各种经典排序算法汇总( 亲测调试运算通过)

这几天好好学习了一下排序算法 查看了各种书籍和网络资源 挑着简单易懂的教程好好学习了一下  基本上算是过了一遍 之后几天 对排序算法好好地总结一下 整理一下,先把要整理的算法列举一下:

1,选择排序

对于一个a[0,n]的数组,依次遍历数组,每次选出最大或最小的一个数

void selectSort(int *a,int size)
{
	int min;
	for(int i=0;i<size;i++)
	{
		min=i;      //将当前下标定义为最小值下标
		for(int j=i+1;j<size;j++)
			if(a[min]>a[j])
				min=j;    // 记录当前最小下标
		if(i!=min)
			swap(a[i],a[min]);   // 如果i不是最小下标 则交换
	}
	print(a,size);
}

2,冒泡排序 

依次比较相邻的两个数,将小数放在前面,大数放在后面。即在第一趟:首先比较第1个和第2个数,将小数放前,大数放后。然后比较第2个数和第3个数,将小数放前,大数放后,如此继续,直至比较最后两个数,将小数放前,大数放后。至此第一趟结束,将最大的数放到了最后。在第二趟:仍从第一对数开始比较(因为可能由于第2个数和第3个数的交换,使得第1个数不再小于第2个数),将小数放前,大数放后,一直比较到倒数第二个数(倒数第一的位置上已经是最大的),第二趟结束,在倒数第二的位置上得到一个新的最大数(其实在整个数列中是第二大的数)。如此下去,重复以上过程,直至最终完成排序。

void BubbleSort(int *a,int size)
{
	for(int i=0;i<size-1;i++)
		for(int j=0;j<size-1-i;j++)
		{
			if(a[j]>a[j+1])
				swap(a[j],a[j+1]);
		}
	print(a,size);
}

优化:使用标志的冒泡排序, 因为当一次遍历时 没有发生任何的交换 事实上证明数组排序已经完成 函数可以退出 

void BubbleSortWithFlag(int *a,int size)
{
	bool flag;
for(int i=0;i<size-1;i++)
	{
		flag=true;
	for(int j=0;j<size-1-i;j++)
		{
			if(a[j]>a[j+1])
			{
			    swap(a[j],a[j+1]);
			    flag=false;
			}
		}
		if(flag==true)
		{
			print(a,size);
			return;
		}
	}
}

鸡尾酒排序 :冒泡排序的变形 (转)

鸡尾酒排序等于冒泡排序的轻微变形,不同的地方在于从低到高然后从高到低,而冒泡排序则仅从低到高去比较序列里的每个元素。他可以得到比冒泡排序稍微好一点的效能,原因是冒泡排序只从一个方向进行比对(由低到高),每次循环只移动一个项目。以序列(2,3,4,5,1)为例,鸡尾酒排序只需要访问两次(升序降序各一次 )次序列就可以完成排序,但如果使用冒泡排序则需要四次。

(1)先对数组从左到右进行冒泡排序(升序),则最大的元素去到最右端;

(2)再对数组从右到左进行冒泡排序(降序),则最小的元素去到最左端。以此类推,依次改变冒泡的方向,并不断缩小未排序元素的范围。

void CockSort(int *a,int size)
{
	int low=0;
	int up=size-1;
	int index=0;
	while(low<up)
	{
		for(int i=low;i<up;i++)
			if(a[i]>a[i+1])
			{
			    swap(a[i],a[i+1]);
				index=i;
			}
		up=index;
	    for(int i=up;i>low;i--)
			if(a[i]<a[i-1])
			{
				swap(a[i],a[i-1]);
				index=i;
			}
         low=index;
	}
	print(a,size);
}


3,插入排序 (直接,折半,路插入,表插入

依次取出便利每一项 将每一项temp=a[j]和其之前的数进行比较,如果发现了比自己大的数 就将其放在当前j的位置 同时j--,继续用temp和之前的数进行比较,直到没有比自己大的数时结束。

//直接插入排序
void insertSort(int *a,int size)
{
	if(size<2)
		return;
	int temp;
	int j;
	for(int i=1;i<size;i++)
	{
		temp=a[i];
		for( j=i;j>0&&temp<a[j-1];j--)
		{
			  a[j]=a[j-1];
		}
		a[j]=temp;
	}
	print(a,size);
}

折半插入排序:

 折半插入排序(binary insertion sort)是对插入排序算法的一种改进,由于排序算法过程中,就是不断的依次将元素插入前面已排好序的序列中。由于前半部分为已排好序的数列,这样我们不用按顺序依次寻找插入点,可以采用折半查找的方法来加快寻找插入点的速度。

 折半插入排序算法的具体操作为:在将一个新元素插入已排好序的数组的过程中,寻找插入点时,将待插入区域的首元素设置为a[low],末元素设置为a[high],则轮比较时将待插入元素与a[m],其中m=(low+high)/2相比较,如果比参考元素小,则选择a[low]到a[m-1]为新的插入区域(即high=m-1),否则选择a[m+1]到a[high]为新的插入区域(即low=m+1),如此直至low<=high不成立,即将此位置之后所有元素后移一位,并将新元素插入a[high+1]。

额 网上的方法 不是从数组a[1]开始 就是结果不正确 试了老半天 总算对了

void binaryInsertSort(int *a,int size)
{
	int low,high,m,temp,j;
	for (int i=1;i<size;++i){
       temp=a[i];
	   low=0;
       high=i-1;
	  /* if(a[i]>a[i-1])   //这句话可以稍微优化一下下速度 不影响结果
		   continue;*/
       while (low<=high){
         m=(low+high)/2;
         if (temp<=a[m])
			 high=m-1;   //当程序跳出时 high指向的其实并不是 >=temp的值的位置 而是>=temp的值的左边的位置 所以....
         else  
			 low=m+1;
	   }
       for( j=i;j>high+1;--j)        //所以 这里的high要加一哇 
		   a[j]=a[j-1];
       a[j]=temp;
	 }
	print(a,size);
}
路插入 和 表插入 过几天再说.......

4,希尔排序

 希尔算法思想:将整个无序序列分割成若干小的子序列分别进行插入排序。

如 一个长度为13的数组 

81  94  11  96  12  35  17  95  28  58  41  75  15

先以13/2=5为gap进行比较 即对(81 35 41)(94 17 75)(11 95 15)分别进行排序  即对数组进行一次间距为5的插入排序

之后以3 和 1为间距 对数组进行插入排序

void shellSort(int *a,int size)   // 代码取自 数据结构于问题求解(c++版)
{
	for(int gap=size/2;gap>0;gap=gap==2?1:static_cast<int>(gap/2.2))  // 这里计算出当前的 间距
	{
		for(int i=gap;i<size;i++)  // 这里跟插入排序的代码一样 不过不在是每次与前一位比较 而是与前gap位进行比较
		{
			int  temp=a[i];
		    int j;
			for(j=i;j>=gap&&temp<a[j-1];j-=gap)
			{
				a[j]=a[j-gap];
			}
			a[j]=temp;
		}
	}
	print(a,size);
}

5,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。

归并操作的过程如下:

  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. 比较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. 重复步骤3直到某一指针达到序列尾
  5. 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾
void mergeSort(int* a,int size,int* temp,int left,int right)
{
	if(left<right)
	{
		int mid=(left+right)/2;
	    mergeSort(a,size,temp,left,mid);
	    mergeSort(a,size,temp,mid+1,right);
		merge(a,size,temp,left,mid+1,right);
	}
}
void merge(int *a,int size,int *temp,int leftPos ,int rightPos,int rightEnd)
{
	int leftEnd=rightPos-1;
	int tempPos=leftPos;
	int num=rightEnd-leftPos+1;

	while(leftPos<=leftEnd && rightPos<=rightEnd)
		if(a[leftPos]<=a[rightPos])
			temp[tempPos++]=a[leftPos++];
		else
			temp[tempPos++]=a[rightPos++];
	while(leftPos<=leftEnd)
	{
		temp[tempPos++]=a[leftPos++];
	}
	while(rightPos<=rightEnd)
	{
		temp[tempPos++]=a[rightPos++];
	}
	for(int i=0;i<num;i++,rightEnd--)
	{
		a[rightEnd]=temp[rightEnd];
	}
}

6,快速排序

一趟快速排序的算法是:

 1)设置两个变量I、J,排序开始的时候:I=0,J=N-1;
 2)以第一个数组元素作为关键数据,赋值给key,即 key=A[0];
 3)从J开始向前搜索,即由后开始向前搜索(J=J-1即J--),找到第一个小于key的值A[j],A[j]与A[i]交换;
 4)从I开始向后搜索,即由前开始向后搜索(I=I+1即I++),找到第一个大于key的A[i],A[i]与A[j]交换; 

 5)重复第3、4、5步,直到 I=J; (3,4步是在程序中没找到时候j=j-1,i=i+1,直至找到为止。找到并交换的时候i, j指针位置不

变。另外当i=j这过程一定正好是i+或j-完成的最后另循环结束。)

int partition(int *a,int low,int high)
<//这里从两端开始 没有考虑抽取支点的过程 支点可以选取第一个 中间点 和最后一个点 选取中间大的值 交换到数组的最后面
{
	int pivot=a[high];
	int i,j;
	for( i=low-1,j=high;;){
		while(a[++i]<pivot &&i<high){}; //从前往后 找大于支点的
		while(a[--j]>pivot &&j>low){};  //从前往前 找小于支点的
		if(i<j){
			swap(a[i],a[j]);   //若找到 则交换
		}
		else
			break;
	}
	swap(a[i],a[high]); // 将支点交换到小于与大于的分解处
	return i; 
}
void qucikSort(int*a,int low,int high)
{
	if(low<high)
	{
		int mid=partition(a,low,high); 
		qucikSort(a,low,mid-1);       //递归进行快排
		qucikSort(a,mid+1,high);
	}
}

7,堆排序  

取自算法导论

int Left(int i) // 这里取左右和父节点 是以 顶节点index为0来考虑的
{
	return i*2+1;
}
int Right(int i)
{
	return i*2+2;
}
int Parent(int i)
{
	return (i-1)/2;
}
void max_heapify(int *a,int heapSize,int i) 
	// 是对最大堆进行操作的重要子程序  用于保持堆的性质
{
	int left=Left(i);
	int right=Right(i);
	int largest;
	if(left<heapSize&&a[left]>a[i])
		largest=left;
	else
		largest=i;
	if(right<heapSize&&a[right]>a[largest])
		largest=right;
	if(largest!=i)   //如果该父节点不是最大
	{ 
	    swap(a[i],a[largest]);  // 则将较大的子节点 与父节点交换 因为交换可能破坏之后的结构 
            max_heapify(a,heapSize,largest); // 故 继续对交换的那个子节点做一次最大堆操作
	}
}
void build_max_heap(int *a,int size)   //构建最大堆     (堆的大小 小于等于 数组的大小 )  
{ 
	int heapSize=size;
	for(int i=size/2-1;i>=0;i--)
	{
		max_heapify(a,heapSize,i);
	}

}
void heapSort(int* a,int size)
{
	build_max_heap(a,size);
	int heapSize=size;
    for(int i=size-1;i>=1;i--)
	{
		swap(a[0],a[i]);   // 讲顶节点与最后一个交换 最后一个节点即存的最大值
		heapSize--;    //最大堆的节点个数减一 不考虑 最后点
		max_heapify(a,heapSize,0); // 交换后 重新保持最大堆的性质
	}
}

8,计数排序

void countingSort(int *a,int size,int k)
{
	int *c=new int[k+1];
	int *b=new int[size];
	for(int i=0;i<=k;i++)
	{
		c[i]=0;
	}
	for(int j=0;j<size;j++)
	{
		b[j]=0;
		c[a[j]]++;
	}
	for(int t=1;t<k+1;t++)
	{
		c[t]=c[t]+c[t-1];
	}
	for(int t=size-1;t>=0;t--)
	{ 
		 b[c[a[t]]]=a[t];
		 c[a[t]]--;
	}

	//int pos=0;    // 上面是算法导论的标准方法 下面的方式我觉得直观而且快一些
	//for(int i=0;i<=k;i++)
	//{
	//	for(int t=0;t<c[i];t++)
	//		b[pos++]=i;
	//	
	//}
	print(b,size);
}


9,桶排序

class Node{
public: int key;
public: Node* next;
};

void bucketSort(int a[],int size,int bucketSize)
{
	//Node **bucketNode1=(Node**)malloc(bucketSize*sizeof(Node *));
	Node ** bucketTable=new Node*[bucketSize];
	for(int i=0;i<bucketSize;i++)
	{
		//bucketNode1[i]=(Node *)malloc(sizeof(Node));
		Node* node=new Node();
		node->key=0;
		node->next=NULL;
		bucketTable[i]=node;
	}
	for(int j=0;j<size;j++)
	{
		Node* node=new Node();
		node->key=a[j];
		node->next=NULL;
		int index=a[j]/10;
		
		Node *buketNode=bucketTable[index];  // 找到自己应当所在的桶
		if(buketNode->key==0)
		{
			buketNode->next=node;
			bucketTable[index]->key++;
		}else{
			while(buketNode->next!=NULL && buketNode->next->key<=node->key) // 在该桶中的链表中寻找自己的位置
				buketNode=buketNode->next;
			node->next=buketNode->next;                    // 链表的插入操作
			buketNode->next=node;
			bucketTable[index]->key++;
		}
		int pos=0;
		for(int t=0;t<bucketSize;t++)
		{
			for(Node *p=bucketTable[t]->next;p!=NULL;p=p->next)
			{
				a[pos++]=p->key;
			}
		}
	}
}


10,基数排序

11,位图排序

今后几天 会详细总结。。。。。

发布了21 篇原创文章 · 获赞 37 · 访问量 24万+
發表評論
所有評論
還沒有人評論,想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章