十种排序算法比较.docx
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十种排序算法比较
十种排序算法比较
排序算法有很多,所以在特定情景中使用哪一种算法很重要。
为了选择合适的算法,可以按照建议的顺序考虑以下标准:
(1)执行时间
(2)存储空间
(3)编程工作
对于数据量较小的情形,
(1)
(2)差别不大,主要考虑(3);而对于数据量大的,
(1)为首要。
主要排序法有:
一、冒泡(Bubble)排序——相邻交换
二、选择排序——每次最小/大排在相应的位置
三、插入排序——将下一个插入已排好的序列中
四、壳(Shell)排序——缩小增量
五、归并排序
六、快速排序
七、堆排序
八、拓扑排序
九、锦标赛排序
十、基数排序
一、冒泡(Bubble)排序
----------------------------------Code从小到大排序n个数------------------------------------
voidBubbleSortArray()
{
for(inti=1;i{
for(intj=0;i{
if(a[j]>a[j+1])//比较交换相邻元素
{
inttemp;
temp=a[j];a[j]=a[j+1];a[j+1]=temp;
}
}
}
}
-------------------------------------------------Code------------------------------------------------
效率O(n2),适用于排序小列表。
二、选择排序
----------------------------------Code从小到大排序n个数--------------------------------
voidSelectSortArray()
{
intmin_index;
for(inti=0;i{
min_index=i;
for(intj=i+1;jif(arr[j]if(min_index!
=i)//找到最小项交换,即将这一项移到列表中的正确位置
{
inttemp;
temp=arr[i];arr[i]=arr[min_index];arr[min_index]=temp;
}
}
}
-------------------------------------------------Code-----------------------------------------
效率O(n2),适用于排序小的列表。
三、插入排序
--------------------------------------------Code从小到大排序n个数-------------------------------------
voidInsertSortArray()
{
for(inti=1;i{
inttemp=arr[i];//temp标记为未排序第一个元素
intj=i-1;
while(j>=0&&arr[j]>temp)/*将temp与已排序元素从小到大比较,寻找temp应插入的位置*/
{
arr[j+1]=arr[j];
j--;
}
arr[j+1]=temp;
}
}
------------------------------Code--------------------------------------------------------------
最佳效率O(n);最糟效率O(n2)与冒泡、选择相同,适用于排序小列表
若列表基本有序,则插入排序比冒泡、选择更有效率。
四、壳(Shell)排序——缩小增量排序
-------------------------------------Code从小到大排序n个数-------------------------------------
voidShellSortArray()
{
for(intincr=3;incr<0;incr--)//增量递减,以增量3,2,1为例
{
for(intL=0;L<(n-1)/incr;L++)//重复分成的每个子列表
{
for(inti=L+incr;i{
inttemp=arr[i];
intj=i-incr;
while(j>=0&&arr[j]>temp)
{
arr[j+incr]=arr[j];
j-=incr;
}
arr[j+incr]=temp;
}
}
}
}
--------------------------------------Code-------------------------------------------
适用于排序小列表。
效率估计O(nlog2^n)~O(n^1.5),取决于增量值的最初大小。
建议使用质数作为增量值,因为如果增量值是2的幂,则在下一个通道中会再次比较相同的元素。
壳(Shell)排序改进了插入排序,减少了比较的次数。
是不稳定的排序,因为排序过程中元素可能会前后跳跃。
五、归并排序
----------------------------------------------Code从小到大排序---------------------------------------
voidMergeSort(intlow,inthigh)
{
if(low>=high) return;//每个子列表中剩下一个元素时停止
elseintmid=(low+high)/2;/*将列表划分成相等的两个子列表,若有奇数个元素,则在左边子列表大于右侧子列表*/
MergeSort(low,mid);//子列表进一步划分
MergeSort(mid+1,high);
int[]B=newint[high-low+1];//新建一个数组,用于存放归并的元素
for(inti=low,j=mid+1,k=low;i<=mid&&j<=high;k++)/*两个子列表进行排序归并,直到两个子列表中的一个结束*/
{
if(arr[i]<=arr[j];)
{
B[k]=arr[i];
I++;
}
else
{B[k]=arr[j];j++;}
}
for( ;j<=high;j++,k++)//如果第二个子列表中仍然有元素,则追加到新列表
B[k]=arr[j];
for( ;i<=mid;i++,k++)//如果在第一个子列表中仍然有元素,则追加到新列表中
B[k]=arr[i];
for(intz=0;zarr[z]=B[z];
}
-----------------------------------------------------Code---------------------------------------------------
效率O(nlogn),归并的最佳、平均和最糟用例效率之间没有差异。
适用于排序大列表,基于分治法。
六、快速排序
------------------------------------Code--------------------------------------------
/*快速排序的算法思想:
选定一个枢纽元素,对待排序序列进行分割,分割之后的序列一个部分小于枢纽元素,一个部分大于枢纽元素,再对这两个分割好的子序列进行上述的过程。
*/ voidswap(inta,intb){intt;t=a;a=b;b=t;}
intPartition(int[]arr,intlow,inthigh)
{
intpivot=arr[low];//采用子序列的第一个元素作为枢纽元素
while(low{
//从后往前栽后半部分中寻找第一个小于枢纽元素的元素
while(low=pivot)
{
--high;
}
//将这个比枢纽元素小的元素交换到前半部分
swap(arr[low],arr[high]);
//从前往后在前半部分中寻找第一个大于枢纽元素的元素
while(low{
++low;
}
swap(arr[low],arr[high]);//将这个枢纽元素大的元素交换到后半部分
}
returnlow;//返回枢纽元素所在的位置