快速排序的非递归实现、归并排序的递归和非递归实现、基数排序、排序算法的时间复杂度

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了快速排序的非递归实现、归并排序的递归和非递归实现、基数排序、排序算法的时间复杂度。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。

快速排序的非递归

我们使用一个栈来模拟函数的递归过程,这里就是在利用栈分区间。把一个区间分为 [left,keyi-1][key][keyi+1,right]递归下去,直至区间不存在或left > right。
如图所示:
快速排序的非递归实现、归并排序的递归和非递归实现、基数排序、排序算法的时间复杂度,数据结构,排序算法,算法,数据结构
先把整体的区间压进去,然后出栈,处理完毕后找到keyi再分为左右两个区间。然后往栈里压有区间,压左区间,就像树的后续遍历一样先把叶子区间处理,再处理分支节点的区间。
代码如下所示:

void QuickSortNonS(int* a, int left, int right)
{
	ST st;
	STInit(&st);
	STPush(&st, left);
	STPush(&st, right);
	while (!STEmpty(&st))
	{
		int right = STTop(&st);
		STPop(&st);
		int left = STTop(&st);
		STPop(&st);
		int keyi = PastSort1(a, left, right);
		//先入右区间
		if (keyi + 1 < right)
		{
			STPush(&st, keyi + 1);
			STPush(&st, right);
		}
		//再入左区间
		if (keyi - 1 > left)
		{
			STPush(&st, left);
			STPush(&st, keyi - 1);
		}
	}
	STDestory(&st);
}

三数取中法选取key

还可以选择三数取中法来选取key的值,原理是选取不大不小的数使得快速排序的交换次数变少。
代码如下:

//三数取中法选取Key
int GetMidKey(int* a, int left, int right)
{
	int mid = (left + right) / 2;
	if (a[left] <= a[right]&&a[left] <= a[mid] && a[mid] <= a[right])
	{
		return mid;
	}
	else if(a[left]<=a[mid]&&a[left]<=a[right]&&a[left]<=a[mid])
	{
		return right;
	}
	else if (a[right]<=a[mid]&&a[right]<=a[left]&&a[left]<=a[mid])
	{
		return left;
	}
	else if (a[mid] <= a[left] && a[mid] <= a[right] && a[right] <= a[left])
	{
		return right;
	}
	else if (a[mid] <= a[right] && a[mid] <= a[left] && a[left] <= a[right])
	{
		return left;
	}
	else if (a[right] <= a[left] && a[right] <= a[mid] && a[mid] <= a[left])
	{
		return mid;
	}
	else
	{
		return left;
	}
}

快速排序三路划分

原理:规定左指针,cur指针,右指针。当a[cur] < key时,把a[cur]和a[left]的值交换cur++,left++。当a[cur] > key时,把a[cur]和a[right]的值交换,right–。当a[cur] > key时,cur++,具体的操作过程如下图所示:
快速排序的非递归实现、归并排序的递归和非递归实现、基数排序、排序算法的时间复杂度,数据结构,排序算法,算法,数据结构
代码如下:

//三路划分
//1、最小的在最左边
//2、最大的在最右边
//3、相等的在中间

void QuickSort1(int* a, int begin, int end)
{
	if (begin > end)
	{
		return;
	}
	//三路划分
	int keyi = GetMidKey(a, begin, end);
	Swap(&a[begin], &a[keyi]);
	int key = a[begin];
	int left = begin;
	int right = end;
	int cur = left + 1;
	while (cur <= right)
	{
		if (a[cur] < key)
		{
			Swap(&a[cur], &a[left]);
			left++;
			cur++;
		}
		else if (a[cur] > key)
		{
			Swap(&a[cur], &a[right]);
			right--;
		}
		else
		{
			cur++;
		}
	}
	//[begin,left-1][left,right][right+1,end]
	QuickSort(a, begin, left-1);
	QuickSort(a, right + 1, end);
}

归并排序的递归

基本思想:
归并排序(MERGE-SORT)是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法(Divide andConquer)的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并。 归并排序核心步骤:
快速排序的非递归实现、归并排序的递归和非递归实现、基数排序、排序算法的时间复杂度,数据结构,排序算法,算法,数据结构
递归代码如下所示:

void _MergeSort(int* a, int begin, int end, int* temp)
{
	//递归结束条件
	if (begin >= end)
	{
		return;
	}
	//我们需要分区间进行,把区间可以分为
	//[begin,mid][mid+1,end]
	int mid = (begin + end) / 2;
	//通过后序遍历使得最小的区间有序[0,0][1,1][2,2]……[end-1,end-1][end,end]
	_MergeSort(a, begin, mid, temp);
	_MergeSort(a, mid+1, end, temp);
	//开始处理归并排序,也就是处理二叉树根的排序问题 左右根
	//这里相当于合并两个有序数组
	int begin1 = begin, end1 = mid;
	int begin2 = mid + 1, end2 = end;
	int i = begin;
	while (begin1<=end1&&begin2<=end2)
	{
		if (a[begin1] < a[begin2])
		{
			temp[i++] = a[begin1++];
		}
		else
		{
			temp[i++] = a[begin2++];
		}
	}
	while (begin1 <= end1)
	{
		temp[i++] = a[begin1++];
	}
	while (begin2 <= end2)
	{
		temp[i++] = a[begin2++];
	}
	//再把数据拷回去
	memcpy(a+begin, temp+begin,sizeof(int)*(end-begin+1));
}

//归并排序递归算法
void MergeSort(int* a, int n)
{
	//我们需要开辟一个数组
	int* temp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);
	//进行递归需要一个子函数
	_MergeSort(a, 0, n - 1, temp);
	free(temp);
}

递归展开图:
快速排序的非递归实现、归并排序的递归和非递归实现、基数排序、排序算法的时间复杂度,数据结构,排序算法,算法,数据结构

归并排序的非递归

原理:如下图所示:
快速排序的非递归实现、归并排序的递归和非递归实现、基数排序、排序算法的时间复杂度,数据结构,排序算法,算法,数据结构
划分为一个数一个数一组归并排序后再划分为两个数一组,然后再归并直至数组有序
代码如下:

//归并排序非递归
void MergeSortNonS(int* a, int n)
{
	int gap = 1;
	int* temp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);
	while (gap < n)
	{
		int j = 0;
		for (int i = 0; i < n; i += gap * 2)
		{
			//第一趟归并排序1数据归并成两个数,
			//第二趟2个数归为4个数
			//第三趟4个数,4和4归并成8个数
			int begin1 = i, end1 = i + gap - 1;
			int begin2 = i + gap, end2 = i + gap * 2 - 1;
			//一块一块进行拷贝
			/*if (end1 >= n || begin2 >= n)
			{
				break;
			}
			if (end2 >= n)
			{
				end2 = n - 1;
			}*/
			//直接修正
			if (end1 >= n)
			{
				end1 = n - 1;
				//不存在的区间
				begin2 = n;
				end2 = n-1;
			}
			else if (end2 >= n)
			{
				end2 = n - 1;
			}
			else if (begin2 >= n )
			{
				begin2 = n;
				end2 = n - 1;
			}
			printf("[%d %d][%d %d]\n", begin1, end1, begin2, end2);
			while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2)
			{
				if (a[begin1] < a[begin2])
				{
					temp[j++] = a[begin1++];
				}
				else
				{
					temp[j++] = a[begin2++];
				}
			}
			while (begin1 <= end1)
			{
				temp[j++] = a[begin1++];
			}
			while (begin2 <= end2)
			{
				temp[j++] = a[begin2++];
			}
			//一块一块进行拷贝
			//memcpy(a+i, temp+i, sizeof(int)*(end2-i)+1);
		}
		//直接拷贝
		memcpy(a, temp, sizeof(int) * n);
		gap *= 2;
	}
	free(temp);
}

这里需要注意溢出的三种情况
快速排序的非递归实现、归并排序的递归和非递归实现、基数排序、排序算法的时间复杂度,数据结构,排序算法,算法,数据结构
消除溢出的方法有两种,均已在代码注释中标出。

计数排序

计数排序应用了相对映射的方法
如下图所示:
快速排序的非递归实现、归并排序的递归和非递归实现、基数排序、排序算法的时间复杂度,数据结构,排序算法,算法,数据结构
代码实现:

//计数排序
void CountSort(int* a, int n)
{
	//首先找出最大值和最小值
	int max = a[0];
	int min = a[0];
	//相对映射
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		if (max < a[i])
		{
			max = a[i];
		}
		if (min > a[i])
		{
			min = a[i];
		}
	}
	//求出范围
	int range = max - min;
	//开辟一个range大小的数组
	int* temp = (int*)malloc(sizeof(int) * range+1);
	for (int i = 0; i < n;i++)
	{
		temp[i] = 0;
	}
	//统计次数
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		temp[a[i] - min]++;
	}
	//排序
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		while (temp[i]--)
		{
			a[i] = i + min;
		}
	}
	free(temp);
}

稳定性

稳定的排序算法:冒泡排序,计数排序,归并排序,直接插入排序。
不稳定的排序算法 :堆排序,快速排序,选择排序,希尔排序。

排序算法的时间复杂度

基数排序
时间复杂度O(N+范围)
空间复杂度O(范围)

快速排序的非递归实现、归并排序的递归和非递归实现、基数排序、排序算法的时间复杂度,数据结构,排序算法,算法,数据结构

数据结构的初阶到此为止,高阶数据结构将用C++来描述。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-582956.html

到了这里,关于快速排序的非递归实现、归并排序的递归和非递归实现、基数排序、排序算法的时间复杂度的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【数据结构与算法】快速排序的非递归实现方法

      目录 一.前言 二.非递归实现 如果数据量过大的话,不断递归就会出现 栈溢出 的现象,这个时候你的代码是没问题的,但就是跑不起来,这个时候就要 把递归改成非递归 。 一般有两种改法: 1.直接改,利用循环等; 2.借助栈的辅助。 而快速排序的非递归实现方法就需要

    2023年04月17日
    浏览(55)
  • 【数据结构与算法】:非递归实现快速排序、归并排序

    🔥 个人主页 : Quitecoder 🔥 专栏 :数据结构与算法 上篇文章我们详细讲解了递归版本的快速排序,本篇我们来探究非递归实现快速排序和归并排序 快速排序的非递归实现主要依赖于栈(stack)来模拟递归过程中的函数调用栈。递归版本的快速排序通过递归调用自身来处理子

    2024年03月24日
    浏览(55)
  • 【算法】排序算法(插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、快速排序、归并排序、基数排序、堆排序)

    插入排序 :插入排序、希尔排序 选择排序 :选择排序、堆排序 交换排序 :冒泡排序、快速排序 归并排序 基数排序(又叫桶排序) (1)思路图解 从头开始比较相邻元素的值(就是从下标较小的元素开始),使值较大的元素逐渐从前移向后部,就像水里的气泡一样,越来越大,向上

    2024年03月25日
    浏览(54)
  • (java版)排序算法----【冒泡,选择,插入,希尔,快速排序,归并排序,基数排序,堆排序】超详细~~

    目录 冒泡排序(BubbleSort): 代码详解:  冒泡排序的优化:  选择排序(SelectSort): 代码详解:  插入排序(InsertSort): 代码详解:  希尔排序(ShellSort):  法一(交换法)代码详解:  法二(移位法--插入排序的优化)代码详解: 快速排序(QuickSort):  代码详解:  归并排

    2024年02月20日
    浏览(48)
  • 快速排序算法的递归和非递归

    基本思路 选择一个基准值,将数组划分三个区域,小于基准值的区域位于左侧,等于基准值的区域位于中间,大于基准值的区域位于右侧。将大于和小于区域继续进行分区,周而复始,不断进行分区和交换,直到排序完成 递归 思路: 步骤1: 在当前分区范围[l,r]中随机选中一

    2024年02月09日
    浏览(49)
  • 排序算法:快速排序(三种排序方式、递归和非递归)

    朋友们、伙计们,我们又见面了,本期来给大家解读一下有关排序算法的相关知识点,如果看完之后对你有一定的启发,那么请留下你的三连,祝大家心想事成! C 语 言 专 栏: C语言:从入门到精通 数据结构专栏: 数据结构 个  人  主  页 : stackY、 目录 前言: 1.快速排

    2024年02月09日
    浏览(39)
  • 常见排序算法(插入排序,希尔排序,选择排序,堆排序,冒泡排序,快速排序,归并排序,计数排序,基数排序,桶排序)

    1. 排序 :所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些的大小, 递增或递减 的排列起来的操作 2. 稳定性 :假定在待排序的记录序列中,存在多个具有相同的的记录,若经过排序,这些记录的相对次序保持不变,即在原序列中,r[i]=r[j],且r[i]在r[j]之前,

    2024年04月23日
    浏览(42)
  • 非递归算法——快速排序、归并排序

    哈喽大家好,我是保护小周ღ,本期为大家带来的是常见排序算法中的 快速排序、归并排序,非递归算法, 分享所有源代码,粘贴即可运行,保姆级讲述 , 包您一看就会,快来试试吧~ 目录 一、递归的缺陷 1.1 栈是什么,数据结构“栈”又是什么,他们之间有什么区别?

    2023年04月08日
    浏览(72)
  • 排序 | 冒泡 插入 希尔 选择 堆 快排 归并 非递归 计数 基数 排序

    排序算法是一种将一组数据按照特定顺序排列的算法。数据结构排序算法的选择取决于数据的特征、规模和性能需求。 接下来我们就要实现排序~~ 我们需要实现的一些功能: 冒泡排序是一种基本的排序算法,其核心思想是通过多次交换相邻元素的位置,使得每一轮循环都将

    2024年02月04日
    浏览(54)
  • 七大排序(含快排+归并的递归版和非递归版)

    排序: 所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些的大小,递增或递减的排列起来的操作。 稳定性: 假定在待排序的记录序列中,存在多个具有相同的的记录,若经过排序,这些记录的相对次序保持不变,即在原序列中,r[i]=r[j],且r[i]在r[j]之前,而

    2024年01月20日
    浏览(41)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包