qsort函数详解+代码展示
文章目录
- 概要
- 系列文章目录
- 前言
- (1) 定义
- (2) 使用(举例子 上代码)
- 1、定义数组:
- 2、定义比较函数:
- 3、调用 qsort:
- 4、输出结果:
- (3) 注意事项
- 小结
概要
本篇博客将详细地介绍
qsort排序函数,(C语言中内置的库函数)
qsort排序函数可以排序任意的数据类型,
如:整型(int)、结构体(struct)、浮点型(float)……
只要你写出比较函数,并将比较函数的地址传递给qsort函数的第四个参数-- 函数指针(int(*cmp)(void*e1,void* e2))。

系列文章目录
🎈 🎈 我的CSDN主页:OTWOL的主页,欢迎!!!👋🏼👋🏼
🎉🎉我的C语言初阶合集:C语言初阶合集,希望能帮到你!!!😍 😍
🔍🔍我的C语言进阶合集:我的C语言进阶合集,期待你的点击!!!🌈🌈
👋🏼🎉🎊创作不易,欢迎大家留言、点赞加收藏!!! 🥳😁😍
前言
qsort是 C 语言标准库中的一个通用排序函数,
定义在<stdlib.h>头文件中。
它能够对任意类型的数组进行排序,只要提供适当的比较函数。
下面我将从定义、使用和注意事项三个方面详细讲解qsort函数。
(1) 定义
- qsort 函数的原型如下:
void qsort(void* base, size_t num, size_t size, int (*compar)(const void *, const void *));
void *base:指向要排序的数组的起始地址。
size_t num:数组中元素的个数。
size_t size:数组中每个元素的大小(以 字节 为单位)。
int (*compar)(const void *, const void *):指向一个比较函数的指针,该函数用于确定两个元素的排序顺序。
- 比较函数
比较函数是一个用户定义的函数,它决定了排序的顺序。
比较函数的原型如下:
int compare(const void *e1, const void *e2);
const void *e1和const void *e2:指向要比较的两个元素的指针。
- 比较函数的返回值:
1、如果返回值小于 0,则 a 会被排在 b 前面。
2、如果返回值等于 0,则 a 和 b 的相对位置不变(但具体实现可能不同,有的实现会交换它们的位置)。
3、如果返回值大于 0,则 a 会被排在 b 后面。
(2) 使用(举例子 上代码)
- 假设我们有一个整数数组,并希望使用
qsort对其进行排序(升序)。以下是具体的步骤:
1、定义数组:
//定义一个整型的一维数组 arr,里面存放着 9,8,7,6,5,4,3,2,1,0
// 一共有 10 个元素
int arr[] = { 9,8,7,6,5,4,3,2,1,0 };
2、定义比较函数:
//定义一个比较函数
int cmp_int(const void* e1, const void* e2)
{return (*(int*)e1) - (*(int*)e2);
}
3、调用 qsort:
//调用 qsort 排序函数
qsort(arr, sz, sizeof(arr[0]), cmp_int);
4、输出结果:
写在一个 test.c 的源代码中:
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>//定义一个比较函数
int cmp_int(const void* e1, const void* e2)
{//返回 e1 和 e2 指针所指向的元素的 差值return (*(int*)e1) - (*(int*)e2);
}//定义一个输出打印的函数
void Print(int arr[], int sz)
{int i = 0;//输出for (i = 0; i < sz; i++){printf("%d ", arr[i]);}//换行printf("\n");
}void test1()
{//定义一个整型的一维数组 arr,里面存放着 9,8,7,6,5,4,3,2,1,0 // 一共 10 个元素int arr[] = { 9,8,7,6,5,4,3,2,1,0 };//求数组的大小int sz = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);//打印提示信息printf("排序前:\n");//调用函数 - 输出Print(arr, sz);//调用 qsort 排序函数(升序)qsort(arr, sz, sizeof(arr[0]), cmp_int);//打印提示信息printf("排序后:\n");//调用函数 - 输出Print(arr, sz);
}int main()
{//调用函数test1();return 0;
}
- 输出结果:

(3) 注意事项
1、类型转换:
在比较函数中,需要将
void*类型的指针转换为适当的类型(如int*),然后 解引用 以获取实际的值。
2、数组边界:
确保传递给
qsort的数组大小和每个元素的大小是正确的。
3、稳定性:
qsort不保证排序的稳定性(即,如果两个元素相等,它们在排序后的相对位置可能会改变)。
如果需要稳定排序,可能需要使用其他算法或库。
4、性能:
qsort通常使用快速排序算法,平均时间复杂度为O(n log n),
但在最坏情况下(如数组已经有序或完全逆序)时间复杂度为O(n^2)。
5、线程安全:
在多线程环境中使用
qsort时,需要确保传递给它的数组和比较函数在排序过程中不会被其他线程修改。
6、内存管理:
qsort不会分配或释放内存,它只会在提供的数组上进行排序。
小结
熟练掌握
qsort函数的使用,可以让你在排序任意的数据类型,做到事半功倍,
因为,你只要将比较函数写好就行,其他的C语言库会帮你解决的!
但是也要注意使用时的注意事项哦!
如:函数的传参的类型,指针的强制类型转换等。
每天都在学习的路上!
On The Way Of Learning

相关文章:
qsort函数详解+代码展示
文章目录 概要系列文章目录前言(1) 定义(2) 使用(举例子 上代码)1、定义数组:2、定义比较函数:3、调用 qsort:4、输出结果: (3) 注意事项 小结 概要 本篇博客将详细地介绍qsort排序函数,&#x…...
leetcode hot100【LeetCode 136. 只出现一次的数字】java实现
LeetCode 136. 只出现一次的数字 题目描述 给定一个非空整数数组,除了某个元素只出现一次以外,其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。 你必须设计并实现线性时间复杂度的算法来解决此问题,且该算法只使用常量额外空间。 …...
(免费送源码)计算机毕业设计原创定制:Java+ssm+JSP+Ajax SSM棕榈校园论坛的开发
摘要 随着计算机科学技术的高速发展,计算机成了人们日常生活的必需品,从而也带动了一系列与此相关产业,是人们的生活发生了翻天覆地的变化,而网络化的出现也在改变着人们传统的生活方式,包括工作,学习,社交…...
对抗攻击算法:FGSM和PGD
FGSM 传送门 FGSM 利用了梯度上升的思想,通过损失函数相对于输入图像的梯度来找到 最容易 迷惑网络的方向,并沿着这个方向对图像进行微小的扰动。 FGSM 的基本想法是,沿着这个梯度的符号方向对图像进行微调,以最大化损失函数。具…...
【八股文】小米
文章目录 一、vector 和 list 的区别?二、include 双引号和尖括号的区别?三、set 的底层数据结构?四、set 和 multiset 的区别?五、map 和 unordered_map 的区别?六、虚函数和纯虚函数的区别?七、extern C …...
xtu oj 众数
样例输入# 3 1 0 1 2 1 1 2 3 1 1 2 2样例输出# 1 2 3 解题思路:与数组大小有关,先排序 举个例子思考一下 n4 k2 数组为1 2 3 4 如果我们想让众数那个位的值为3(即max3),3出现的次数为3,即众数为3,需要修改多少次…...
ENVI计算ROI分离度为灰色compute roi separability
我们在使用ENVI做影像分类的时候,需要采集样本兴趣区(ROI),在采集完兴趣区需要计算样本ROI的分离度。 但是有时会发下你 计算ROI分离度的选项为灰色状态不能计算。 如果不是以下问题: “一个是必须首先选择或创建至少…...
Adaboost集成学习 | Python实现基于NuSVR-Adaboost多输入单输出回归预测
目录 效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览 基本介绍 基于NuSVR-Adaboost多输入单输出回归预测python代码 NuSVR是一种支持向量回归(SVR)算法的变体,用于解决回归问题。SVR是一种监督学习方法,它用于预测连续目标变量,而不是分类标签。NuSVR在SVR的基础上引入了一个…...
Python学习第十三天--面向对象,类和对象
一、面向过程和面向对象区别 面向过程:需要实现一个功能时,着重的是开发的步骤和过程,每个步都需要自己亲力亲为,需要编写代码(自己来做) 面向对象:需要实现一个功能时,不注重的是…...
AI运用落地思考:如何用AI进行系统运维?
1. 故障预测与预防 数据收集与分析:通过收集系统的各种运行数据,如服务器性能指标(CPU使用率、内存占用、磁盘I/O等)、网络流量数据、应用程序日志等。利用AI算法对这些海量数据进行分析,挖掘数据中的模式和相关性。例…...
springboot学习-分页/排序/多表查询的例子
最近喜欢上了springboot,真是个好的脚手架。今天继续学习分页/排序/多表查询等复杂功能。按步骤记录如下. 按步骤做的发现不可用,最终还是用的jdbctemplate解决。这也是一次经验。总计在最后。 1.maven依赖 首先从https://start.spring.io/ 选择需要的…...
windows 应用 UI 自动化实战
UI 自动化技术架构选型 UI 自动化是软件测试过程中的重要一环,网络上也有很多 UI 自动化相关的知识或资料,具体到 windows 端的 UI 自动化,我们需要从以下几个方面考虑: 开发语言 毋庸置疑,在 UI 自动化测试领域&am…...
ffmpeg命令详解
原文网址:ffmpeg命令详解_IT利刃出鞘的博客-CSDN博客 简介 本文介绍ffmpeg命令的用法。 命令示例 1.mp4和avi的基本互转 ffmpeg -i D:\input.mp4 E:\output.avi ffmpeg -i D:\input.avi E:\output.mp4 -i 表示input,即输入。后面填一个输入地址和一…...
【漏洞复现】CVE-2022-43396
漏洞信息 NVD - CVE-2022-43396 In the fix for CVE-2022-24697, a blacklist is used to filter user input commands. But there is a risk of being bypassed. The user can control the command by controlling the kylin.engine.spark-cmd parameter of conf. 背景介绍…...
文件的摘要算法(md5、sm3、sha256、crc)
为了校验文件在传输中保证完整性和准确性,因此需要发送方先对源文件产生一个校验码,并将该值传输给接收方,将附件通过ftph或http方式传输后,由接收方使用相同的算法对接收文件再获取一个新的校验码,将该值和发送方传的…...
如何借助AI生成PPT,让创作轻松又高效
PPT是现代职场中不可或缺的表达工具,但同时也可能是令人抓狂的时间杀手。几页幻灯片的制作,常常需要花费数小时调整字体、配色与排版。AI的飞速发展为我们带来了革新——AI生成PPT的技术不仅让制作流程大大简化,还重新定义了效率与创意的关系…...
云技术-docker
声明! 学习视频来自B站up主 **泷羽sec** 有兴趣的师傅可以关注一下,如涉及侵权马上删除文章,笔记只是方便各位师傅的学习和探讨,文章所提到的网站以及内容,只做学习交流,其他均与本人以及泷羽sec团…...
对docker安装的mysql实现主从同步
1:分别安装mysql主,从数据库 将主库容器名称改为mysql_master,将从库容器名称改为mysql_slave 安装教程:docker安装mysql 2:配置主库的my.cnf挂载文件 [mysqld] #log-bin:表示启用binlog功能,并指定二进制日志的存储目录。 log-binmysql-bin #binlog_f…...
【不定长滑动窗口】【灵神题单】【刷题笔记】
采摘水果 fruits[i]表示第i棵树上的水果种类目的是尽可能多收集水果规矩: 只有两个篮子,且每个篮子只能装一种水果,但是每个篮子能装的总量没限制一旦开始采摘,就会连续采摘,把两个篮子都用掉也就是说,采摘到最后一颗…...
AI写论文指令
一、论文选题指令 1、确定研究对象:我是一名xxx,请从以下素材内容中,结合xx相关知识,提炼出可供参考的学术概念 。以下是结合素材内容,提炼出的几个可供参考的学术概念 概念a:概念b:概念C&…...
AI-调查研究-01-正念冥想有用吗?对健康的影响及科学指南
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!! 🚀 AI篇持续更新中!(长期更新) 目前2025年06月05日更新到: AI炼丹日志-28 - Aud…...
Docker 运行 Kafka 带 SASL 认证教程
Docker 运行 Kafka 带 SASL 认证教程 Docker 运行 Kafka 带 SASL 认证教程一、说明二、环境准备三、编写 Docker Compose 和 jaas文件docker-compose.yml代码说明:server_jaas.conf 四、启动服务五、验证服务六、连接kafka服务七、总结 Docker 运行 Kafka 带 SASL 认…...
Python爬虫实战:研究feedparser库相关技术
1. 引言 1.1 研究背景与意义 在当今信息爆炸的时代,互联网上存在着海量的信息资源。RSS(Really Simple Syndication)作为一种标准化的信息聚合技术,被广泛用于网站内容的发布和订阅。通过 RSS,用户可以方便地获取网站更新的内容,而无需频繁访问各个网站。 然而,互联网…...
LeetCode - 394. 字符串解码
题目 394. 字符串解码 - 力扣(LeetCode) 思路 使用两个栈:一个存储重复次数,一个存储字符串 遍历输入字符串: 数字处理:遇到数字时,累积计算重复次数左括号处理:保存当前状态&a…...
Python如何给视频添加音频和字幕
在Python中,给视频添加音频和字幕可以使用电影文件处理库MoviePy和字幕处理库Subtitles。下面将详细介绍如何使用这些库来实现视频的音频和字幕添加,包括必要的代码示例和详细解释。 环境准备 在开始之前,需要安装以下Python库:…...
C# SqlSugar:依赖注入与仓储模式实践
C# SqlSugar:依赖注入与仓储模式实践 在 C# 的应用开发中,数据库操作是必不可少的环节。为了让数据访问层更加简洁、高效且易于维护,许多开发者会选择成熟的 ORM(对象关系映射)框架,SqlSugar 就是其中备受…...
IT供电系统绝缘监测及故障定位解决方案
随着新能源的快速发展,光伏电站、储能系统及充电设备已广泛应用于现代能源网络。在光伏领域,IT供电系统凭借其持续供电性好、安全性高等优势成为光伏首选,但在长期运行中,例如老化、潮湿、隐裂、机械损伤等问题会影响光伏板绝缘层…...
如何在最短时间内提升打ctf(web)的水平?
刚刚刷完2遍 bugku 的 web 题,前来答题。 每个人对刷题理解是不同,有的人是看了writeup就等于刷了,有的人是收藏了writeup就等于刷了,有的人是跟着writeup做了一遍就等于刷了,还有的人是独立思考做了一遍就等于刷了。…...
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…...
大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计
随着大语言模型(LLM)参数规模的增长,推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长,而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB(例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...
