数据结构排序小结Word下载.docx

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L.r[j+1]=L.r[0];

//插入到正确位置

}

}//InsertSort

2)折半插入排序返回目录

平均情况—O(n2)稳定性:

13

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15

voidBInsertSort(SqList&

//对顺序表L作折半插入排序。

inti,j,high,low,m;

++i){

//将L.r[i]暂存到L.r[0]

low=1;

high=i-1;

while(low<

=high){//在r[low..high]中折半查找有序插入的位置

m=(low+high)/2;

//折半

if(LT(L.r[0].key,L.r[m].key))high=m-1;

//插入点在低半区

elselow=m+1;

//插入点在高半区

j>

=high+1;

--j)L.r[j+1]=L.r[j];

L.r[high+1]=L.r[0];

//插入

}//BInsertSort

3)希尔排序算法演示返回目录

理想情况—O(nlog2n)最坏情况—O(n2)稳定性:

不稳定

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voidShellInsert(SqList&

L,intdk){

//对顺序表L作一趟希尔插入排序。

本算法对算法10.1作了以下修改:

//1.前后记录位置的增量是dk,而不是1;

//2.r[0]只是暂存单元,不是哨兵。

当j<

=0时,插入位置已找到。

for(i=dk+1;

if(LT(L.r[i].key,L.r[i-dk].key)){//需将L.r[i]插入有序增量子表

//暂存在L.r[0]

for(j=i-dk;

0&

&

j-=dk)

L.r[j+dk]=L.r[j];

//记录后移,查找插入位置

L.r[j+dk]=L.r[0];

}//ShellInsert

voidShellSort(SqList&

L,intdlta[],intt){

//按增量序列dlta[0..t-1]对顺序表L作希尔排序。

for(intk=0;

k<

t;

k++)

ShellInsert(L,dlta[k]);

//一趟增量为dlta[k]的插入排序

}//ShellSort

二、交换排序

1)冒泡排序算法演示返回目录

voidBubbleSort(SeqListR){

  inti,j;

  Booleanexchange;

//交换标志

  for(i=1;

i<

n;

i++){exchange="

FALSE;

j="

n-1;

j"

>

=i;

j--)//对当前无序区R[i..n]自下向上扫描

  if(R[j+1].key<

R[j].key){//交换记录

  R[0]=R[j+1];

//R[0]不是哨兵,仅做暂存单元

  R[j+1]=R[j];

  R[j]=R[0];

  exchange=TRUE;

//发生了交换,故将交换标志置为真

  }

  if(!

exchange)//本趟排序未发生交换,提前终止算法

  return;

  }//endfor(外循环)

}//BubbleSort<

/n;

i++){>

2)快速排序算法演示返回目录

平均情况—O(nlog2n)最坏情况—O(n2)辅助空间:

O(log2n)稳定性:

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50

intPartition(SqList&

L,intlow,inthigh){

//交换顺序表L中子序列L.r[low..high]的记录,使枢轴记录到位,

//并返回其所在位置,此时,在它之前(后)的记录均不大(小)于它

KeyTypepivotkey;

RedTypetemp;

pivotkey=L.r[low].key;

//用子表的第一个记录作枢轴记录

while(low<

high){//从表的两端交替地向中间扫描

high&

L.r[high].key>

=pivotkey)--high;

temp=L.r[low];

L.r[low]=L.r[high];

L.r[high]=temp;

//将比枢轴记录小的记录交换到低端

L.r[low].key<

=pivotkey)++low;

//将比枢轴记录大的记录交换到高端

returnlow;

//返回枢轴所在位置

}//Partition

L.r[0]=L.r[low];

//枢轴记录关键字

L.r[low]=L.r[high];

//将比枢轴记录小的记录移到低端

L.r[high]=L.r[low];

//将比枢轴记录大的记录移到高端

L.r[low]=L.r[0];

//枢轴记录到位

//返回枢轴位置

voidQSort(SqList&

//对顺序表L中的子序列L.r[low..high]进行快速排序

intpivotloc;

if(low<

high){//长度大于1

pivotloc=Partition(L,low,high);

//将L.r[low..high]一分为二

QSort(L,low,pivotloc-1);

//对低子表递归排序,pivotloc是枢轴位置

QSort(L,pivotloc+1,high);

//对高子表递归排序

}//QSort

voidQuickSort(SqList&

L){//算法10.8

//对顺序表L进行快速排序

QSort(L,1,L.length);

}//QuickSort

三、选择排序

1)简单选择排序算法演示返回目录

时间复杂度:

voidSelectSort(SqList&

//对顺序表L作简单选择排序。

for(i=1;

i<

L.length;

++i){//选择第i小的记录,并交换到位

j=SelectMinKey(L,i);

//在L.r[i..L.length]中选择key最小的记录

if(i!

=j){//L.r[i]←→L.r[j];

与第i个记录交换

temp=L.r[i];

L.r[i]=L.r[j];

L.r[j]=temp;

}//SelectSort

2)堆排序算法演示返回目录

平均情况—O(nlog2n)最坏情况—O(nlog2n)辅助空间:

voidHeapAdjust(HeapType&

H,ints,intm){

//已知H.r[s..m]中记录的关键字除H.r[s].key之外均满足堆的定义,

//本函数调整H.r[s]的关键字,使H.r[s..m]成为一个大顶堆

//(对其中记录的关键字而言)

intj;

RedTyperc;

rc=H.r[s];

for(j=2*s;

j<

=m;

j*=2){//沿key较大的孩子结点向下筛选

if(j<

m&

H.r[j].key<

H.r[j+1].key)++j;

//j为key较大的记录的下标

if(rc.key>

=H.r[j].key)break;

//rc应插入在位置s上

H.r[s]=H.r[j];

s=j;

H.r[s]=rc;

}//HeapAdjust

voidHeapSort(HeapType&

H){

//对顺序表H进行堆排序。

inti;

for(i=H.length/2;

i>

0;

--i)//把H.r[1..H.length]建成大顶堆

HeapAdjust(H,i,H.length);

for(i=H.length;

1;

--i){

temp=H.r[i];

H.r[i]=H.r[1];

H.r[1]=temp;

//将堆顶记录和当前未经排序子序列Hr[1..i]中

//最后一个记录相互交换

HeapAdjust(H,1,i-1);

//将H.r[1..i-1]重新调整为大顶堆

}//HeapSort

四、归并排序算法演示返回目录

O(n)稳定性:

voidMerge(RedTypeSR[],RedTypeTR[],inti,intm,intn){

//将有序的SR[i..m]和SR[m+1..n]归并为有序的TR[i..n]

intj,k;

for(j=m+1,k=i;

=m&

=n;

++k){

//将SR中记录由小到大地并入TR

ifLQ(SR[i].key,SR[j].key)TR[k]=SR[i++];

elseTR[k]=SR[j++];

if(i<

=m)//TR[k..n]=SR[i..m];

将剩余的SR[i..m]复制到TR

while(k<

=n&

=m)TR[k++]=SR[i++];

=n)//将剩余的SR[j..n]复制到TR

j<

=n)TR[k++]=SR[j++];

}//Merge

voidMSort(RedTypeSR[],RedTypeTR1[],ints,intt){

//将SR[s..t]归并排序为TR1[s..t]。

intm;

RedTypeTR2[20];

if(s==t)TR1[t]=SR[s];

else{

m=(s+t)/2;

//将SR[s..t]平分为SR[s..m]和SR[m+1..t]

MSort(SR,TR2,s,m);

//递归地将SR[s..m]归并为有序的TR2[s..m]

MSort(SR,TR2,m+1,t);

//将SR[m+1..t]归并为有序的TR2[m+1..t]

Merge(TR2,TR1,s,m,t);

//将TR2[s..m]和TR2[m+1..t]归并到TR1[s..t]

}//MSort

voidMergeSort(SqList&

//对顺序表L作归并排序。

MSort(L.r,L.r,1,L.length);

}//MergeSort

五、基数排序算法演示返回目录

平均情况—O(d(n+rd))最坏情况—O(d(n+rd))辅助空间:

O(rd)稳定性:

voidDistribute(SLList&

L,inti,ArrType&

f,ArrType&

e){

//静态链表L的r域中记录已按(keys[0],...,keys[i-1])有序,

//本算法按第i个关键字keys[i]建立RADIX个子表,

//使同一子表中记录的keys[i]相同。

f[0..RADIX-1]和e[0..RADIX-1]

//分别指向各子表中第一个和最后一个记录。

intj,p;

for(j=0;

RADIX;

++j)f[j]=0;

//各子表初始化为空表

for(p=L.r[0].next;

p;

p=L.r[p].next){

j=L.r[p].keys[i]-'

0'

;

//将记录中第i个关键字映射到[0..RADIX-1],

if(!

f[j])f[j]=p;

elseL.r[e[j]].next=p;

e[j]=p;

//将p所指的结点插入第j个子表中

}//Distribute

voidCollect(SLList&

L,inti,ArrTypef,ArrTypee){

//本算法按keys[i]自小至大地将f[0..RADIX-1]所指各子表依次链接成

//一个链表,e[0..RADIX-1]为各子表的尾指针

intj,t;

!

f[j];

j++);

//找第一个非空子表,succ为求后继函数:

++

L.r[0].next=f[j];

//L.r[0].next指向第一个非空子表中第一个结点

t=e[j];

while(j<

RADIX){

for(j=j+1;

RADIX&

//找下一个非空子表

RADIX)//链接两个非空子表

{L.r[t].next=f[j];

t=e[j];

}

L.r[t].next=0;

//t指向最后一个非空子表中的最后一个结点

}//Collect

voidRadixSort(SLList&

//L是采用静态链表表示的顺序表。

//对L作基数排序,使得L成为按关键字自小到大的有序静态链表,

//L.r[0]为头结点。

ArrTypef,e;

L.recnum;

++i)L.r[i-1].next=i;

L.r[L.recnum].next=0;

//将L改造为静态链表

for(i=0;

L.keynum;

//按最低位优先依次对各关键字进行分配和收集

Distribute(L,i,f,e);

//第i趟分配

Collect(L,i,f,e);

//第i趟收集

print_SLList2(L,i);

}//RadixSort

Shaker排序法-改良的气泡排序

作者:

来源:

zz发表时间:

2007-11-30浏览次数:

2411字号:

大中小

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Shaker排序法-改良的气泡排序

請看看之前介紹過的氣泡排序法:

for(i=0;

MAX-1&

flag==1;

i++){

flag=0;

for(j=0;

MAX-i-1;

j++){

if(number[j+1]<

number[j]){

SWAP(number[j+1],number[j]);

flag=1;

}

事實上這個氣泡排序法已經不是單純的氣泡排序了,它使用了旗標與右端左移兩個方法來改進排序的效能,而Shaker排序法使用到後面這個觀念進一步改良氣泡排序法。

在上面的氣泡排序法中,交換的動作並不會一直進行至陣列的最後一個,而是會進行至MAX-i-1,所以排序的過程中,陣列右方排序好的元素會一直增加,使得左邊排序的次數逐漸減少,如我們的例子所示:

排序前:

952790498058691850

1.2790498058691850[95]95浮出

2.27498058691850[9095]90浮出

3.274958691850[809095]80浮出

4.2749691850[58809095]......

5.27691849[5058809095]......

6.691827[495058809095]......

7.6918[27495058809095]

方括號括住的部份表示已排序完畢,Shaker排序使用了這個概念,如果讓左邊的元素也具有這樣的性質,讓左右兩邊的元素都能先排序完成,如此未排序的元素會集中在中間,由於左右兩邊同時排序,中間未排序的部份將會很快的減少。

方法就在於氣泡排序的雙向進行,先讓氣泡排序由左向右進行,再來讓氣泡排序由右往左進行,如此完成一次排序的動作,而您必須使用left與right兩個旗標來記錄左右兩端已排序的元素位置。

一個排序的例子如下所示:

45197781132818197711

往右排序:

194577132818197711[81]

向左排序:

[11]1945771328181977[81]

[11]194513281819[777781]

[1113]1945182819[777781]

[1113]19182819[45777781]

[111318]191928[45777781]

[111318]1919[2845777781]

[1113181919][2845777781]

如上所示,括號中表示左右兩邊已排序完成的部份,當left>

right時,則排序完成。

publicclassShakerSort

...{

publicstaticvoidsort(int[]number)

inti,left=0,right=number.length-1,shift=0;

while(left<

right)

...{//向右进行气泡排序

for(i=left;

right;

i++)

if(number[i]>

number[i+1])

swap(number,i,i+1);

shift=i;

right=shift;

//向左进行气泡排序

for(i=right;

i>

left;

i--)

if(number[i]<

number[i-1])

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