数据结构|各种排序算法梳理|复习版-创新互联

👋本篇基于Fire_Cloud_1大佬的超棒博客和菜鸟教程的排序算法教程，并结合以往笔记，对所涉及到的排序算法进行梳理，主要用于期末复习😓，重点侧重于算法思想。
成都创新互联专注为客户提供全方位的互联网综合服务，包含不限于网站设计、成都网站设计、武陵网络推广、重庆小程序开发公司、武陵网络营销、武陵企业策划、武陵品牌公关、搜索引擎seo、人物专访、企业宣传片、企业代运营等，从售前售中售后，我们都将竭诚为您服务，您的肯定，是我们大的嘉奖；成都创新互联为所有大学生创业者提供武陵建站搭建服务，24小时服务热线：18982081108，官方网址：www.cdcxhl.com
👋学习目标
能清楚给定一个序列在不同排序算法下不同趟后的结果（明确思路）
知道相关特征（复杂度、稳定性）

🚀冒泡排序

👉笔记博客链接：实验2 排序算法

🔔动图演示

在这里插入图片描述

🔔基本思想

每次冒泡依次比较相邻元素，并将相邻元素的较大(小)元向右移动，每一次会把大(小)的换至最右，并重复这一操作。

💯数据的顺序排好之后，冒泡算法仍然会继续进行下一轮的比较，直到size-1次，后面的比较没有意义的。如何优化❓
设置标志位judge
如果发生了交换，judge设置为true；如果没有交换就设置为false。
这样当一轮比较结束后如果judge仍为false即这一轮没有发生交换，说明数据的顺序已经排好，没有必要继续进行下去，实现及时终止。

🔔代码实现

templatevoid bubbleSort(T *array,int n)
{int temp;//交换用临时变量
    bool judge = true;//标志是否继续交换
	for (int i = 0;judge && (i< n-1);i++)
	{//每次遍历标志位都要先置为false，才能判断后面的元素是否发生了交换
		bool judge = false;
	    for(int j = n-1;j >i;j--)
	    {//把array[0:n-1]中大元素移到右边 
	    	if(array[j]< array[j-1])
			{		temp = array[j];
                array[j] = array[j-1];
                array[j-1] = temp;
                //只要有发生交换，judge就置为true
			    judge = true;
	     	}
		}	
	}
 }

👉时间复杂度：O( n 2 n^2 n2)

🚀选择排序

👉笔记博客链接：实验2 排序算法

🔔动图演示

在这里插入图片描述

🔔基本思想

遍历全部数组，把最小的往前排（把大的往后排也可以）

在长度为N的无序数组中，第一次遍历n-1个数，找到最小的数值与第一个元素交换
第二次遍历n-2个数，找到最小的数值与第二个元素交换；
…
第n-1次遍历，找到最小的数值与第n-1个元素交换，排序完成。

💯数据的顺序排好之后，选择排序算法仍然会继续进行下一轮的选择，直到n-1次，后面的比较同样也是没有意义的，优化方法同冒泡排序，实现及时终止。

设置标志位judge
如果发生了最小值(大值)更新，judge设置为true；如果没有就设置为false。
这样当一轮比较结束后如果judge仍为false即说明数据的顺序已经排好，没有必要继续进行下去，实现及时终止。

🔔代码实现

templatevoid selectionSort(T *array,int n)
{int temp;
	bool judge = true;
	for(int i = 0;judge && (i< n-1);i++)//终止条件 
	{int Min = i;
		judge = false;
		for(int j = i+1;j< n;j++)
		{	if(array[Min] >array[j]) Min = j;
			else judge = true;
		}
        if(Min != i)
        {   int temp = array[i];
           array[i] = array[Min];
           array[Min] = temp;
       }
	}
}

👉时间复杂度：O( n 2 n^2 n2)

🚀插入排序

👉笔记博客链接：实验2 排序算法

🔔动图演示

在这里插入图片描述

🔔基本思想

把每一个元素依次作为插入元素，找到合适的位置插入，维护一个有序列。（就和玩扑克牌理扑克牌顺序一个道理）在这里插入图片描述

采用升序插入排序，即先把数组的第一个元素视为已排序元素
后将第二个元素拿去插入，若比第一个小，就插到第一个前，反之插到其后
再把第三个元素拿去插入，和前两个元素都比较，找到合适的位置。
以此类推。

🔔代码实现

templatevoid insertSort(T *array,int n) 
{for (int i = 1;i< n;i++)
	{T x = array[i];//把每一个元素依次作为插入元素 
		int j;
		for(j = i-1;j >= 0 && x< array[j];j--)
		{	array[j + 1] = array[j];
		}
		array[j + 1] = x;
	}
}

👉时间复杂度：O( n 2 n^2 n2)

🚀桶排序

👉笔记博客链接：第六章：线性表链式描述

🔔动图演示

在这里插入图片描述

🔔基本思想

分配：将待排序的数组(链表)中每一个数根据他们的范围一一放入对应的桶中
排序：在每一个桶的内部分别对其进行排序(这里的排序考虑那些内部排序)
收集：从第一个桶开始，将其中的数据一一放回原数组(链表)
第六章笔记有一个链表桶排序例子

因为桶的个数和大小都是我们人为设置的。而每个桶又要避免空桶的情况。所以我们在使用桶排序的时候即需要对待排序数列要求偏均匀，又要要求桶的设计兼顾效率和空间。
👉有一个范围设定参考公式：范围gap = (max - min + 1)/桶数
👉在元素分配时：元素值整除(gap + 1)落到对应的桶

🔔代码实现

在这里插入图片描述

针对这一组数据，gap = 9，以下为该组数据的数组实现

void BucketSort(int* a, int n)
{int bucket[5][5];// 分配五个桶。
	int bucketsize[5];// 每个桶中元素个数的计数器。

	// 初始化桶和桶计数器。
	memset(bucket, 0, sizeof(bucket));
	memset(bucketsize, 0, sizeof(bucketsize));

	// 把数组a的数据按照范围放入对应桶中
	for (int i = 0; i< n; ++i)
	{bucket[a[i] / 10][bucketsize[a[i] / 10]++] = a[i];
	}

	// 分别对每个桶中的数据进行排序
	for (int i = 0; i< 5; ++i)
	{//这里用的是快速排序
		QuickSort(bucket[i], 0, bucketsize[i] - 1);
	}

	// 将把每个桶中的数据依次放回数组a中
	int index = 0;
	for (int i = 0; i< 5; ++i)
	{for (int j = 0; j< bucketsize[i]; ++j)
		{	a[index++] = bucket[i][j];
		}
	}
}

👉时间复杂度：O( n + k n+k n+k)，n是数据规模，k是桶数

🚀基数排序

👉笔记博客链接：第六章：线性表链式描述

🔔动图演示

在这里插入图片描述

🔔基本思想

将整数按某种基数r切割成不同的数字，然后对数字依次进行排序。一般是按基数10，因此直接按位数分解。

应用举例
(重点关注方法，给出链表序列能给出第n趟之后的序列)

🔔扩展：用队列实现

🔑基本思路：

每一数位排序要完成分发和回收，且要实现先分发入桶中的数据先回收出来，基于队列后，【分发数据】就是【尾插】，【回收数据】就是【头删】
针对要比较几次：在分发数据前我们应该先去求出这些数中大的那个数，然后再求出这个数的位数，那它的位数多少位，那就需要比较多少次

🔑算法图解: 在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

🔑代码实现

#include#define RADIX 10		//表示基数的个数
queuequ[RADIX];	//定义桶（每个桶均为一个队列）

//主体代码
void RadixSort(int* a, int n)		
{//首先求出数组中的大值
	int max = GetMax(a, n);
	//求出大值的位数
	int k = GetDigit(max);
	
	//进行k次的数据分发和回收
	for (int i = 0; i< k; ++i)
	{//分发数据
		Distribute(a, n, i);
		//回收数据
		Collect(a);
	}
}

//-------------功能补充------------------
//求解数组中的大值
int GetMax(int* a, int n)
{int max = a[0];
	for (int i = 0; i< n; ++i)
	{if (a[i] >max)
			max = a[i];
	}
	return max;
}

//求解大值的位数
int GetDigit(int num)
{//num : 10000
	int count = 0;
	while (num >0)
	{count++;
		num /= 10;
	}
	return count;
}

//获取数位逻辑
int GetKey(int value, int k)
{int key = 0;
	while(k >= 0)
	{key = value % 10;
		value /= 10;
		k--;
	}
	return key;
}

//分发数据逻辑
void Distribute(int* a, int n, int k)
{for (int i = 0; i< n; ++i)
	{int key = GetKey(a[i], k);
		qu[key].push(a[i]);
	}
}

//回收数据逻辑
void Collect(int* a)
{int index = 0;
	for (int i = 0; i< RADIX; ++i)
	{while (!qu[i].empty())
		{	a[index++] = qu[i].front();
			qu[i].pop();
		}
	}
}

👉时间复杂度：O( n × k n×k n×k)，n是数据规模，k是桶数

🚀堆排序

👉笔记博客链接：
第十二章：优先级队列，在了解堆排序之前，一定要先学习堆的相关概念
实验10.1 堆的操作

🔔动图演示

在这里插入图片描述

🔔算法思想

将要排序的n个元素初始化为一个大（小）根堆
每次从堆中提取（即删除）元素。
即初始化+依次pop

初建小根堆操作后，输出一次top，就pop一下，pop完后又是合规的小根堆就又把top输出，这个过程就是如上的依次pop操作从而实现排序，并借助依次输出top(即根)实现了升序输出。
如果想让降序输出，可以尝试将每次pop掉的存入栈，存完再出去，依据后进先出，实现小根堆堆排序降序输出。

🔑图解示例

在这里插入图片描述

🔔代码实现

这里贴的就是实验10.1的代码

#includeusing namespace std;

//将一个一维数组的长度从oldLength变成newLength。（后续push操作会用到） 
templatevoid changeLengthID(T*& array, int oldLength, int newLength)
{T* newarray = new T[newLength];//函数首先分配一个新的、长度为newLength的数组   
    int number = (oldLength< newLength) ? oldLength : newLength; //取min {oldLength, newLength} 
    for (int i = 0; i< number; i++)
		newarray[i] = array[i];//然后把原数组的前min {oldLength, newLength} 个元素复制到新数组中
    delete[] array;//释放原数组所占用的空间                      
    array = newarray;//将新数组赋值到旧数组完成更改 
}

//小根堆定义及实现 
templateclass minHeap
{public:
    	minHeap(int initialCapacity = 10)
		{//构造 
    		arrayLength = initialCapacity + 1;
    		heap = new T[arrayLength];
    		heapSize = 0;
		}
    	~minHeap() {delete[] heap; }//析构 
    	const T& top()
    	{//返回优先级大的元素的引用 
    		return heap[1];
    	}
    	void pop();//删除
		void push(const T&theElement);//插入
    	void initialize(T*theHeap, int theSize);//初始化 
    	void output(ostream& out) const;//输出 
	private:
		T* heap;//一个类型为T的一维数组 
		int arrayLength;//数组heap的容量 
    	int heapSize;//堆的元素个数               
};

//小根堆的插入 
templatevoid minHeap::push(const T& theElement)
{//把元素theElement加入堆
    
	//必要时增加数组长度 
	if (heapSize == arrayLength - 1)
    {//数组长度加倍 
        changeLengthID(heap, arrayLength, 2 * arrayLength);
        arrayLength *= 2;
    }
    
	//为元素theElement寻找插入位置 
	//小根堆要求老叶子比新叶子小 
    int currentNode = ++heapSize;//currentNode从新叶子向上移动，就从最底下开始 
    while (currentNode != 1 && heap[currentNode / 2] >theElement)
    {//这个时候老叶子比新叶子大，不能把元素放在这 
        heap[currentNode] = heap[currentNode / 2]; //把大的那个元素赋给currentNode，相当于把大的元素往下移 
        currentNode /= 2;//同时把currentNode（一个打算插入theElement的位置）移向双亲，就往上移                    
    }
    //循环结束，即找到合适的位置插入 
    heap[currentNode] = theElement;
}

//删除操作是针对堆顶元素而言的，即把末尾元素移动到堆顶，再自顶向下(重复构建堆的操作)，递归调整。
templatevoid minHeap::pop()
{//删除堆顶元素
    heap[1].~T(); 
	//删除最后一个元素，然后重新建堆（这一步相当于把末尾元素拿出来） 
    T lastElement = heap[heapSize--];
	//开始给拿出来的末尾元素找合适的放入位置，从顶开始，自顶向下调整 
    int currentNode = 1,
        child = 2;//currentNode的孩子    
    while (child<= heapSize)
    {//heap[child]应该是currentNode的更大的孩子（就是说它的值太大了，应该往后头放） 
        if (child< heapSize && heap[child] >heap[child + 1])
            child++;
		
		//可以把lastElement放在heap[currentNode]吗？ 
		//可以 
        if (lastElement<= heap[child])
            break; 
		//不可以（以下操作和上述push相关操作同理） 
        heap[currentNode] = heap[child];//把孩子child向上移动 
        currentNode = child;//向下移动一层寻找位置          
        child *= 2;
    }
    heap[currentNode] = lastElement;
}

//初始化一个非空小根堆 
templatevoid minHeap::initialize(T* theHeap, int theSize)
{//在数组theHeap[1:theSize]中建小根堆（参考p304-305) 
    delete[] heap;
    heap = theHeap;
    heapSize = theSize;
	
	//堆化 
    for (int root = heapSize / 2; root >= 1; root--)
    {T rootElement = heap[root];

        int child = 2 * root; 
        while (child<= heapSize)
        {	//heap[child]应该是兄弟中的较小者 
            if (child< heapSize && heap[child] >heap[child + 1])
                child++;
                
			//可以把rootElement放在heap[child / 2]吗? 
			//可以（原理同上 
            if (rootElement<= heap[child])
                break;  
            //不可以 
            heap[child / 2] = heap[child]; 
            child *= 2;                   
        }
        heap[child / 2] = rootElement;
    }
}

int main(void)
{int m, n;
    cin >>n;
    minHeapminheap(n);
    for (int i = 0; i< n; i++) 
	{int num;
        cin >>num;
        minheap.push(num);
    }
    cout<< minheap.top()<< endl;
    cin >>m;
    for (int i = 0; i< m; i++) 
	{int op, num;
        cin >>op;
        if (op == 1)
		{cin >>num;
            minheap.push(num);
            cout<< minheap.top()<< endl;
        }
        if (op == 2) 
		{minheap.pop();
            cout<< minheap.top()<< endl;
        }
        if (op == 3) 
		{int p;
            cin >>p;
            minHeapminheap1(p);
            for (int i = 0; i< p; i++) 
			{int number;
                cin >>number;
                minheap1.push(number);
            }
            for (int i = 0; i< p; i++) 
			{cout<< minheap1.top()<< " ";
                minheap1.pop();
            }
        }
    }
    return 0;
}

👉时间复杂度：O( n l o g n nlogn nlogn)

🚀归并排序

👉笔记博客链接：第十八章：分而冶之

🔔动图演示

在这里插入图片描述

🔔算法思想

利用分而治之方法进行排序算法：
将n个元素按非递增顺序排列
- 若n为1，算法终止；
- 否则
  - 将这一元素集合分割成两个或更多个子集合
  - 对每一个子集合分别排序
  - 将排好序的子集合归并为一个集合
即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序

🔔代码实现

在这里插入图片描述

templatevoid mergeSort(T a[],int n)
{//使用归并排序算法对a[0:n-1]进行排序
	T*b = new T[n];
	int segmentSize = 1;//段的大小
    while(segmentSize< n)
    {mergePass(a,b,segmentSize,n);//从a归并到b 
        segmentSize += segmentSize;
		mergePass(b,a,segmentSize,n);//从b归并到a 
        segmentSize += segmentSize;
    }
}

templatevoid mergePass(T x[],T y[],int segmentSize,int n)
{int i = 0;
	while(i<= n-2*segmentSize)
    {//归并两个大小为segmentSize的相邻段
        merge(x,y,i,i+segmentSize-1,i+2*segmentSize-1);
        i = i+2*segmentSize;
    }
	//剩下不足2*segmentSize个元素
    if(i+segmentSize< n)
		merge(x,y,i,i+segmentSize-1,n-1);
	else 
        for(int j = i;j<= n-1;j++)
			y[j] = x[j];//把最后一段复制到y
}

templatevoid merge(T c[],T d[],int startOfFirst,int endOfFirst,
int endOfSecond)
{int first = startOfFirst,//第一段的游标
		second = endOfFirst+1,//第二段的游标
    	result = startOfFirst;//结果段的游标
	//当两个被归并段都未处理完，则不断进行归并
    while((first<= endOfFirst) && (second<= endOfSecond))
    {if(c[first]<= c[second]) 
            d[result++] = c[first++];
		else 
            d[result++] = c[second++];
    }
	//考虑余下的部分
	if (first >endOfFirst)
    {//剩下第二段
		for(int q = second;q<= endOfSecond;q++)
			d[result++] = c[q];
    }
	else 
    {for(int q = first;q<= endOfFirst;q++)
            d[result++] = c[q];
    }
}

👉时间复杂度：O( n l o g n nlogn nlogn)

🚀快速排序

👉笔记博客链接：第十八章：分而冶之

🔔动图演示

在这里插入图片描述

🔔算法思想

从数列中取出一个数作为基准数
分区
- 将比这个数大的数全放到它的右边
- 小于或等于它的数全放到它的左边
再对左右区间重复第二步，直到各区间只有一个数

🔔代码实现

void Sort(node *array,int low,int high)//排序
{if(low >high) return;//排好了，不运行了
	int i,j;
	node index;
	node index;
	index = array[low];//定义基准数 
	i = low;
	j = high;
 	while(i< j)
	{while(i< j && array[j].weight >= index.weight)
  		{	//从右往左找比基准数小的
   			j--;
		}	
		if(j >i) 
		{	//交换array[i]和array[j]，并把i右移一位 
			array[i++] = array[j];
		}
		while(i< j && array[i].weight< index.weight)
		{	//从左往右找比基准数大的
			i++;
		}
		if(j >i) 
		{//交换array[i]和array[j]，并把j左移一位
			array[j--] = array[i];
		}
	}
 	array[i] = index;//基准点归位
 	Sort(array,low,i-1);//递归调用快排比基准点小的元素
 	Sort(array,i+1,high);//递归调用快排比基准点大的元素
}

👉时间复杂度：O( n l o g n nlogn nlogn)

🚀名次排序补充

👉也出现过，所以也放它进来吧，但是它似乎没有趟的概念😢
👉笔记博客链接：实验2 排序算法

🔔一句话思路

先计算每个元素的具体位置，再将其移动到相应位置

🔔代码实现

templatevoid rankSort(T *array,int n) 
{T *new_array = new T [n];//创建附加数组 
	int assist[100]; 
	for(int i = 0;i< n;i++)
    {   assist[i] = 0;
    }
    for(int i = 1;i< n;i++)
    {for(int j = 0;j< i;j++)
        {if(array[j]<= array[i])
                assist[i]++;
            else 
                assist[j]++;      
        }
    }
	for (int i = 0;i< n;i++)
	{//利用辅助数组，按照名次将array[i]暂时贴到新开辟的new_array[]中 
		new_array[assist[i]] = array[i];
	}
	for (int j = 0;j< n;j++)
	{array[j] = new_array[j];//将数组array重新进行赋值操作
	}	
	delete []new_array;
}

🚀比较总结

在这里插入图片描述

n：数据规模
k："桶"的个数
In-place：占用常数内存，不占用额外内存
Out-place：占用额外内存
稳定性：排序后 2 个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同

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