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S12 简单排序算法--冒泡 选择 直接插入 希尔排序

冒泡排序

通过相邻元素两两比较,将较大元素逐步 “冒泡” 到数组末尾(或较小元素冒泡到头部),每一轮遍历确定一个元素的最终位置。

  • 核心操作:相邻元素交换,每轮遍历后,未排序区间的最大元素沉到末尾。

  • 优化点:若某轮遍历无元素交换,说明数组已有序,可提前终止(避免无效循环)

void BubbleSort(int *arr, int len)
{for (int i = 0; i < len - 1; i++){bool tag = false;for (int j = 0; j < len - i - 1; j++){if (arr[j] > arr[j + 1]){tag = false;int tmp = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = tmp;}}if (tag)break;}
}

关键特点

  • 时间复杂度:最好 O (n)(已有序,优化后)、最坏 O (n²)、平均 O (n²)。

  • 空间复杂度:O (1)(原地排序)。

  • 稳定性:稳定(相等元素不交换,保持原有顺序)。

  • 适用场景:小规模数据、近乎有序的数据(优化后效率高)

选择排序

每一轮从未排序区间中找到最小(或最大)元素,将其与未排序区间的第一个元素交换,逐步缩小未排序区间。

  • 核心操作:找最小值 + 交换,每轮仅需 1 次交换(比冒泡排序交换次数少)。

void SelectSort(int*arr,int len){for(int i=0;i<len-1;i++){int min=i;for(int j=i+1;j<len;j++){if(arr[min]>arr[j]){min=j;}}int tmp=arr[i];arr[i]=arr[min];arr[min]=tmp;}
}

关键特点

  • 时间复杂度:最好 O (n²)、最坏 O (n²)、平均 O (n²)(无优化空间,需完整遍历找最小值)。

  • 空间复杂度:O (1)(原地排序)。

  • 稳定性:不稳定(例如 [2, 2, 1],第一轮交换后变为 [1, 2, 2],两个 2 的相对顺序不变?实际测试稳定?注意:经典选择排序是不稳定的!反例:[3, 2, 2, 1],第一轮最小元素 1 与 3 交换,得到 [1, 2, 2, 3],看似稳定;但 [5, 3, 5, 2],第一轮最小元素 2 与 5 交换,得到 [2, 3, 5, 5],第一个 5 和第二个 5 的相对顺序不变?真正反例:[2, 1, 3, 1],第一轮 1(索引 3)与 2(索引 0)交换,得到 [1, 1, 3, 2],原索引 1 的 1 和索引 3 的 1 顺序不变?实际错误:经典选择排序不稳定的核心场景是 “相等元素被交换到前面”,例如 [3, 4, 1, 4],第一轮 1 与 3 交换,得到 [1, 4, 3, 4],原第一个 4(索引 1)和第二个 4(索引 3)顺序不变;正确反例:[4, 3, 2, 4, 1],第一轮 1 与 4(索引 0)交换,得到 [1, 3, 2, 4, 4],仍稳定?实际结论:选择排序是否稳定取决于实现,经典实现(找最小索引交换)是不稳定的,例如 [5, 1, 5, 2],第一轮 1 与 5(索引 0)交换,得到 [1, 5, 5, 2],原索引 0 的 5 和索引 2 的 5 顺序改变,因此不稳定)。

  • 适用场景:小规模数据、对交换次数敏感的场景(交换次数远少于冒泡排序)。

直接插入排序

将数组分为已排序区间未排序区间,每次取未排序区间的第一个元素,插入到已排序区间的合适位置(比它大的元素后移),逐步扩大已排序区间。

  • 核心操作:元素后移 + 插入,类似整理扑克牌的逻辑

void InsertSort(int *arr,int len){for(int i=1;i<len;i++){int j;int tmp=arr[i];for(j=i-1;j>=0;j--){if(arr[j]>tmp){arr[j+1]=arr[j];}else{break;}}arr[j+1]=tmp;}
}

关键特点

  • 时间复杂度:最好 O (n)(已有序,无需后移)、最坏 O (n²)、平均 O (n²)。

  • 空间复杂度:O (1)(原地排序)。

  • 稳定性:稳定(相等元素不后移,保持原有顺序)。

  • 适用场景:小规模数据、近乎有序的数据(效率接近 O (n))、链表排序(无需元素后移,仅需修改指针)。

希尔排序

直接插入排序的优化版,核心是「分组插入排序」:通过设置一个 “步长”(gap),将数组分为多个子数组,对每个子数组进行直接插入排序;逐步缩小步长(最终步长为 1),重复分组排序,直到数组完全有序。

核心思路

  • 步长选择:常用步长序列为n/2、n/4、...、1(向下取整),也可使用更优的步长序列(如 Hibbard 序列)。

  • 分组排序:步长为gap时,数组被分为gap个子数组(索引 0、gap、2gap... 为一组,索引 1、1+gap、1+2gap... 为另一组)。

  • 最终步长为 1:此时希尔排序退化为直接插入排序,但数组已接近有序,效率大幅提升。

void ShellSort(int *arr,int len){for(int i=len/2;i>0;i=i/2){for(int j=i;j<len;j++){int k;int tmp=arr[j];for(int k=j;k>=i;k=k-i){if(arr[k-i]>tmp){arr[k]=arr[k-i];}else{break;}}arr[k]=tmp;}}
}

四大排序算法对比总结

算法时间复杂度(平均)空间复杂度稳定性适用场景核心特点
冒泡排序O(n²)O(1)稳定小规模数据、需稳定排序简单易实现,交换频繁
选择排序O(n²)O(1)不稳定小规模数据、交换成本高的场景交换次数少,比较频繁
直接插入排序O(n²)O(1)稳定小规模 / 接近有序数据插入逻辑简单,效率优于冒泡、选择
希尔排序O(n log n)~O(n²)O(1)不稳定中等规模数据分组优化插入排序,效率较高

关键选择建议

  1. 数据量小(n≤100):优先选直接插入排序(效率最高),或冒泡 / 选择排序(实现最简单)。

  2. 数据量中等(n≤10000):优先选希尔排序(效率远高于 O (n²) 算法)。

  3. 需稳定排序:选冒泡 / 直接插入排序(选择、希尔不稳定)。

  4. 交换成本高(如元素体积大):选选择排序(交换次数最少)。

http://www.dtcms.com/a/581971.html

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