【笔试题心得】排序算法总结整理-编程知识

排序算法汇总

常用十大排序算法_calm_G的博客-CSDN博客

在这里插入图片描述

以下动图参考十大经典排序算法 Python 版实现（附动图演示） - 知乎

冒泡排序

排序过程如下图所示：

比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。
对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。
针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。

// arr： 需要排序的数组； length： 数组长度 
//注： int cnt = sizeof(a) / sizeof(a[0]);获取数组长度
void BubbleSort(int arr[], int length) 
{for (int i = 0; i < length; i++){for (int j = 0; j < length -  i - 1; j++){if (arr[j] > arr[j + 1])swap(arr[j],arr[j+1]);}}
}

选择排序

排序过程如下图所示：

在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置
从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾
以此类推，直到所有元素均排序完毕
时间负复杂度：O(n^2)，空间O（1），非稳定排序，原地排序

void selectSort(vector<int>& nums) {int len = nums.size();int minIndex = 0;for (int i = 0; i < len; ++i) {minIndex = i;for (int j = i + 1; j < len; ++j) {if (nums[j] < nums[minIndex]) minIndex = j;}swap(nums[i], nums[minIndex]);}
}

插入排序

排序过程如下图所示：

从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序

取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描

如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置

重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置

将新元素插入到该位置后

重复步骤2~5

void insertionSort(vector<int>& a, int n) {//{ 9,1,5,6,2,3 }for (int i = 1; i < n; ++i) {if (a[i] < a[i - 1]) {   //若第i个元素大于i-1元素，直接插入。小于的话，移动有序表后插入int j = i - 1;int x = a[i];     //复制为哨兵，即存储待排序元素//a[i] = a[i - 1];           //先后移一个元素，可以不要这一句，跟循环里面的功能重复了while (j >= 0 && x < a[j]) {   //查找在有序表的插入位置,还必须要保证j是>=0的 因为a[j]要合法a[j + 1] = a[j];j--;     //元素后移}a[j + 1] = x;     //插入到正确位置}}
}

快速排序

排序过程如下图所示：

动图看起来有点复杂，下面放一个分解图https://blog.csdn.net/qq_38082146/article/details/115453732

我们以[ 8，2，5，0，7，4，6，1 ]这组数字为例来进行演示

首先，我们随机选择一个基准值（虽然图中选择了随机元素，但是一般上会以第一个元素为基准值）：

快速排序1

与其他元素依次比较，大的放右边，小的放左边：

快速排序2

然后我们以同样的方式排左边的数据：

快速排序3

继续排 0 和 1 ：

快速排序4

由于只剩下一个数，所以就不用排了，现在的数组序列是下图这个样子：

快速排序5

右边以同样的操作进行，即可排序完成。

1、选取第一个数为基准

2、将比基准小的数交换到前面，比基准大的数交换到后面

3、对左右区间重复第二步，直到各区间只有一个数

void quickSort(vector<int>&numbers, int low, int high) {//  numbers = {10,8,4,6,9,10,123,6,2,14,3,8,5};if (low >= high) return;int first = low, last = high, key = numbers[low];cout << low << " " << high << " "<<key << endl;for (int i = 0; i < numbers.size(); ++i) {cout << numbers[i] << " ";}cout << endl;while (first < last) {//从后往前找比他小的放前面,从前往后找比他大的放在后面，//以第一个数为基准，必须先从后往前走，再从前往后走while (first < last && numbers[last] >= key)last--;if (first < last) numbers[first++] = numbers[last];while (first < last && numbers[first] <= key)first++;if (first < last) numbers[last--] = numbers[first];}numbers[first] = key;cout << "the index " << first << "  value " << key << endl;quickSort(numbers, low, first - 1);quickSort(numbers, first + 1, high);
}

希尔排序

排序过程如下图所示：

希尔排序是插入排序的一种变种。无论是插入排序还是冒泡排序，如果数组的最大值刚好是在第一位，要将它挪到正确的位置就需要 n - 1 次移动。

也就是说，原数组的一个元素如果距离它正确的位置很远的话，则需要与相邻元素交换很多次才能到达正确的位置，这样是相对比较花时间了。

希尔排序就是为了加快速度简单地改进了插入排序，交换不相邻的元素以对数组的局部进行排序。

希尔排序的思想是采用插入排序的方法，先让数组中任意间隔为 h 的元素有序，刚开始 h 的大小可以是 h = n / 2,接着让 h = n / 4，让 h 一直缩小，当 h = 1 时，也就是此时数组中任意间隔为1的元素有序，此时的数组就是有序的了。


void shellSortCore(vector<int>& nums, int gap, int i) {int inserted = nums[i];int j;//  插入的时候按组进行插入for (j = i - gap; j >= 0 && inserted < nums[j]; j -= gap) {nums[j + gap] = nums[j];}nums[j + gap] = inserted;
}void shellSort(vector<int>& nums) {int len = nums.size();//进行分组，最开始的时候，gap为数组长度一半for (int gap = len / 2; gap > 0; gap /= 2) {//对各个分组进行插入分组for (int i = gap; i < len; ++i) {//将nums[i]插入到所在分组正确的位置上shellSortCore(nums,gap,i);}}}

归并排序

排序过程如下图所示：

1、把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列；

2、对这两个子序列分别采用归并排序；

3、将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。

void mergeSortCore(vector<int>& data, vector<int>& dataTemp, int low, int high) {if (low >= high) return;int len = high - low, mid = low + len / 2;int start1 = low, end1 = mid, start2 = mid + 1, end2 = high;mergeSortCore(data, dataTemp, start1, end1);mergeSortCore(data, dataTemp, start2, end2);int index = low;while (start1 <= end1 && start2 <= end2) {dataTemp[index++] = data[start1] < data[start2] ? data[start1++] : data[start2++];}while (start1 <= end1) {dataTemp[index++] = data[start1++];}while (start2 <= end2) {dataTemp[index++] = data[start2++];}for (index = low; index <= high; ++index) {data[index] = dataTemp[index];}
}void mergeSort(vector<int>& data) {int len = data.size();vector<int> dataTemp(len, 0);mergeSortCore(data, dataTemp, 0, len - 1);
}

堆排序

分为创建堆和堆排序两个部分

创建堆（这里假定是大根堆）时，要保证每个父节点的值比左右子节点的值大

当每次堆排序完成后，最顶端的即是当前堆的最大值，随后可以将堆的最大值与堆的倒数第一个元素互换，因为此时当前最大值已经完成排序，将其赶出堆内，堆的size减1，剩下的元素进行堆重构。

堆重构的过程就是维持堆每个父节点的值大于左右子节点值的过程

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>using namespace std;//i位置的数，向上调整大根堆
void heapInsert(vector<int>& arr, int i)
{while (arr[i] > arr[(i - 1) / 2])    //子节点比父节点大{swap(arr[i], arr[(i - 1) / 2]);i = (i - 1) / 2;}}//i位置的数发生了变化，又想维持住大根堆的结构
void heapify(vector<int>& arr, int i, int size)
{int l = 2 * i + 1;  //左孩子while (l < size){int best = l + 1 < size && arr[l + 1] > arr[l] ?  l + 1 : l;best = arr[best] > arr[i] ? best : i;if (best == i)break;swap(arr[i], arr[best]);i = best;l = 2 * i + 1;}}//从顶到底建立大根堆
//依次弹出堆内的最大值，并重新排好序
void heapSort(vector<int>& arr)
{int size = arr.size();for (int i = 0; i < size; i++)    //建立大根堆{heapInsert(arr, i);}while (size > 1){swap(arr[0], arr[size - 1]);  size--;cout<< arr[size] <<endl;heapify(arr, 0, size);}
}int main()
{vector<int> arr = { 3,2,1,5,6,4 };heapSort(arr);
}

计数排序

计数排序用于元素大小范围有限的数值排序。

如果 k（待排数组的最大值）过大则会引起较大的空间复杂度，一般是用来排序 0 到 100 之间的数字的最好的算法，但是它不适合按字母顺序排序人名。

统计小于等于该元素值的元素的个数i，于是该元素就放在目标数组的索引i位（i≥0）

计数排序

找出待排序的数组中最大和最小的元素；
统计数组中每个值为 i 的元素出现的次数，存入数组 C 的第 i 项；
对所有的计数累加（从 C 中的第一个元素开始，每一项和前一项相加）；
向填充目标数组：将每个元素 i 放在新数组的第 C[i] 项，每放一个元素就将 C[i] 减去 1

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>using namespace std;// 计数排序
void CountSort(vector<int>& vecRaw, vector<int>& vecObj)
{// 确保待排序容器非空if (vecRaw.size() == 0)return;// 使用 vecRaw 的最大值 + 1 作为计数容器 countVec 的大小int vecCountLength = (*max_element(begin(vecRaw), end(vecRaw))) + 1;vector<int> vecCount(vecCountLength, 0);// 统计每个键值出现的次数for (int i = 0; i < vecRaw.size(); i++)vecCount[vecRaw[i]]++;// 后面的键值出现的位置为前面所有键值出现的次数之和for (int i = 1; i < vecCountLength; i++)vecCount[i] += vecCount[i - 1];// 将键值放到目标位置for (int i = vecRaw.size(); i > 0; i--)	// 此处逆序是为了保持相同键值的稳定性vecObj[--vecCount[vecRaw[i - 1]]] = vecRaw[i - 1];
}int main()
{vector<int> vecRaw = { 0,5,7,9,6,3,4,5,2,8,6,9,2,1 };vector<int> vecObj(vecRaw.size(), 0);CountSort(vecRaw, vecObj);for (int i = 0; i < vecObj.size(); ++i)cout << vecObj[i] << "  ";cout << endl;return 0;
}

桶排序

排序过程如下图所示：

桶排序

设置一个定量的数组当作空桶子。
寻访序列，并且把项目一个一个放到对应的桶子去。
对每个不是空的桶子进行排序。
从不是空的桶子里把项目再放回原来的序列中。

#include<stdio.h>
int main() {int book[1001],i,j,t;//初始化桶数组for(i=0;i<=1000;i++) {book[i] = 0;}//输入一个数n，表示接下来有n个数scanf("%d",&n);for(i = 1;i<=n;i++) {//把每一个数读到变量中去scanf("%d",&t);//计数  book[t]++;}//从大到小输出for(i = 1000;i>=0;i--) {for(j=1;j<=book[i];j++) {printf("%d",i);}}getchar();getchar();//getchar()用来暂停程序，以便查看程序输出的内容//也可以用system("pause");来代替return 0;
}

基数排序

取得数组中的最大数，并取得位数；
arr为原始数组，从最低位开始取每个位组成radix数组；
对radix进行计数排序（利用计数排序适用于小范围数的特点）

int maxbit(int data[], int n) //辅助函数，求数据的最大位数
{int maxData = data[0];		///< 最大数/// 先求出最大数，再求其位数，这样有原先依次每个数判断其位数，稍微优化点。for (int i = 1; i < n; ++i){if (maxData < data[i])maxData = data[i];}int d = 1;int p = 10;while (maxData >= p){//p *= 10; // Maybe overflowmaxData /= 10;++d;}return d;
}
void radixsort(int data[], int n) //基数排序
{int d = maxbit(data, n);int *tmp = new int[n];int *count = new int[10]; //计数器int i, j, k;int radix = 1;for(i = 1; i <= d; i++) //进行d次排序{for(j = 0; j < 10; j++)count[j] = 0; //每次分配前清空计数器for(j = 0; j < n; j++){k = (data[j] / radix) % 10; //统计每个桶中的记录数count[k]++;}for(j = 1; j < 10; j++)count[j] = count[j - 1] + count[j]; //将tmp中的位置依次分配给每个桶for(j = n - 1; j >= 0; j--) //将所有桶中记录依次收集到tmp中{k = (data[j] / radix) % 10;tmp[count[k] - 1] = data[j];count[k]--;}for(j = 0; j < n; j++) //将临时数组的内容复制到data中data[j] = tmp[j];radix = radix * 10;}delete []tmp;delete []count;
}