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【数据结构】励志大厂版·初阶(复习+刷题)排序

前引:本篇作为初阶结尾的最后一篇—排序,将先介绍八种常用的排序方法,然后开始刷题,小编会详细注释每句代码的作用,不会出现看不懂的情况,这点大家放心,既是写给大家同时也是写给自己的!已经迫不及待想看看Hoare大佬的排序了!各种分组分组排序的思想如何在题目中得到体现?突破口在哪!~~以下排序实现我们最优先实现单趟,再实现整体!由易到难!

【注:本文仅仅是作为复习使用,完整的思维讲解可打开小编主页,有详细教程讲解哦!】 

目录

稳定排序与不稳定排序有哪些

直接插入排序

实现思路:

 复杂度:

 希尔排序

实现思路:

 代码优化:

 复杂度:

堆排序

实现思路:

复杂度:

冒泡排序

实现思路:

代码优化:

复杂度:

选择排序

实现思路:

 复杂度:

Hoare排序

实现思路:

 复杂度:

快排(双指针)

实现思路:

 复杂度:

归并排序

实现思路: 

复杂度:

排序OJ题(1)

排序OJ(2)

排序OJ(3)

排序OJ(4)

排序OJ(5)


稳定排序与不稳定排序有哪些

稳定:冒泡排序、直接插入排序、归并排序

不稳定: 快速排序、堆排序、选择排序、希尔排序

直接插入排序

实现思路:

从第一个元素开始,默认第一个元素是有序的,将其之后的元素与前面的进行依次比较,                根据条件进行移动、插入

单趟实现

 整体实现

//直接插入排序
void Direct(int* arr, int size)
{//断言assert(arr);for (int i = 1; i < size; i++){//单趟//待比元素(待比元素刚开始应该在待排元素的前一位)int end = i-1;//待排元素int tmp = arr[i];while (end >= 0){//如果待排的比比较的元素小,就后移if (arr[end] > tmp){arr[end + 1] = arr[end];//比较元素后移end--;}elsebreak;//此时说明待排元素大于等于end位置的元素 或者 已经到数组末尾}//插入arr[end + 1] = tmp;}
}
 复杂度:

时间复杂度最坏:O(N^2)     空间复杂度:O(1) 

 希尔排序

实现思路:

 希尔排序是在直接插入排序上的优化,从大概有序到整体有序,避免了最坏情况。将一个数组分组,保证每组间隔一致,将每组进行直接插入排序,再整体实现直接插入排序

单趟实现(注意待排元素不越界)

整体实现达到大概有序

再进行一趟直接插入排序达到整体有序

//希尔排序
void Shell(int* arr, int size)
{//断言assert(arr);//设置间隔int val = 3;for (int j = 0; j < val; j++)//外出循环控制end的起始位置{//单趟(内层循环控制end、tmp的位置)for (int i = j; i + val < size; i += val){//待比元素int end = i;//待排元素int tmp = arr[end + val];while (end >= 0){//如果待排元素小于待比元素就前移if (arr[end] > tmp){arr[end + val] = arr[end];//end前移val个单位end -= val;}elsebreak;}//循环结束代表满足插入条件arr[end + val] = tmp;}}Direct(arr, size);
}
 代码优化:

假如有一万个数据,那么间隔val就太短了不适合,我们可以让间隔为每次的二分之一,根据长度选择间隔。最后间隔会达到1,同时也就不用去再接入直接插入排序的接口了

 复杂度:

优化之前时间复杂度最坏情况:O(N^2)

优化之后明显感觉更效率:外层*内层O(logN)* O(N)       

空间复杂度:O(1)

堆排序

实现思路:

 利用堆的向上调整、向下调整来存储数据,再利用多次出堆顶元素来完成排序。下面小编用大顶堆、从下标1开始存储来实现堆排序

实现堆:

	//建推Heap Heapspace;
//初始化
void Perliminary(Heap* Heapspace)
{//初始化变量Heapspace->max = MAX;Heapspace->size = 0;Heapspace->data = (int*)malloc(sizeof(int) * Heapspace->max);if (Heapspace->data == NULL){printf("初始化失败\n");return;}
}
//交换函数
void Exchange(int* p1, int* p2)
{int tmp = *p1;*p1 = *p2;*p2 = tmp;
}
//上浮调整
void Upward(int* data,int child)
{//设置父节点下标int parent = child / 2;while (parent > 0){//如果子节点大于父节点,就交换if (data[child] > data[parent]){Exchange(&data[child], &data[parent]);//更新父节点、子节点child = parent;parent = child / 2;}elsebreak;}
}
//入堆
void Enter(Heap* Heapspace, int data)
{//判断堆是否存满,是则扩容if (Heapspace->size == Heapspace->max){int* pc = (int*)malloc(sizeof(int) * (Heapspace->max) * 2);if (pc == NULL){printf("空间扩容失败\n");return;}//更新堆信息Heapspace->max *= 2;Heapspace->data = pc;}//入堆Heapspace->size++;Heapspace->data[Heapspace->size] = data;//上浮调整Upward(Heapspace->data, Heapspace->size);
}
//打印堆元素
void Printf_Heap(Heap Heapspace, int size)
{printf("堆元素:");for (int i = 1; i <= size; i++){printf("%d ", Heapspace.data[i]);}printf("\n");
}
//下沉调整
void Subsidence(Heap* Heapspace)
{//设置子节点、父节点下标int parent = 1;int child = 2 * parent;//堆尾堆顶交换Exchange(&Heapspace->data[1], &Heapspace->data[Heapspace->size]);//出堆顶元素if (Heapspace->size > 1){Heapspace->size--;}while (parent > 0 && child <= Heapspace->size){//找左右子节点最大值if (child <= Heapspace->size && Heapspace->data[child] < Heapspace->data[child + 1]){child++;}//调整堆顶if (child <= Heapspace->size && Heapspace->data[parent] < Heapspace->data[child]){Exchange(&Heapspace->data[parent], &Heapspace->data[child]);//调整下标parent = child;child = 2 * parent;}elsebreak;}
}

堆排序:

利用堆的下沉调整:每次将堆尾元素与堆顶元素交换,然后调整堆以保持大顶堆的性质,多次调整达到排序效果

for (int j = 0; j < size; j++)
{//下沉调整Subsidence(&Heapspace);
}

复杂度:

 时间复杂度为O(N logN),空间复杂度为O(1)

冒泡排序

实现思路:

从第一个元素开始,与之后的所有元素进行比较,较大则交换位置,直至排完所有元素

单趟实现: 

整体实现:

//冒泡排序
void Bubbles(int* arr, int size)
{//断言assert(arr);for (int i = 1; i < size; i++){//单趟for (int end = 0; end < size - 1; end++){//如果大于后面的元素,就交换if (arr[end] > arr[end + 1]){Exchange(&arr[end], &arr[end + 1]);}}}
}
代码优化:

如果经过单趟,没有任何排序过程,说明整体都是有序的,可以直接结束循环

复杂度:

时间复杂度:O(N^2),空间复杂度:O(1) 

选择排序

实现思路:

 开始整个数组都是无序的额,找整个无序组中的最小值,与有序部分的末尾进行交换,一直重复

单趟实现:

整体实现:

//选择排序
void Select(int* arr, int size)
{//断言assert(arr);//end是有序组的下标int end = 0;//记录较小值的下标int tmp = 0;for (int i = 0; i < size - 1; i++){//第二次遍历应该从end的位置开始tmp = end;//单趟for (int i = end; i < size; i++){//找小if (arr[i] < arr[tmp]){//记录较小值的下标tmp = i;}}//此时遍历结束,找到了最小值下标,与有序组的末尾元素交换Exchange(&arr[tmp], &arr[end]);//更新endend++;}
}
 复杂度:

时间复杂度:O(N^2),空间复杂度:O(1)

Hoare排序

实现思路:

通过两个指针的移动,左边找大,右边找小,目的是让大的去到右边,小的去到左边,二者相遇再与 key 位置交换。记得 key 在哪边,对面的指针先动。否则会出现下面这个情况:

当两个指针发生交换时,左边指针会因为找到大的停下,右边再与左边的相遇,那么这个元素较大;如果右边先走,那么交换之后,右边找到的一定是小的,相遇时也能保证是小的

 单趟实现:

左边找大,右边找小,相遇则交换 key 的位置元素

整体实现:

此时需要更新 key 的位置到二者相遇的位置,然后就将数组分为了两组,分别递归,例如:

记录的原因以及递归的过程:

 如果不记录left、right,那么递归右区间时,right会随着左递归不断变化,导致无法递归右区间

//Hoare排序
void Hoare(int* arr,int left,int right,int size)
{//递归结束条件if (left >= right){return;}//记录int begin = left;int end = right;//单趟//设置keyint key = left;while (left < right){//左边找小,右边找大(右边先走)while (arr[right] >= arr[key] && left < right){right--;}while (arr[left] <= arr[key] && left < right){left++;}//此时找到了对应的元素,就交换Exchange(&arr[left], &arr[right]);}//此时二者相遇,交换key位置Exchange(&arr[key], &arr[left]);key = left;//左递归Hoare(arr, begin, key - 1, size);//右递归Hoare(arr, key + 1, end, size);
}
 复杂度:

时间复杂度:O(N logN),空间复杂度:O(1)

快排(双指针)

实现思路:

单趟: 

开始时有两个指针 prev 与 cur ,分别找大找小,随后进行交换。注意交换完之后,cur需要移动,否则一直进不了循环(单趟是排完一个数字)

整体实现:

现在我们划分了基准值,分别递归左、右区间,注意记录部分值,原因和Hoare排序一样

//快排(双指针)
void Snap_shot(int* arr, int size,int prev)
{//断言assert(arr);int cur = prev + 1;//递归结束条件if (cur >= size){return;}//记录int begin = prev;//设置基准值int pivot = prev;while (cur < size){//找小找大,注意是cur先动while (arr[cur] >= arr[pivot] && cur < size){cur++;}while (arr[prev] <= arr[pivot] && prev < cur && cur < size){prev++;}if (cur < size){//此时找到了对应的值,进行交换Exchange(&arr[cur], &arr[prev]);//交换之后,cur再++cur++;}}//此时交换prev与pivot的位置Exchange(&arr[prev], &arr[pivot]);//更新基准值pivot = prev;//递归左区间(注意此时划分区间需要改变size)Snap_shot(arr, pivot, begin);//递归右区间Snap_shot(arr, size, pivot + 1);
}
 复杂度:

时间复杂度:O(N logN),空间复杂度:O(1)

归并排序

实现思路: 

首先咱们看到这是将一个数组每次递归二分,这里通过划分区间并不难,难的是合并时如何排序?

建议一个临时数组,通过每次函数返回的基准值进行划分区间,当划分到左右区间只有一个数据时开始合并,合并时就需要去排序了【由于是复习文章,详细思路可看小编的主页【排序终结篇】】

递归分组:

左区间不断随着Middle分半,右区间会随着左区间传的参数改变left、right来产生,右边同理

//递归结束条件
if (left >= right)
{return;
}
//划分
int Middle = (left + right) / 2;//递归划分区间
//左区间
Sort(arr, newnode, left, Middle);
//右区间
Sort(arr, newnode, Middle + 1, right);

归并过程:

此时我们划分了左右区间,分别是

然后我们对这个区间进行排序,排序的结果先放在临时数组,例如:8、3、6、1、2拷贝的例子:

我们可以用memcpy一键拷贝,需要注意它的三个参数:目的地起始位置、源起始位置、字节

主函数:

//归并排序
void Merge(int* arr,int size)
{assert(arr);//开辟空间int* newnode = (int*)malloc(sizeof(int) * size);if (newnode == NULL){printf("空间开辟失败\n");return;}//将开好的空间传给子函数Sort(arr, newnode, 0, size - 1);
}

 子函数(递归、合并函数):

//归并子函数
void Sort(int* arr, int* newnode, int left, int right)
{//递归结束条件if (left >= right){return;}//划分int Middle = (left + right) / 2;//递归划分区间//左区间Sort(arr, newnode, left, Middle);//右区间Sort(arr, newnode, Middle + 1, right);//此时区间划分完毕,进行归并int begin1 = left;int end1 = Middle;int begin2 = Middle + 1;int end2 = right;int tmp = left;while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2){if (arr[begin1] < arr[begin2]){//转移到新数组newnode[tmp] = arr[begin1];begin1++;tmp++;}else{newnode[tmp] = arr[begin2];begin2++;tmp++;}}//此时如果有元素未拷贝完,拷贝完剩余部分数据while (begin1 <= end1){newnode[tmp] = arr[begin1];begin1++;tmp++;}while (begin2 <= end2){newnode[tmp] = arr[begin2];begin2++;tmp++;}//拷贝回原数组(注意left、right是下标,所以加一)memcpy(arr+left, newnode+left, sizeof(int) * (right - left + 1));
}
复杂度:

时间复杂度:O(N logN),空间复杂度:O(N)

排序OJ题(1)

 快排采用找基准值,划分区间进行递归排序,为分治思想

排序OJ(2)

注意是从后往前比较。

假设此时排序完前7个元素:15、23、38、54、60、72、96  现在将45插入其中

45 VS 96  继续比较直到比到 38,  45>38,停止比较,中间有4个元素加上38一共比较了5次

此题何为从后往前:

例如第一个54已经为有序,现在插入38

 38<54,有序组变为 38、54,继续下一个元素,意思是前7个正常排,45采用从后往前排

排序OJ(3)

归并需要额外开辟一个数组作为临时数组

排序OJ(4)

稳定排序的有: 冒泡、直接插入、归并

时间复杂度稳定在O(N^2)的只有直接插入排序

排序OJ(5)

 两个指针分别找大找小再交换、最后找大的指针指向的元素与基准值65交换,得到A

【雾非雾】期待与你的下次相遇! 

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