经典排序算法学习
算法|平均时间复杂度|最好时间复杂度|最坏时间复杂度|空间复杂度
希尔排序|O(n1.3)|O(n)|O(n2)|O(1)
void ShellInsertSort(int a[], int n, int dk)
{
for(int i= dk; i<n; i+=dk){
if(a[i] < a[i-dk]){ //若第i个元素大于i-1元素，直接插入。小于的话，移动有序表后插入
int j = i-dk;
int x = a[i];//复制为哨兵，即存储待排序元素
a[i] = a[i-dk];//首先后移一个元素
while(j>=0&&x < a[j]){//查找在有序表的插入位置
a[j+dk] = a[j];
j -= dk;//元素后移
}
a[j+dk] = x;//插入到正确位置
}
}
}
/**
* 先按增量d（n/2,n为要排序数的个数进行希尔排序)
*
*/
void shellSort(int a[], int n){
int dk = n/2;
while(dk >= 1){
ShellInsertSort(a, n, dk);
dk = dk/2;
}
}
简单选择排序|O(n2)|O(n2)|O(n^2)|O(1)
void selectSort(int a[], int n){
int key, tmp;
for(int i = 0; i< n; ++i) {
//选择最小的元素
int key = i;
for(int j=i+1 ;j< n; ++j) {
if(a[key] > a[j]) key = j;
}
if(key != i){
tmp = a[i];
a[i] = a[key];
a[key] = tmp; //最小元素与第i位置元素互换
}
}
}
堆排序|O(nlogn)|O(nlogn)|O(nlogn)|O(1)
void HeapAdjust(int H[],int s, int length)
{
int tmp = H[s];
int child = 2*s+1; //左孩子结点的位置。(i+1 为当前调整结点的右孩子结点的位置)
while(child < length){
if(child+1 <length && H[child]<H[child+1]) { // 如果右孩子大于左孩子(找到比当前待调整结点大的孩子结点)
++child ;
}
if(tmp<H[child]){ // 如果较大的子结点大于父结点
H[s] = H[child]; // 那么把较大的子结点往上移动，替换它的父结点
s = child; // 重新设置s ,即待调整的下一个结点的位置
child = 2*s+1;
}else{ // 如果当前待调整结点大于它的左右孩子，则不需要调整，直接退出
break;
}
}
H[s]=tmp;
}
/**
* 初始堆进行调整
* 将H[0..length-1]建成堆 复杂度O(N)
* 调整完之后第一个元素是序列的最小的元素
*/
void BuildingHeap(int H[], int length)
{
//最后一个有孩子的节点的位置 i= (length -1) / 2
for (int i = (length -1) / 2 ; i >= 0; --i)
HeapAdjust(H,i,length);
}
/**
* 堆排序算法
*/
void HeapSort(int H[],int length)
{
//初始堆
BuildingHeap(H, length);
//从最后一个元素开始对序列进行调整
for (int i = length - 1; i > 0; --i)
{
//交换堆顶元素H[0]和堆中最后一个元素
int temp = H[i]; H[i] = H[0]; H[0] = temp;
//每次交换堆顶元素和堆中最后一个元素之后，都要对堆进行调整
HeapAdjust(H,0,i);
}
}
快速排序|O(nlogn)|O(nlogn)|O(n^2)|O(nlogn)
void quick_sort(int s[], int l, int r)
{
if (l < r)
{
int i = l, j = r, x = s[l];
while (i < j)
{
while(i < j && s[j] >= x) // 从右向左找第一个小于x的数
j--;
if(i < j)
s[i++] = s[j];
while(i < j && s[i] < x) // 从左向右找第一个大于等于x的数
i++;
if(i < j)
s[j--] = s[i];
}
s[i] = x;
quick_sort(s, l, i - 1); // 递归调用
quick_sort(s, i + 1, r);
}
}
稳定算法——基冒插归
基数排序
基数排序的方式可以采用LSD（Least sgnificant digital）或MSD（Most sgnificant digital），LSD的排序方式由键值的最右边开始，而MSD则相反，由键值的最左边开始。
以LSD为例，假设原来有一串数值如下所示：
73, 22, 93, 43, 55, 14, 28, 65, 39, 81
首先根据个位数的数值，在走访数值时将它们分配至编号0到9的桶子中：
0
1 81
2 22
3 73 93 43
4 14
5 55 65
6
7
8 28
9 39
接下来将这些桶子中的数值重新串接起来，成为以下的数列：
81, 22, 73, 93, 43, 14, 55, 65, 28, 39
接着再进行一次分配，这次是根据十位数来分配：
0
1 14
2 22 28
3 39
4 43
5 55
6 65
7 73
8 81
9 93
接下来将这些桶子中的数值重新串接起来，成为以下的数列：
14, 22, 28, 39, 43, 55, 65, 73, 81, 93
这时候整个数列已经排序完毕；如果排序的对象有三位数以上，则持续进行以上的动作直至最高位数为止。
LSD的基数排序适用于位数小的数列，如果位数多的话，使用MSD的效率会比较好，MSD的方式恰与LSD相反，是由高位数为基底开始进行分配，其他的演算方式则都相同。
冒泡排序|O(n2)|O(n)|O(n2)|O(1)
void bubbleSort(int a[], int n){
for(int i =0 ; i< n-1; ++i) {
for(int j = 0; j < n-i-1; ++j) {
if(a[j] > a[j+1])
{
int tmp = a[j] ;
a[j] = a[j+1] ;
a[j+1] = tmp;
}
}
}
}
直接插入排序|O(n2)|O(n)|O(n2)|O(1)
void InsertSort(int a[], int n)
{
for(int i= 1; i<n; i++){
if(a[i] < a[i-1]){ //若第i个元素大于i-1元素，直接插入。
//小于的话，移动有序表后插入
int j= i-1;
int x = a[i];//复制为哨兵，即存储待排序元素
a[i] = a[i-1];//先后移一个元素
while(j>=0&&x < a[j]){//查找在有序表的插入位置
a[j+1] = a[j];
j--;//元素后移
}
a[j+1] = x;//插入到正确位置
}
}
}
归并排序|O(nlogn)|O(nlogn)|O(nlogn)|O(n)
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;
return true;
}