快速了解四种排序算法:希尔排序,堆排序,快速排序,冒泡排序(c语言)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了快速了解四种排序算法:希尔排序,堆排序,快速排序,冒泡排序(c语言)。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。

  •  一个程序员一生中可能会邂逅各种各样的算法,但总有那么几种,是作为一个程序员一定会遇见且大概率需要掌握的算法。

一:引言

1.1算法(algorithm )

是指令的集合,是为解决特定问题而规定的一系列操作。 它是明确定义的可计算过程,以一个数据集合作为输入,并产生一个数据集合作为输出。 一个算法通常来说具有以下五个特性:

1. 输入:一个算法应以待解决的问题的信息作为输入。

2. 输出:输入对应指令集处理后得到的信息。

3. 可行性:算法是可行的,即算法中的每一条指令都是可以实现的,均能在有限的时间内完成。

4. 有穷性:算法执行的指令个数是有限的,每个指令又是在有限时间内完成的,因此整个算法也是在有限时间内可以结束的。

5. 确定性:算法对于特定的合法输入,其对应的输出是唯一的。即当算法从一个特定输入开始,多次执行同一指令集结果总是相同的。简单的说,算法就是计算机解题的过程。 在这个过程中,无论是形成解题思路还是编写程序,都是在实施某种算法。前者是算法的逻辑形式,后者是算法的代码形式。

二:常见算法介绍

常见的排序算法,查找算法、图论算法和字符串算法等。

三:重点算法总结

今天我主要给大家介绍四种排序算法。如有错误。欢迎大家指正。

1.快速排序代码

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这是一个经典的快速排序算法的实现。快速排序是一种高效的排序算法,通过选择一个基准值(pivot),将数组划分为两个子数组,并对子数组进行递归排序,最终将整个数组排序。

函数 quickSort 接受一个整型数组 arr、左边界 left 和右边界 right 作为参数。如果左边界大于等于右边界,则表示数组已经有序,直接返回。接下来,选择数组最左边的元素作为基准值 pivot。定义两个指针 ij,分别从基准值的右边和左边开始搜索。在循环中,指针 i 从左向右搜索,找到第一个大于等于基准值的元素;指针 j 从右向左搜索,找到第一个小于等于基准值的元素。如果指针 i 小于等于指针 j,则交换它们所指向的元素,并且同时将指针 i 向后移动一位,指针 j 向前移动一位。循环结束后,将基准值与指针 j 所指向的元素交换位置,将基准值放置在正确的位置上。然后,对基准值左边的子数组和右边的子数组分别进行递归排序,即调用 quickSort 函数。这样,整个数组就会在递归过程中不断被划分和排序,最终实现排序的目的。快速排序时间复杂度:快速排序的情况比较棘手,在最糟情况下,其运行时间为O(n2)。。在平均情况下,快速排序的运行时间为O(nlogn)。

     2.堆排序代码

  1. void heapify(int arr[], int n, int i) { ... }:定义了一个函数 heapify,用于维护以 arr[i] 为根节点的子树成为一个最大堆。

  2. int largest = i;:初始化一个变量 largest,表示当前子树的根节点。

  3. int l = 2 * i + 1;:计算左子节点的索引。

  4. int r = 2 * i + 2;:计算右子节点的索引。

  5. if (l < n && arr[l] > arr[largest]) largest = l;:如果左子节点存在且大于当前最大值,则更新最大值的索引。

  6. if (r < n && arr[r] > arr[largest]) largest = r;:如果右子节点存在且大于当前最大值,则更新最大值的索引。

  7. if (largest != i) { ... }:如果最大值的索引发生了改变,则交换当前节点和最大值节点的值,并递归调用 heapify 函数以继续维护子树的最大堆性质。

  8. void heapSort(int arr[], int n) { ... }:定义了一个函数 heapSort,用于对数组进行堆排序。

  9. for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) heapify(arr, n, i);:首先构建一个最大堆,从最后一个非叶子节点开始向上对每个子树进行 heapify 操作。

  10. for (int i = n - 1; i >= 0; i--) { ... }:开始排序过程,将根节点(最大值)与数组末尾元素交换,然后对剩余的前缀数组进行 heapify 操作。

  11. swap(arr[0], arr[i]);:交换数组的第一个元素和当前待排序部分的最后一个元素。

  12. heapify(arr, i, 0);:对调整后的堆进行 heapify 操作,以继续维护最大堆性质。

  13. 堆排序时间复杂度为 O(log n)。

  14. 什么是堆呢?

    堆其实就是一种特殊的队列——优先队列。

    普通的队列游戏规则很简单:就是先进先出;但这种优先队列搞特殊,不是按照进队列的时间顺序,而是按照每个元素的优先级来比拼,优先级高的在堆顶


 3.希尔排序代码

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  1. void shellSort(int arr[], int n) { ... }:定义了一个函数 shellSort,用于对数组进行希尔排序。

  2. for (int gap = n / 2; gap > 0; gap /= 2) { ... }:这个循环用于控制增量序列,初始化增量为数组长度的一半,每次循环结束将增量减半。

  3. for (int i = gap; i < n; i++) { ... }:这个循环用于遍历待排序的数组,从增量 gap 开始,每次递增一个增量。

  4. int temp = arr[i];:将当前位置的元素存储到临时变量 temp 中,以便后续移动元素。

  5. int j;:声明一个变量 j,用于在内层循环中寻找插入位置。

  6. for (j = i; j >= gap && arr[j - gap] > temp; j -= gap):这个循环用于在已排序部分中找到合适的位置来插入当前元素 temp。条件 j >= gap 确保不越界,同时判断 arr[j - gap] > temp 表示找到合适位置。

  7. arr[j] = arr[j - gap];:将元素向右移动,为待插入元素腾出位置。

  8. arr[j] = temp;:将待插入元素插入到合适的位置。   

  9. 希尔排序时间复杂度为O(n^1.5)

     下面是希尔排序演示图像。

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 4.冒泡排序代码

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  1. void bubbleSort(int arr[], int n) { ... }:定义了一个函数 bubbleSort,用于对数组进行冒泡排序。

  2. bool swapped;:声明一个布尔类型的变量 swapped,用于标记是否发生了元素交换。

  3. for (int i = 0; i < n - 1; i++) { ... }:这个外层循环用于控制比较的轮数,共需要比较 n-1 轮。

  4. swapped = false;:每一轮开始前,将 swapped 标记为 false,表示本轮没有发生元素交换。

  5. for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) { ... }:这个内层循环用于进行相邻元素的比较和交换操作。

  6. if (arr[j] > arr[j + 1]) { ... }:如果当前元素大于后一个元素,则进行交换操作。

  7. swap(arr[j], arr[j + 1]);:调用 swap 函数交换元素的位置。

  8. swapped = true;:发生了元素交换,将 swapped 标记为 true

  9. if (!swapped) break;:如果本轮没有发生元素交换,说明数组已经是有序状态,可以提前结束排序。

  10. 冒泡排序最佳情况时间复杂度:O(n)
  11. 冒泡排序平均情况时间复杂度:O(n^2)
  12. 冒泡排序最差情况时间复杂度:O(n^2)

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