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选择排序(简单选择排序、堆排序)

简单选择排序(Selection Sort)

1. 算法思想

它通过多次遍历数组,每次从未排序部分中选择最小(或最大)的元素,将其放到已排序部分的末尾(或开头),直到整个数组有序。


2. 示例

原始数组[64, 25, 12, 22, 11]

  • 第1轮(从未排序的n个元素中查找)
    • 找到最小值 11,与第1个元素 64 交换。
    • 结果:[11, 25, 12, 22, 64]
  • 第2轮(从未排序的n - 1个元素中查找)
    • 找到最小值 12,与第2个元素 25 交换。
    • 结果:[11, 12, 25, 22, 64]
  • 第3轮
    • 找到最小值 22,与第3个元素 25 交换。
    • 结果:[11, 12, 22, 25, 64]
  • 第4轮
    • 剩余部分已排序,无需交换。

最终结果[11, 12, 22, 25, 64]


4. 时间复杂度
  • 最坏情况O(n²)(当数组完全逆序时)。
  • 最好情况O(n²)(即使数组已排序,仍需比较所有元素)。
  • 平均情况O(n²)

5. 空间复杂度
  • 原地排序O(1),只需常数级别的额外空间。

6. 稳定性
  • 不稳定:当存在相等元素时,可能改变它们的相对顺序。比如L={2,2,1},第一趟排序:L={1,2, 2},最终排序:L={1,2, 2};可以看到元素两个2的顺序发生了变化。

8. 代码实现
void SelectSort(ElemType A[], int n) {for (int i = 0; i < n; i++) {int min = i;//找到未排序元素中的最小值for (int j = i + 1; j < n; j++) if (A[j] < A[min]) min = i;//将最小值放入已排序序列的末尾if (min != i)swap(A[i], A[min]);}}

堆排序(Heap Sort)

1.堆的概念

n个关键字序列L[1…n]称为堆,当且仅当满足:

  • L(i) >= L(2i) 且 L(i) >= L(2i+1) 此时为大顶堆
  • L(i) <= L(2i) 且 L(i) <= L(2i+1) 此时为小顶堆

2.创建堆(以大顶堆为例)

建堆步骤:

  • 确定最后一个非叶结点的序号i = n/2
  • 判断是否符合大顶堆规则
  • 如果符合则对第i-1个结点从步骤二开始
  • 如果不符合规则,则与较大的叶子结点交换,然后对其子树从步骤二开始
    在这里插入图片描述

3.堆排序代码实现

堆排序分为两个主要阶段:建堆排序

  1. 建堆

    • 将无序数组调整为大顶堆(或小顶堆)。
    • 从最后一个非叶子节点开始,向上调整堆结构,确保每个子树满足堆的性质。
  2. 排序

    • 将堆顶元素(最大值)与堆的最后一个元素交换,将最大值“移出”堆。
    • 缩小堆的范围(排除已排序部分),对剩余部分重新调整为堆。
    • 重复上述过程,直到堆为空。

void AdjustHeap(Element A[], int k, int len) {A[0] = A[k];for(int i = 2 * k; i <= len; i = i * 2){if (i < len && A[i] < A[i + 1])i++;if (A[0] >= A[i]) break;else {A[k] = A[i];k = i;}}A[k] = A[0];
}void BuildHeap(Element A[], int len) {for (int i = len / 2; i >= 1; i--) {AdjustHeap(A, i, len);}
}void HeapSort(Element A[], int len) {BuildHeap(A, len);for (int i = len; i > 1; i--) {Swap(A[i], A[1]);AdjustHeap(A, 1, i - 1);}
}

当从大量数据中选取前k大或前k小的元素时,堆排序可以表现出较优的时间复杂度。


4. 时间复杂度
  • 建堆O(n)
  • 排序:每次调整堆的时间复杂度为 O(log n),需要调整 n-1 次。
  • 总时间复杂度O(n log n)

5. 空间复杂度
  • 原地排序O(1),只需常数级别的额外空间。

6. 稳定性
  • 不稳定:堆排序可能改变相等元素的相对顺序。可以以{1,2,2}将其调整为大顶堆为例。

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