【C++】排序算法合集 && 单元测试-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【C++】排序算法合集 && 单元测试。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。

排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。

十种常见排序算法可以分为两大类：

比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，时间复杂度为 O(nlogn)～O(n²)。

非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，其时间复杂度可以突破 O(nlogn)，以线性时间运行。

【十大经典排序算法分类】

【十大经典排序算法的复杂度分析】

名词解释：

时间/空间复杂度：描述一个算法执行时间/占用空间与数据规模的增长关系。
n：待排序列的个数。
k：“桶”的个数（上面的三种非比较类排序都是基于“桶”的思想实现的）。
In-place：原地算法，指的是占用常量内存，不占用额外内存。即空间复杂度为 O(1) 。
Out-place：非原地算法，占用额外内存。
稳定性：假设待排序列中两元素相等，排序前后这两个相等元素的相对位置不变，则认为是稳定的。

一、排序算法代码合集 & 测试用例

对前面分享的十种排序算法做单元测试。

1.1、博客地址

冒泡排序 & 选择排序：【C++】十大排序算法之冒泡排序 & 选择排序-CSDN博客
插入排序 & 希尔排序：【C++】十大排序算法之插入排序 & 希尔排序-CSDN博客
归并排序 & 快速排序：【C++】十大排序算法之归并排序 & 快速排序-CSDN博客
堆排序 & 计数排序：【C++】十大排序算法之堆排序 & 计数排序-CSDN博客
桶排序 & 基数排序：【C++】十大排序算法之桶排序 & 基数排序-CSDN博客

1.2、 C++排序算法代码合集

/**
* @version Copyright (c) 2024 NCDC, Servo。 Unpublished - All rights reserved
* @file SortAlgorithm.hpp
* @brief 排序算法合集
* @autor 写代码的小恐龙er
* @date 2024/03/07
*/
// =================================================================
// ==========================十大排序算法===========================
// =================================================================
// 
// 
// 【冒泡排序】 -- 时间复杂度 O(n2) , 空间复杂度 O(1)
void BubbleSort(int arr[], int n) 
{
	// 设定一个交换标志 以提前结束排序
	bool isChange = false;

	// 最多做n - 1趟排序
	// 外循环为 趟数 
	for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
		isChange = false;
		// 内循环为 针对后面的序列做冒泡排序
		for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {
			if (arr[j] > arr[j + 1]) {
				int temp = arr[j];
				arr[j] = arr[j + 1];
				arr[j + 1] = temp;
				// 对交换标志位置位
				isChange = true;
			}
		}
		// 如果某一趟的排序未发生交换 则说明已经排序完成 无需后续排序
		if (!isChange) return;
	}
}

// 【选择排序】 -- 时间复杂度 O(n2) , 空间复杂度 O(1)
void SelectSort(int* arr, int n)
{
	// 存放最小元素的下标
	int minIndex = 0;
	// 存放每一次循环的起始位置的原始值（因为起始位置需要被最小元素替换）
	int temp = 0;

	// 排序 n - 1 次
	for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
		minIndex = i;
		for (int j = i + 1; j < n; j++) {
			if (arr[j] < arr[minIndex]) minIndex = j;
		}

		// 将每一轮的最小值放置在循环起点
		if (minIndex != i) {
			temp = arr[minIndex];
			arr[minIndex] = arr[i];
			arr[i] = temp;
		}
	}
}

// 【插入排序】 -- 时间复杂度 O(n2) , 空间复杂度 O(1)
void InsertSort(int arr[], int n)
{
	int i = 0;
	int j = 0;
	int temp = 0;

	for (i = 1; i < n; i++) {
		temp = arr[i];

		//挪出位置
		for (j = i; j > 0 && arr[j - 1] > temp; j--) {
			arr[j] = arr[j - 1];
		}

		// 插入
		arr[j] = temp;

	}
}

// 【希尔排序】 -- 时间复杂度 O(n * logn) , 空间复杂度 O(1)
void ShellSort(int* arr, int size)
{
	int i, j, tmp, increment;
	// 选择一个增量序列 t1，t2，…，tk，其中 ti>tj，tk=1；
	// 按增量序列个数 k，对序列进行 k 趟排序；
	for (increment = size / 2; increment > 0; increment /= 2) {
		// 每趟排序，根据对应的增量 ti，将待排序列分割成若干长度为 m 的子序列，分别对各子表进行直接插入排序。 
		// 仅增量因子为 1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。
		for (i = increment; i < size; i++){
			tmp = arr[i];
			// 直接插入排序
			for (j = i - increment; j >= 0 && tmp < arr[j]; j -= increment) {
				arr[j + increment] = arr[j];
			}
			// 插入
			arr[j + increment] = tmp;
		}
	}
}

// 【归并排序】 -- 时间复杂度 O(n * logn) , 空间复杂度 O(n)
// 【分治法】&【递归法】
void Merge(int arr[], int l, int m, int r)
{
	// 将arr数组左右两个 有序序列合并在一起；
	int size = r - l + 1;
	vector<int> newArr(size, 0);

	// k代表新数组的下标
	int i = l, j = m + 1, k = 0;

	while (i <= m && j <= r) newArr[k++] = arr[i] <= arr[j] ? arr[i++] : arr[j++];
	while (i <= m) newArr[k++] = arr[i++];
	while (j <= r) newArr[k++] = arr[j++];


	// 重新赋值
	k = 0;
	for (i = l; i <= r; i++) {
		arr[i] = newArr[k++];
	}
}
// 递归
void MergeSort(int arr[], int l, int r)
{
	// 终止条件
	if (l >= r) return;

	// 中间节点
	int m = (l + r) / 2;
	// 分别递归进行子序列排列
	MergeSort(arr, l, m);
	MergeSort(arr, m + 1, r);
	// 最后将两个子序列合并在一块
	Merge(arr, l, m, r);

}

// 【快速排序】 -- 时间复杂度 O(n * logn) , 空间复杂度 O(logn) 
// 【分治法】&【递归法】
void QuickSort(int arr[], int begin, int end)
{
	// 终止条件
	if (begin > end) return;

	//基准数
	int pivot = arr[begin];
	int i = begin;
	int j = end;

	while (i != j) {
		// 从右向左 找比基准数小的数
		while (arr[j] >= pivot && i < j) j--;
		// 再从左向右找 比基准数 大的数
		while (arr[i] <= pivot && i < j) i++;
		if (i < j) {
			// 交换两个数在数组中的位置
			int temp = arr[i];
			arr[i] = arr[j];
			arr[j] = temp;
		}
	}

	// 最终将基准数归位 -- 将基准数 放置在 中间
	arr[begin] = arr[i];
	arr[i] = pivot;

	// 递归左右两侧的序列
	QuickSort(arr, begin, i - 1);
	QuickSort(arr, i + 1, end);

}

// 【堆排序】 -- 时间复杂度 O(n * logn) , 空间复杂度 O(1)
//void Swap(int arr[], int i, int j) {
//	int temp = arr[i];
//	arr[i] = arr[j];
//	arr[j] = temp;
//}
//void Heapify(int tree[], int n, int i) {
//	// n 表示序列长度，i 表示父节点下标
//	if (i >= n) return;
//	// 左侧子节点下标
//	int left = 2 * i + 1;
//	// 右侧子节点下标
//	int right = 2 * i + 2;
//	int max = i;
//	if (left < n && tree[left] > tree[max]) max = left;
//	if (right < n && tree[right] > tree[max]) max = right;
//	if (max != i) {
//		Swap(tree, max, i);
//		Heapify(tree, n, max);
//	}
//}
//void BuildHeap(int tree[], int n) {
//	// 树最后一个节点的下标
//	int last_node = n - 1;
//	// 最后一个节点对应的父节点下标
//	int parent = (last_node - 1) / 2;
//	int i;
//	for (i = parent; i >= 0; i--) {
//		Heapify(tree, n, i);
//	}
//}
//void HeapSort(int tree[], int n) 
//{
//	// 第一次建立大顶堆，从后向前依次调整
//	BuildHeap(tree, n);
//	// 每次将根和待排序的最后一次交换，然后再调整
//	int i;
//	for (i = n - 1; i >= 0; i--) {
//		// 将堆顶元素与最后一个元素交换
//		Swap(tree, i, 0);
//		// 调整成大顶堆
//		Heapify(tree, i, 0);
//	}
//}

// 【堆排序】 -- 时间复杂度 O(n * logn) , 空间复杂度 O(1)
void HeapAdjust(int* arr, int start, int end)
{
	int tmp = arr[start];
	for (int i = 2 * start + 1; i <= end; i = i * 2 + 1)
	{
		//有右孩子并且左孩子小于右孩子
		if (i < end && arr[i] < arr[i + 1]){
			i++;
		}//i一定是左右孩子的最大值
		if (arr[i] > tmp)
		{
			arr[start] = arr[i];
			start = i;
		}
		else break;
	}
	arr[start] = tmp;
}
void HeapSort(int* arr, int len)
{
	//第一次建立大根堆，从后往前依次调整
	for (int i = (len - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--){
		HeapAdjust(arr, i, len - 1);
	}
	//每次将根和待排序的最后一次交换，然后在调整
	int tmp;
	for (int i = 0; i < len - 1; i++){
		tmp = arr[0];
		arr[0] = arr[len - 1 - i];
		arr[len - 1 - i] = tmp;
		HeapAdjust(arr, 0, len - 1 - i - 1);
	}
}


// 【计数排序】 -- 时间复杂度 O(n + k) , 空间复杂度 O(k)
void CountingSort(int arr[], int n) 
{
	if (arr == NULL) return;
	// 寻找最值元素
	int max = arr[0], min = arr[0];
	int i;
	for (i = 1; i < n; i++) {
		if (max < arr[i]) max = arr[i];
		if (min > arr[i]) min = arr[i];
	}
	int r = max - min + 1;
	// 定义辅助空间并初始化
	vector<int> C(r, 0);

	// 统计每个元素出现的次数
	for (i = 0; i < n; i++) C[arr[i] - min]++;

	i = 0;
	for (int j = 0; j < r; j++) {
		while (C[j]--) {
			arr[i++] = j + min;
		}
	}
}
// 【计数排序- 重载】 -- 时间复杂度 O(n + k) , 空间复杂度 O(k)
void CountingSort(vector<int> arr, int n)
{
	if (n == 0) return;
	// 寻找最值元素
	int max = arr[0], min = arr[0];
	int i;
	for (i = 1; i < n; i++) {
		if (max < arr[i]) max = arr[i];
		if (min > arr[i]) min = arr[i];
	}
	int r = max - min + 1;
	// 定义辅助空间并初始化
	vector<int> C(r, 0);

	// 统计每个元素出现的次数
	for (i = 0; i < n; i++) C[arr[i] - min]++;

	i = 0;
	for (int j = 0; j < r; j++) {
		while (C[j]--) {
			arr[i++] = j + min;
		}
	}
}

// 【桶排序】 -- 时间复杂度 O(n + k) , 空间复杂度 O(n + k)
void BucketSort(int arr[], int n, int r) 
{
	if (arr == NULL || r < 1) return;

	// 根据最大/最小元素和桶数量，计算出每个桶对应的元素范围
	int max = arr[0], min = arr[0];
	int i, j;
	for (i = 1; i < n; i++) {
		if (max < arr[i]) max = arr[i];
		if (min > arr[i]) min = arr[i];
	}
	int range = (max - min + 1) / r++;

	// 建立桶对应的二维数组，一个桶里最多可能出现 n 个元素
	vector<vector <int>> buckets(r, vector <int>(n, 0));
	vector <int> counts(n, 0);

	for (i = 0; i < n; i++) {
		int k = (arr[i] - min) / range;
		buckets[k][counts[k]++] = arr[i];
	}

	int index = 0;
	for (i = 0; i < r; i++) {
		// 分别对每个非空桶内数据进行排序，比如计数排序
		if (counts[i] == 0) continue;
		sort(buckets[i].begin(), buckets[i].begin() + counts[i]);
		// CountingSort(buckets[i], counts[i]);
		// 拼接非空的桶内数据，得到最终的结果
		for (j = 0; j < counts[i]; j++) {
			arr[index++] = buckets[i][j];
		}
	}
}

// 基数
#define RADIX 10

// 【基数排序】 -- 时间复杂度 O(n * k) , 空间复杂度 O(n + k)
void RadixSort(int arr[], int n) 
{
	// 获取最大值和最小值
	int max = arr[0], min = arr[0];
	int i, j, l;
	for (i = 1; i < n; i++) {
		if (max < arr[i]) max = arr[i];
		if (min > arr[i]) min = arr[i];
	}
	// 假如序列中有负数，所有数加上一个常数，使序列中所有值变成正数
	if (min < 0) {
		for (i = 0; i < n; i++) arr[i] -= min;
		max -= min;
	}
	// 获取最大值位数
	int d = 0;
	while (max > 0) {
		max /= 10;
		d++;
	}
	vector<vector <int>> queue(RADIX, vector <int>(n, 0));
	int count[RADIX] = { 0 };
	for (i = 0; i < d; i++) {
		// 分配数据
		for (j = 0; j < n; j++) {
			// 依次 从 个位 到最高位 取出 数值
			int key = arr[j] % (int)pow(RADIX, i + 1) / (int)pow(RADIX, i);
			// 放置到 对应 位数的数组中   count[key]++ 是为了记录 位数相同的  值 共有多少个
			queue[key][count[key]++] = arr[j];
		}
		// 收集数据
		int c = 0;
		// 依次将各个基数中的数据排列起来
		for (j = 0; j < RADIX; j++) {
			for (l = 0; l < count[j]; l++) {
				arr[c++] = queue[j][l];
				queue[j][l] = 0;
			}
			count[j] = 0;
		}
	}
	// 假如序列中有负数，收集排序结果时再减去前面加上的常数
	if (min < 0) {
		for (i = 0; i < n; i++) arr[i] += min;
	}
}

1.3 、C++测试代码

/**
* @version Copyright (c) 2024 NCDC, Servo。 Unpublished - All rights reserved
* @file SortTest.hpp
* @brief 排序算法测试用例
* @autor 写代码的小恐龙er
* @date 2024/03/07
*/

// 头文件
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <memory>

void SortTest() 
{
	// 数组中的元素个数
	int n = 10;
	// 起始下标
	int begin = 0;
	// 终止下标
	int end = 9;
	int l = 0;
	int r = 9;

	// ============ 冒泡排序 =============
	int arr1[10] = {2,5,8,4,0,6,1,3,7,9};
	BubbleSort(arr1, n);
	printf("冒泡排序后为:");
	for (int i = 0; i < sizeof(arr1) / sizeof(arr1[0]); i++)
	{
		printf("%d ", arr1[i]);
	}
	std::cout << endl;

	// ============选择排序 =============
	int arr2[10] = { 2,5,8,4,0,6,1,3,7,9 };
	SelectSort(arr2, n);
	printf("选择排序后为:");
	for (int i = 0; i < sizeof(arr2) / sizeof(arr2[0]); i++)
	{
		printf("%d ", arr2[i]);
	}
	std::cout << endl;

	// ============ 插入排序 =============
	int arr3[10] = { 2,5,8,4,0,6,1,3,7,9 };
	InsertSort(arr3, n);
	printf("插入排序后为:");
	for (int i = 0; i < sizeof(arr3) / sizeof(arr3[0]); i++)
	{
		printf("%d ", arr3[i]);
	}
	std::cout << endl;

	// ============ 希尔排序 =============
	int arr4[10] = { 2,5,8,4,0,6,1,3,7,9 };
	ShellSort(arr4, n);
	printf("希尔排序后为:");
	for (int i = 0; i < sizeof(arr4) / sizeof(arr4[0]); i++)
	{
		printf("%d ", arr4[i]);
	}
	std::cout << endl;

	// ============ 归并排序 =============
	int arr5[10] = { 2,5,8,4,0,6,1,3,7,9 };
	MergeSort(arr5, l, r);
	printf("归并排序后为:");
	for (int i = 0; i < sizeof(arr5) / sizeof(arr5[0]); i++)
	{
		printf("%d ", arr5[i]);
	}
	std::cout << endl;

	// ============ 快速排序 =============
	int arr6[10] = { 2,5,8,4,0,6,1,3,7,9 };
	QuickSort(arr6, begin, end);
	printf("快速排序后为:");
	for (int i = 0; i < sizeof(arr6) / sizeof(arr6[0]); i++)
	{
		printf("%d ", arr6[i]);
	}
	std::cout << endl;

	// ============ 堆排序 =============
	int arr7[10] = { 2,5,8,4,0,6,1,3,7,9 };
	HeapSort(arr7, n);
	printf("堆排序后为  :");
	for (int i = 0; i < sizeof(arr7) / sizeof(arr7[0]); i++)
	{
		printf("%d ", arr7[i]);
	}
	std::cout << endl;

	// ============ 计数排序 =============
	int arr8[10] = { 2,5,8,4,0,6,1,3,7,9 };
	CountingSort(arr8, n);
	printf("计数排序后为:");
	for (int i = 0; i < sizeof(arr8) / sizeof(arr8[0]); i++)
	{
		printf("%d ", arr8[i]);
	}
	std::cout << endl;

	// ============ 桶排序 =============
	int arr9[10] = { 2,5,8,4,0,6,1,3,7,9 };
	BucketSort(arr9, n, 3);
	printf("桶排序后为  :");
	for (int i = 0; i < sizeof(arr9) / sizeof(arr9[0]); i++)
	{
		printf("%d ", arr9[i]);
	}
	std::cout << endl;

	// ============ 基数排序 =============
	int arr10[10] = { 2,5,8,4,0,6,1,3,7,9 };
	RadixSort(arr10, n);
	printf("基数排序后为:");
	for (int i = 0; i < sizeof(arr10) / sizeof(arr10[0]); i++)
	{
		printf("%d ", arr10[i]);
	}
	std::cout << endl;
}

using namespace std;

int main()
{
	cout << "-----------------------------------------------" << endl;
	cout << "单元测试用例 ： " << endl;
	cout << "-----------------------------------------------" << endl;

    // 排序算法的单元测试
    SortTest();
	cout << "-----------------------------------------------" << endl;

	system("pause");
	return 0;
}