解决问题，每次添一个元素到已排序的子序列中，逐渐将整个数组排序完毕，它的时间复杂度是。下面介绍另一个典型的排序算法——归并排序，它采取分而治之(Divide-and-Conquer)的策略，时间复杂度是，优于插入排序算法。归并排序的步骤如下：

1） Divide：把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列。

2） Conquer：对这两个子序列分别采用归并排序。

3） Combine：将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。

在描述归并排序的步骤时又调用了归并排序本身，可见这是一个递归的过程。

归并排序：

 

执行结果是：

 

Sort函数把a[start..end]平均分成两个子序列，分别是a[start..mid]和a[mid+1..end]，对这两个子序列分别递归调用sort函数进行排序，然后调用merge函数将排好序的两个子序列合并起来，由于两个子序列都已经排好序了，合并的过程很简单，每次循环取两个子序列中最小的元素进行比较，将较小的元素取出放到最终的排序序列中，如果其中一个子序列的元素已取完，就把另一个子序列剩下的元素都放到最终的排序序列中。为了便于理解程序，我在sort函数开头和结尾插了打印语句，可以看出调用过程是这样的：

 

图中S表示sort函数，M表示merge函数，整个控制流程沿虚线所示的方向调用和返回。由于sort函数递归调用了自己两次，所以各函数之间调用关系呈树状结构。画这个图只是为了更清楚地展现归并排序的过程，读者在理解递归函数时一定不要全部展开来看，而是要抓住Base Case和递推关系来理解。

归并排序是比插入排序更好的算法，虽然merge函数的步骤较多，引入了较大的常数、系数和低次项，但是对于较大的输入长度n,这些都不是主要因素，归并排序是，插入排序的平均情况是，这就决定了归并排序是更快的算法。

　　　　5.线性查找

有些问题可以用的算法来解决。例如写一个indexof函数，从任意输入字符串中找出某个字母的位置并返回这个位置，如果找不到就返回-1：

 

　　　　6.折半查找

“每次将搜索范围缩小一半”的思想称为折半查找(Binary Search)。

 

从普遍意义上说，调用者(Caller)和被调用者(或者叫函数的实现者，Callee)之间订立一个契约(Contract)，在调用函数之前，Caller需要对Callee尽到某些义务，比如确保a是排好序的，确保a[start..end]都是有效的数组元素而没有访问越界，这称为Precondition，然后在Callee中对一些Invariant进行维护(Maintenance),这些Invariant保证了Callee在结束时能够对Caller尽到某些义务，比如确保“如果number在数组a中存在，一定能找出来并返回它的位置，如果number在数组a中不存在，一定能返回-1”，这称为Post condition。如果每个函数的文档都非常清楚地记录了Precondition、Maintenance和Postcondition是什么，那么每个函数都可以独立地编写和测试，整个系统就会易于维护。

测试一个函数是否正确需要把Precondition、Maintenance和Postcondition这三方面都测试到，比如binarysearch这个函数，即使写的非常正确，既维护了Invariant也保证了Postcondition，如果调用它的Caller没有保证Precondition，最后的结果也还是错的。我们编写两个测试用的Predicate函数，然后把相关的测试插入到binary search函数中：

 

Assert是头文件assert.h中的一个宏定义，执行到assert(is_sorted())这句时，如果is_sorted()返回值为真，则当什么事都没发生过，继续往下执行，如果is_sorted()返回值为假(例如把数组的排列顺序改一改)，则报错退出程序：

 

在代码中适当的地方使用断言(Assertion)可以有效地帮助我们测试程序。

测试代码只在开发和调试时有用，如果已经发布(Release)的软件还要运行这些测试代码就会严重影响性能了，所以C语言规定，如果在包含assert.h之前定义一个NDEBUG宏(表示NoDebug)，就可以禁用assert.h中的assert宏定义，代码中的assert就不起任何作用了:

 

还有另一种办法，不必修改源文件，直接在编译时加上选项-DNDEBUG，相当于在文件开头定义NDEBUG宏。