十大排序算法(上)直接插入排序、希尔排序、直接选择排序、堆排序

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了十大排序算法(上)直接插入排序、希尔排序、直接选择排序、堆排序。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1. 排序的概念

排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作。

稳定性:假设在待排序的序列中,存在多个具有相同内容的元素,如果经过排序,这些元素的相对位置并不发生改变,则称这种排序算法是稳定的。

稳定的排序可以变成不稳定的,但是不稳定的排序算法是不可能变成稳定的。

例如:

排序前:4a 6 5 9 3 4b 7 2

排序后:2 3 4a 4b 5 6 7 9 ==》稳定

排序后:2 3 4b 4a 5 6 7 9 ==》不稳定

稳定性存在的意义是什么?

比如说:小明用半小时交卷得了一百分,小刚用一小时交卷得了一百分,最终以分数排名的时候,第一名一定是小明,不可能是小刚,因为小明比小刚先交卷。

稳定性好的排序就会把小明放在第一名,而稳定性差的排序可能会把小刚放在第一名,对小明不公平。

这样稳定性的意义就体现出来了。

内部排序:数据元素全部放在内存中的排序。

外部排序:数据元素太多不能同时放在内存中,根据排序过程的要求在内外存之间移动数据的排序。

2. 常见的排序算法

十大排序算法(上)直接插入排序、希尔排序、直接选择排序、堆排序

3. 排序算法的实现

3.1 插入排序

插入排序的中心思想就是:将待排序的元素按照自身大小逐个插入到已经排好序的有序序列中,直到所有的元素插完为止。

3.1.1 直接插入排序

当插入第i(i>=1)个元素时,前面的array[0],array[1],…,array[i-1]已经排好序,此时用array[i]的排序码与array[i-1],array[i-2],…的排序码顺序进行比较,找到插入位置即将array[i]插入,原来位置上的元素顺序后移。

public static void insertSort(int[] array) {
    for (int i = 1; i < array.length; i++) {
        int n = array[i];//当前待排序元素
        int j = i - 1;
        for (; j >= 0; j--) {
            //待排序的元素与前面排好序的元素进行比较
            if(n < array[j]) {
                //当前待排序元素<排好序的元素
                array[j + 1] = array[j];
                //排好序的元素后移
            } else {
                //当前待排序元素>=排好序的元素,证明此时待排序元素找到了自己的位置,中断比较
                break;
            }
        }
        array[j + 1] = n;//将待排序的元素放在自己的位置。
        //为什么是将待排序的元素赋值给array[j + 1]呢?
        //因为array[j + 1] > n > array[j] ,array[j + 1] 的值已经赋给后一个元素了,所以将待排序的元素赋值给array[j + 1]
    }
}

测试10_0000个数据排序所用时间(单位:ms)

十大排序算法(上)直接插入排序、希尔排序、直接选择排序、堆排序

特点

  1. 元素集合越接近有序,直接插入排序算法的时间效率越高。
  2. 时间复杂度:最坏的情况下(逆序)O(N2), 最好的情况下(正序)O(N);
  3. 数据越有序的时候,排序越快
  4. 空间复杂度:O(1)
  5. 稳定性:稳定

3.1.2 希尔排序(缩小增量排序)

希尔排序的中心思想是:

先选定一个整数,把待排序元素分成多个组,将所有距离为n的元素分到一组内,然后对每一组内的元素进行排序,然后取n的一半或者其他小于n的整数,重复上述工作。当n = 1时,所有的元素在统一组内排好序。

简单来说,就分为两步:

  1. 分组->缩小增量

    这里的分组并不是将连续的元素分在一组内,而是跳跃式分组,这样可以尽量把大的数据放到后面,把小的数据放到前面

    十大排序算法(上)直接插入排序、希尔排序、直接选择排序、堆排序

  2. 组内进行插入排序

    组内的每一次排序都是插入排序

gap的取法有很多种:可以是gap = n / 2,gap = gap / 2;也可以是gap = gap / 3 + 1;还有人说都取奇数为好;也有人提出gap互质为好。但是无论哪一种都没有得到证明。

我用的是gap = n / 2,gap = gap / 2这种取法。

下面是大体步骤:

十大排序算法(上)直接插入排序、希尔排序、直接选择排序、堆排序

public static void shell(int[] arr, int gap) {
    for(int i = gap; i < arr.length; i++) {
        //这里为什么是i++而不是i+=gap的原因:
        //因为如果是i+=gap,i只会比较第一个组,因为第一个组比较完了之后,i > arr.length,不能进入循环了。
        //而如果是i++,那么i就会遍历到每一个组,每一个成员,进行插入排序。
        int n = arr[i];
        int j = i - gap;
        for(; j >= 0; j-=gap) {
            //这里j-=gap就能保证每个元素都在自己的组内进行比较
            if(arr[j] > n) {
                arr[j + gap] = arr[j];
            } else {
                break;
            }
        }
        arr[j + gap] = n;
    }
}
public static void shellSort(int[] arr) {
    int gap = arr.length;
    while(gap > 1) {
        gap /= 2;
        shell(arr, gap);
    }
}

十大排序算法(上)直接插入排序、希尔排序、直接选择排序、堆排序

特点

  1. 希尔排序是对直接插入排序的优化
  2. 当gap > 1时都是预排序,目的是让数组更接近于有序。当gap == 1时,数组已经接近于有序了,这样就会很快。
  3. 希尔排序的时间复杂度不好计算,因为他的运行时间依赖于gap的选择,导致很难去计算,是一个长期未解决的问题。在很多书中给出的时间复杂度都不固定。大约是在n1.25 到1.6*n1.25 范围内
  4. 不稳定

3.2 选择排序

3.2.1 基本思想

每一次从待排序的数据元素中选出最小(大)的一个元素,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的元素排完。

3.2.2 直接选择排序

升序 :在元素arr[i] – arr[n - 1]中选出最小的元素,与arr[i]进行交换,i++,重复上述步骤,直到i遍历到最后一个元素为止。

public static void selectSort(int[] arr) {
    for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
        int index = i;
        for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
            if(arr[index] > arr[j]) {
                //挑选最小元素,记录位置
                index = j;
            }
        }
        swap(arr, i, index);
    }
}
private static void swap(int[] arr, int index1, int index2) {
    int n = arr[index1];
    arr[index1] = arr[index2];
    arr[index2] = n;
}

还有另一种做法,就是每次遍历都会找出一个最大值和最小值,进行两次交换。两种做法的时间复杂度是一样的。

public static void selectSort0(int[] arr) {
    int left = 0;
    int right = arr.length - 1;
    while (right > left) {
        int minIndex = left;
        int maxIndex = left;
        for(int i = left + 1; i <= right; i++) {
            if(arr[i] < arr[minIndex]) {
                minIndex = i;
            }
            if (arr[i] > arr[maxIndex]) {
                maxIndex = i;
            }
        }
        swap(arr, minIndex, left);
        //这里要特别注意一点:
        //如果left这个下标的值是最大值,left和minIndex换了之后,最大值的下标就不是maxIndex了,最大值就被换到了minIndex了,所以这里要判断一下。
        if(maxIndex == left) {
            maxIndex = minIndex;
        }
        swap(arr, maxIndex, right);

        left++;
        right--;
    }
}

特点:

  1. 直接选择排序的思路好理解,但是效率比较低,不常用
  2. 时间复杂度:O(N2),数组本身的序列对选择排序的时间复杂度没有影响。
  3. 空间复杂度:O(1)
  4. 不稳定

十大排序算法(上)直接插入排序、希尔排序、直接选择排序、堆排序

可能会有人奇怪,逆序情况下,直接插入排序和选择排序的时间复杂度都是O(N2),为什么时间相差很多呢?

因为插入排序越排序越有序,越有序就越快。

注意:这里展现的时间只是感受一下排序之间的不同,仅供参考,每次运行的结果都不一样,并且数据量比较小,不能说明排序的时间复杂度!

3.2.3 堆排序

堆排序即利用堆的思想来进行排序,总共分为两个步骤:

  1. 建堆
  • 升序:建大堆
  • 降序:建小堆
  1. 利用堆删除思想来进行排序
    按升序来举例,升序要建大堆,为什么呢?因为大根堆可以保证堆顶元素是最大的,然后可以将堆顶元素和最后一个元素进行交换,这样就能确保最大的元素在最后面,然后再对0下标这棵树向下调整,以此类推,就可以得到一组有序的数据。
    如图所示:
    十大排序算法(上)直接插入排序、希尔排序、直接选择排序、堆排序
    建堆和堆删除中都用到了向下调整,因此掌握了向下调整,就可以完成堆排序。
public static void heapSort(int[] arr) {
    createBigHeat(arr);
    int end = arr.length - 1;
    while (end > 0) {
        //让堆顶元素与最后一个元素进行交换,因为堆顶元素是最大的元素,将它放在最后一个,就让最大的元素有序了
        swap(arr, 0, end);
        //只有0下标这棵树不符合大根堆,所以只需对0下标这一颗树进行向下调整就行
        siftDown(arr, 0, end);
        end--;
    }
}
private static void createBigHeat(int[] arr) {
    for (int i = (arr.length - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--) {
        siftDown(arr, i, arr.length);
    }
}
private static void siftDown(int[] arr, int parent, int len) {
    int child = parent * 2 + 1;
    while(child < len) {
        if(child + 1 < len && arr[child] < arr[child + 1]) {
            child++;
        }
        if(arr[child] > arr[parent]) {
            swap(arr, child, parent);
            parent = child;
            child = parent * 2 + 1;
        } else {
            break;
        }
    }
}

特点

  1. 因为使用了堆,比直接选择排序效率高很多。
  2. 时间复杂度:O(N*logN),数组的初始顺序对堆排序的复杂度没有影响。
  3. 空间复杂度:O(1)
  4. 不稳定

十大排序算法(上)直接插入排序、希尔排序、直接选择排序、堆排序
更多关于堆的文章可以查看我的另一篇文章哦 -> 点击这里
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下篇预告:十大排序算法(中):冒泡排序,快速排序(递归和非递归)、归并排序(递归和非递归)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-449077.html

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