【排序算法】总结篇
✨✨这些 排序算法都是指的 需要进行比较的排序算法
✨✨下面都是略微讲解一下思路,如果需要详细了解哪一个排序,点击👉链接即可
✨✨对于时间、空间复杂度、稳定性,希望你🧑🎓能够理解记忆🧑🎓而不是背表格
目录
一、稳定性定义:
二、各个排序:
1、直接插入排序:【排序算法】插入排序-CSDN博客
2、希尔排序:【排序算法】希尔排序-CSDN博客
3、选择排序:【排序算法】选择排序-CSDN博客
4、堆排序:【排序算法】堆排序(Heapsort)-CSDN博客
5、冒泡排序:【排序算法】冒泡排序-CSDN博客
6、快速排序:【排序算法】快速排序-CSDN博客
7、归并排序:【排序算法】归并排序-CSDN博客
三、性能比较:
Sort.h
Sort.c
test.c
四、总结:编辑
一、稳定性定义:
排序算法的稳定性指的是在排序过程中,相等的元素在排序后保持它们原有的相对顺序。也就是说,如果两个元素在原始未排序的序列中是相等的,并且其中一个在另一个之前,那么在排序后的序列中,这个顺序依然保持不变。
当然使用可能对我们来说不够明显,但是在实践中,在对结构体进行排序非常有意义
✨👉 假设我们要按总分进行排名,但是如果总分相同的情况,按照数学成绩高的排前头,这个时候,我们先按照数学成绩排好序,相当于第一名是张三,那么按照总分拍好后,张三还是排在李四的前面,从这个表来看,第一是张三,第二是李四,第三是小翔,这就是稳定性,总分相同的情况下,张三还是在李四的前面
二、各个排序:
1、直接插入排序:【排序算法】插入排序-CSDN博客
✨直接插入排序的思想:前一个数有序,我拿这一个数和你比,如果比你小,前一个数往后移动。相当于插扑克牌,那么前一个和我手上的牌相等的话,不会取挪前一张牌。
所以》》 稳定性:✨稳定
时间复杂度:O(N^2)
空间复杂度:O(1)
稳定性:稳定
2、希尔排序:【排序算法】希尔排序-CSDN博客
✨希尔的思想是分gap组,对每个组都进行插入排序,然后gap会不断变小,当到1时进行直接插入排序,那么想想场景:👉👉相同的元素在预排序的时候如果被分到不同的组,顺序也可能被打断,那么就是不稳定,因为预排序无法控制,所以直接认为不稳定🧑🎓
时间复杂度:O(N^1.3)
空间复杂度:O(1)
稳定性:不稳定
3、选择排序:【排序算法】选择排序-CSDN博客
✨在数组里面选小的数,选到小的就更新一下,相同的不更新,然后继续找,直到遍历结束,把最小的放到左边🤔看着好像是稳定的,真是一回事,但是我们只是注意了小的耶🐸,忘记了我们在,在第一个位置的数的情况,如下:我的5和原来的5相对顺序是不是就已经发生改变了🤔记住这个例子它是不稳定的
时间复杂度:O(N^2)
空间复杂度:O(1)
稳定性:不稳定
4、堆排序:【排序算法】堆排序(Heapsort)-CSDN博客
✨思想:向下调整建堆,建好堆后,将尾元素和栈顶元素交换,交换以后,重现堆n-1个元素的堆进行调整;比如:全是2的大堆,将2取出来,全乱了,乱套了
时间复杂度:O(N*logN)
空间复杂度:O(1)
稳定性:不稳定
5、冒泡排序:【排序算法】冒泡排序-CSDN博客
✨思想:前一个和后一个比较,大于后一个就交换,相等的s;》》》稳定的
时间复杂度:O(N^2)
空间复杂度:O(1)
稳定性:稳定
6、快速排序:【排序算法】快速排序-CSDN博客
✨思想:找比kyi小的和比kyi大的,小的放前半部分,大的放到后半部分,最后kyi放到中间》》
kyi交换到后面,顺序乱了,所以✨不稳定
时间复杂度:O(N*logN)
空间复杂度:O(logN)
稳定性:不稳定
7、归并排序:【排序算法】归并排序-CSDN博客
✨思想:2个有序的数组合并,2个有序数组,相等的情况,取前一个尾插
✨ 稳定的
时间复杂度:O(NlogN)
空间复杂度:O(N)
稳定性:稳定
三、性能比较:
👉✨拿上代码可以自己测试玩哦,感兴趣的可以拿走;
Sort.h
#pragma once
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<time.h>
#include<assert.h>
#include"Stack.h"
#include<string.h>
//插入排序:有实践意义
void InsertSort(int* a, int n);
//希尔排序:
void ShellSort(int* a, int n);//堆排序:
void Swp(int* p1, int* p2);
void AdjustDwon(int* a, int n, int paret);
void HeapSort(int* a, int n);
//选择排序:
void SelectSort(int* a, int n);//冒泡排序:
void BubbleSort(int* a, int n);//快速排序:left和right传的都是下标
void QuickSort1(int* a, int left, int right);
//挖坑法
void QuickSort2(int* a, int left, int right);
//前后指针法:
void QuickSort3(int* a, int left, int right);
//非递归法:
void QuickSortNonR(int* a, int left, int right);//归并排序:
void MergeSort(int* a, int n);
//非递归:
void MergeSortNonR(int* a, int n);//计数排序:
void CountSort(int* a, int n);
Sort.c
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 3
#include"Sort.h"//堆排序:
//交换数据
void Swp(int* p1, int* p2)
{assert(p1 && p2);int tmp = *p2;*p2 = *p1;*p1 = tmp;
}
void AdjustDwon(int* a, int n, int parent)
{assert(a);//孩子int child = parent * 2 + 1;while (child<n){if (child + 1 < n && a[child + 1] > a[child]){child = child + 1;}if (a[parent] < a[child]){Swp(&a[parent], &a[child]);parent = child;child = parent * 2 + 1;}else{break;}}
}
void HeapSort(int* a, int n)
{//向下调整建堆int i;for (i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--){AdjustDwon(a, n, i);}for (i = n - 1; i > 0; i--){Swp(&a[0], &a[i]);AdjustDwon(a, i, 0);}
}
//选择排序:
//void SelectSort(int* a, int n)
//{
// for (int i = 0; i < n; i++)
// {
// int min = i;
// for (int j = i; j < n; j++)
// {
// if (a[j] < a[min])
// {
// min = j;
// }
// }
// Swp(&a[min], &a[i]);
// }
//
//}
选择排序
//void SelectSort(int* a, int n)
//{
// int begin = 0, end = n - 1;
// while (begin < end)
// {
// int mini = begin, maxi = begin;
// for (int i = begin + 1; i <= end; ++i)
// {
// if (a[i] > a[maxi])
// {
// maxi = i;
// }
//
// if (a[i] < a[mini])
// {
// mini = i;
// }
// }
// if (mini == end && maxi == begin)
// {
// Swp(&a[maxi], &a[mini]);
//
// }
// else if (maxi == begin)
// {
// //谁先换掉
// Swp(&a[end], &a[maxi]);
// Swp(&a[begin], &a[mini]);
// }
// else
// {
// Swp(&a[begin], &a[mini]);
// Swp(&a[end], &a[maxi]);
// }
// begin++;
// end--;
// }
//}
void SelectSort(int* a, int n)
{int begin = 0;int end = n - 1;while (begin < end){int maxi = begin;int mini = begin;for (int i = begin + 1; i <= end; i++){if (a[maxi] < a[i]){maxi = i;}if (a[mini] > a[i]){mini = i;}}Swp(&a[mini], &a[begin]);if (maxi == begin){maxi = mini;}Swp(&a[maxi], &a[end]);begin++;end--;}
}//插入排序:end+1前面的是有序的,不断拿end+1去比较
void InsertSort(int* a, int n)
{int i;for (i = 0; i < n - 1; i++){int end = i;int tmp = a[end + 1];while (end >= 0){if (a[end] > tmp){a[end + 1] = a[end];end--;}else{break;}}a[end + 1] = tmp;}
}//希尔排序:插入的优化,1、预排序 2、插入排序
void ShellSort(int* a, int n)
{int gap = n;//gap的组数越大,数据可以更快的跳到后面,小的更快跳到前面,但是越不接近有序;反之,gap越接近有序while (gap > 1){//巧妙的用的除法,/2 /3 /4都行,但是有人证明了/3更好,还要加1,因为gap小于3的话gap/3==0//最后一次gap一定是1,也就是插入排序,数据变成有序的呢!!!gap = gap / 3 + 1;for (int i = 0; i < n - gap; i++){int end = i;int tmp = a[end + gap];while (end >= 0){if (a[end] > tmp){a[end + gap] = a[end];end -= gap;}else{break;}}a[end + gap] = tmp;}}}
//4层循环(方法二)
//void ShellSort(int* a, int n)
//{
//
// int gap = n;
// while (gap > 1)
// {
// gap = gap / 3 + 1;
// for (int i = 0; i < gap; i++)
// {
// for (int j = i; j < n - i-gap; j += gap)
// {
// int end = j;
// int tmp = a[end + gap];
// while (end >= 0)
// {
// if (a[end] > tmp)
// {
// a[end + gap] = a[end];
// end -= gap;
// }
// else
// {
// break;
// }
// }
// a[end + gap] = tmp; }
// }
//
// }
//
//
//}//冒泡排序:
void BubbleSort(int* a, int n)
{int i;for (i = 0; i < n - 1; i++){int flag = 0;//从前往后冒泡,第一趟最后一个为最大值;只要n-1趟即可for (int j=1; j < n-i; j++){if (a[j] < a[j - 1]){int tmp = a[j];a[j] = a[j - 1];a[j - 1] = tmp;flag = 1;}}if (flag == 0){break;}}}//快速排序:
//递归实现:
//优化:先三个数找中间:
int GetMin(int* a, int left, int right)
{int min = ((right - left) >> 1)+ left;if (a[min] < a[left]){if (a[min] > a[right]){return min;}else if (a[right]<a[left]){return right;}else{return left;}}else{if (a[min] < a[right]){return min;}else if (a[right] > a[left]){return right;}else{return left;}}}
//Hoare
void QuickSort1(int* a, int left, int right)
{//递归结束条件/*if (right <= left){return;}*///优化后:递归结束条件变成了当剩下10个以内的元素需要排序时,就使用插入排序if (right - left + 1 < 10){InsertSort(a + left, right - left + 1);}else {//3个取中int mid = GetMin(a, left, right);//将中的元素换到leftSwp(&a[mid], &a[left]);int keyi = left;int begin = left;int end = right;while (begin < end){//右边找小的,左边找大的while (a[end] >= a[keyi] && end > begin){end--;}while (a[begin] <= a[keyi] && end > begin){begin++;}//交换Swp(&a[begin], &a[end]);}Swp(&a[keyi], &a[begin]);QuickSort1(a, left, begin - 1);QuickSort1(a, end + 1, right);}
}
//挖坑法(有一个人要蹲坑)效率差不多
void QuickSort2(int* a, int left, int right){if (right - left + 1 < 10){InsertSort(a + left, right - left + 1);}else{int mid = GetMin(a, left, right);Swp(&a[left], &a[mid]);int keyi = a[left];int begin = left;int end = right;while (begin < end){//仍然是左边找大,右边找小while (begin < end && a[end] >= keyi){end--;}a[begin] = a[end];while (begin < end && a[begin] <= keyi){begin++;}a[end] = a[begin];}a[end] = keyi;QuickSort2(a, left, begin - 1);QuickSort2(a, end + 1, right);}}
//前后指针法:
void QuickSort3(int* a, int left, int right)
{/*if (left >= right){return;}*/if (right - left + 1 < 10){//小于10个数据进行插入排序InsertSort(a + left, right - left + 1);}else{int mid = GetMin(a, left, right);Swp(&a[mid], &a[left]);int keyi = left;int prev = left;int cur = left + 1;//cur先走,找小的while (cur <= right){//若小于a[keyi]则prev后移一位 再交换if (a[cur] <= a[keyi]){prev++;Swp(&a[prev], &a[cur]);}cur++;}Swp(&a[prev], &a[keyi]);QuickSort3(a, left, prev - 1);QuickSort3(a, prev + 1, right);}
}
//非递归,将递归变成迭代,最重要的是区间
void QuickSortNonR(int* a, int left, int right)
{SL pts;SLInit(&pts);SLPush(&pts,right);SLPush(&pts, left);while (!SLEmpty(&pts)){int begin = SLPot(&pts);SLPop(&pts);int end = SLPot(&pts);SLPop(&pts);int mid = GetMin(a, begin,end);Swp(&a[mid], &a[begin]);int keyi = begin;int prev = begin;int cur = begin + 1;//cur先走,找小的while (cur <= end){//若小于a[keyi]则prev后移一位 再交换if (a[cur] <= a[keyi]){prev++;Swp(&a[prev], &a[cur]);}cur++;}Swp(&a[prev], &a[keyi]);if (prev + 1 < end){SLPush(&pts, end);SLPush(&pts, prev + 1);}if (prev - 1 > begin){SLPush(&pts, prev-1);SLPush(&pts, 0);}}SLDestroy(&pts);}//归并排序:
//子函数:实现递归
void _MergeSort(int* tmp, int* a, int left, int right)
{if (left >= right){return;}int mid = ((right-left)>>1)+left;_MergeSort(tmp, a, left, mid);_MergeSort(tmp, a, mid + 1,right);int begin1 = left;int end1 = mid;int begin2 = mid + 1;int end2 = right;int i = 0;while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2){if (a[begin1] <= a[begin2]){tmp[i++] = a[begin1++];}else{tmp[i++] = a[begin2++];}}while (begin1 <= end1){tmp[i++] = a[begin1++];}while (begin2 <= end2){tmp[i++] = a[begin2++];}memcpy(a + left, tmp, (right - left + 1)*sizeof(int));}
void MergeSort(int* a, int n)
{int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);if (tmp == NULL){perror("malloc fail");return;}_MergeSort(tmp, a, 0, n-1);free(tmp);tmp = NULL;
}
//非递归归并
void MergeSortNonR(int* a, int n)
{//额外创造一个空间int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);if (tmp == NULL){perror("malloc fail");return;}int gap = 1;while (gap < n){for (int i = 0; i < n; i+=2*gap){int begin1 = i;int end1 = i + gap - 1;int begin2 = i + gap;int end2 = i + 2 * gap-1;int j = i;if (begin2>=n){break;} if (end2 >= n){end2 = n - 1;}//printf("[%d,%d][%d,%d]", begin1, end1, begin2, end2);while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2){if (a[begin1] < a[begin2]){tmp[j++] = a[begin1++];}else{tmp[j++] = a[begin2++];}}while (begin1 <= end1){tmp[j++] = a[begin1++];}while (begin2 <= end2){tmp[j++] = a[begin2++];}memcpy(a + i, tmp+i, sizeof(int)*(end2 - i + 1));}putchar('\n');gap *= 2;}free(tmp);tmp = NULL;
}//计数排序:
void CountSort(int* a, int n)
{//求最大和最小值int max = a[0];int min = a[0];for (int i = 1; i < n; i++){if (a[i] < min){min = a[i];}if (a[i] > max){max = a[i];}}int ragem = max - min + 1;//计数的数组int* count = (int*)calloc(ragem, sizeof(int));;if (count == NULL){perror("calloc fail");return;}//计数for (int i = 0; i < n; i++){count[a[i] - min]++;}int j = 0;//排序for (int i = 0; i< ragem; i++){while (count[i]--){a[j++] = i+ min;}}}
test.c
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 3#include"Sort.h"//打印
void InPrin(int* a, int n)
{int i;for (i = 0; i < n; i++){printf("%d ", a[i]);}
}
//验证函数是否成功
void SortTest()
{int a[] = { 10,9,7,1,3,9,4,2,12,3,5,7};int n = sizeof(a) / sizeof(a[0]);//HeapSort(a, n);/*printf("InsertSort:");InsertSort(a, n);InPrin(a, n);putchar('\n');puts("对比");printf("ShellSort:");*///ShellSort(a, n);//InPrin(a, n);//BubbleSort(a, n);//SelectSort(a, n);//QuickSort1(a, 0, n - 1);//QuickSort3(a, 0, n - 1);//QuickSortNonR(a, 0, n - 1);//MergeSort(a, n);//MergeSortNonR(a, n);CountSort(a, n);InPrin(a, n);
}
//性能测试
void SortTest1()
{int n = 10000000;srand((unsigned int)time(NULL));int* a1 = (int*)malloc(sizeof(int) * n);if (a1 == NULL){perror("malloc:a1");return;}int* a2 = (int*)malloc(sizeof(int) * n);if (a2 == NULL){perror("malloc:a2");return;}int* a3 = (int*)malloc(sizeof(int) * n);if (a3 == NULL){perror("malloc:a3");return;}int* a4 = (int*)malloc(sizeof(int) * n);if (a4 == NULL){perror("malloc:a4");return;}int* a5 = (int*)malloc(sizeof(int) * n);if (a5 == NULL){perror("malloc:a5");return;}int* a6 = (int*)malloc(sizeof(int) * n);if (a6 == NULL){perror("malloc:a6");return;}int* a7 = (int*)malloc(sizeof(int) * n);if (a7 == NULL){perror("malloc:a7");return;}int* a8 = (int*)malloc(sizeof(int) * n);if (a8 == NULL){perror("malloc:a8");return;}for (int i = 0; i < n; i++){//尽可能保证多个随机数a1[i] = rand()+i;a2[i] = a1[i];a3[i] = a1[i];a4[i] = a1[i];a5[i] = a1[i];a6[i] = a1[i];a7[i] = a1[i];a8[i] = a1[i];}//冒泡int begin1 = clock();//BubbleSort(a1, n);int end1 = clock();//堆排序int begin2 = clock();HeapSort(a2, n);int end2 = clock();//希尔int begin3 = clock();ShellSort(a3, n);int end3 = clock();//插入(数据太多,也得下桌)int begin4 = clock();//InsertSort(a4, n);int end4 = clock();//选择(下桌,太慢了,影响到其他数据计算)int begin5 = clock();//SelectSort(a5,n);int end5 = clock();//快排int begin6 = clock();QuickSort3(a6, 0, n - 1);int end6 = clock();int begin7 = clock();MergeSort(a7, n);//MergeSortNonR(a7, n);int end7 = clock();int begin8 = clock();CountSort(a8, n);int end8 = clock();printf("BubbleSort:%d\n", end1 - begin1);printf("HeadSort:%d\n", end2 - begin2);printf("ShellSort:%d\n", end3 - begin3);printf("InsertSort:%d\n", end4 - begin4);printf("SelectSort:%d\n", end5 - begin5);printf("QuickSort:%d\n", end6 - begin6);printf("MergeSort:%d\n", end7 - begin7);printf("CountSort:%d\n", end8 - begin8);free(a1);a1 = NULL;free(a2);a2 = NULL;free(a3);a3 = NULL;free(a4);a4 = NULL;free(a5);a5 = NULL;free(a6);a6 = NULL;free(a7);a7 = NULL;free(a8);a8 = NULL;
}int main()
{//SortTest();SortTest1();return 0;
}
四、总结:排序算法

提醒一句:希望你还是通过代码理解性的记忆,明确这个值是怎么计算出来的,而不是记住冰冷的表格❤️🫰
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一、模块原理与价值 PROXY Protocol 回溯 第三方负载均衡(如 HAProxy、AWS NLB、阿里 SLB)发起上游连接时,将真实客户端 IP/Port 写入 PROXY Protocol v1/v2 头。Stream 层接收到头部后,ngx_stream_realip_module 从中提取原始信息…...
【C++从零实现Json-Rpc框架】第六弹 —— 服务端模块划分
一、项目背景回顾 前五弹完成了Json-Rpc协议解析、请求处理、客户端调用等基础模块搭建。 本弹重点聚焦于服务端的模块划分与架构设计,提升代码结构的可维护性与扩展性。 二、服务端模块设计目标 高内聚低耦合:各模块职责清晰,便于独立开发…...

AI书签管理工具开发全记录(十九):嵌入资源处理
1.前言 📝 在上一篇文章中,我们完成了书签的导入导出功能。本篇文章我们研究如何处理嵌入资源,方便后续将资源打包到一个可执行文件中。 2.embed介绍 🎯 Go 1.16 引入了革命性的 embed 包,彻底改变了静态资源管理的…...

使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台
🎯 使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台 📌 项目背景 随着大语言模型(LLM)的广泛应用,开发者常面临多个挑战: 各大模型(OpenAI、Claude、Gemini、Ollama)接口风格不统一;缺乏一个统一平台进行模型调用与测试;本地模型 Ollama 的集成与前…...
使用Matplotlib创建炫酷的3D散点图:数据可视化的新维度
文章目录 基础实现代码代码解析进阶技巧1. 自定义点的大小和颜色2. 添加图例和样式美化3. 真实数据应用示例实用技巧与注意事项完整示例(带样式)应用场景在数据科学和可视化领域,三维图形能为我们提供更丰富的数据洞察。本文将手把手教你如何使用Python的Matplotlib库创建引…...
高效线程安全的单例模式:Python 中的懒加载与自定义初始化参数
高效线程安全的单例模式:Python 中的懒加载与自定义初始化参数 在软件开发中,单例模式(Singleton Pattern)是一种常见的设计模式,确保一个类仅有一个实例,并提供一个全局访问点。在多线程环境下,实现单例模式时需要注意线程安全问题,以防止多个线程同时创建实例,导致…...