C#七大經(jīng)典排序算法系列（上）

更新時間：2017年04月14日 11:46:41 作者：一線碼農(nóng)

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了C#七大經(jīng)典排序算法系列上篇，冒泡排序，快速排序等，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

今天是開篇，得要吹一下算法，算法就好比程序開發(fā)中的利劍，所到之處，刀起頭落。

針對現(xiàn)實中的排序問題，算法有七把利劍可以助你馬道成功。

首先排序分為四種：

交換排序：包括冒泡排序，快速排序。

選擇排序：包括直接選擇排序，堆排序。

插入排序：包括直接插入排序，希爾排序。

合并排序：合并排序。

那么今天我們講的就是交換排序，我們都知道，C#類庫提供的排序是快排，為了讓今天玩的有意思點，

我們設(shè)計算法來跟類庫提供的快排較量較量。爭取KO對手。

冒泡排序：

首先我們自己來設(shè)計一下“冒泡排序”，這種排序很現(xiàn)實的例子就是：

我抓一把沙仍進(jìn)水里，那么沙子會立馬沉入水底，沙子上的灰塵會因為慣性暫時沉入水底，但是又會立馬像氣泡一樣浮出水面，最后也就真相大白咯。

關(guān)于冒泡的思想，我不會說那么官方的理論，也不會貼那些文字上來，我的思想就是看圖說話。

那么我們就上圖.

要達(dá)到冒泡的效果，我們就要把一組數(shù)字豎起來看，大家想想，如何冒泡？如何來體會重的沉底，輕的上?。?/p>

第一步: 我們拿40跟20比，發(fā)現(xiàn)40是老大，不用交換。

第二步: 然后向前推一步，就是拿20跟30比，發(fā)現(xiàn)30是老大，就要交換了。

第三步：拿交換后的20跟10比，發(fā)現(xiàn)自己是老大，不用交換。

第四步：拿10跟50交換，發(fā)現(xiàn)50是老大，進(jìn)行交換。

最后，我們經(jīng)過一次遍歷，把數(shù)組中最小的數(shù)字送上去了，看看，我們向目標(biāo)又邁進(jìn)了一步。

現(xiàn)在大家思想都知道了，下面我們就強烈要求跟快排較量一下，不是你死就是我活。

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Diagnostics;
using System.Threading;

namespace BubbleSort
{
  public class Program
  {
    static void Main(string[] args)
    {
      //五次比較
      for (int i = 1; i <= 5; i++)
      {
        List<int> list = new List<int>();
        //插入2k個隨機數(shù)到數(shù)組中
        for (int j = 0; j < 2000; j++)
        {
          Thread.Sleep(1);
          list.Add(new Random((int)DateTime.Now.Ticks).Next(0, 100000));
        }
        Console.WriteLine("\n第" + i + "次比較：");
        Stopwatch watch = new Stopwatch();
        watch.Start();
        var result = list.OrderBy(single => single).ToList();
        watch.Stop();
        Console.WriteLine("\n快速排序耗費時間：" + watch.ElapsedMilliseconds);
        Console.WriteLine("輸出前是十個數(shù):" + string.Join(",", result.Take(10).ToList()));
        watch.Start();
        result = BubbleSort(list);
        watch.Stop();
        Console.WriteLine("\n冒泡排序耗費時間：" + watch.ElapsedMilliseconds);
        Console.WriteLine("輸出前是十個數(shù):" + string.Join(",", result.Take(10).ToList()));
      }
    }

    //冒泡排序算法
    static List<int> BubbleSort(List<int> list)
    {
      int temp;
      //第一層循環(huán)： 表明要比較的次數(shù)，比如list.count個數(shù)，肯定要比較count-1次
      for (int i = 0; i < list.Count - 1; i++)
      {
        //list.count-1：取數(shù)據(jù)最后一個數(shù)下標(biāo)，
//j>i: 從后往前的的下標(biāo)一定大于從前往后的下標(biāo)，否則就超越了。
        for (int j = list.Count - 1; j > i; j--)
        {
          //如果前面一個數(shù)大于后面一個數(shù)則交換
          if (list[j - 1] > list[j])
          {
            temp = list[j - 1];
            list[j - 1] = list[j];
            list[j] = temp;
          }
        }
      }
      return list;
    }
  }
}

嗚嗚，看著這兩種排序體檢報告，心都涼了，冒泡被快排KO了，真慘，難怪人家說冒泡效率低，原來真低。

快速排序：

既然能把冒泡KO掉，馬上就激起我們的興趣，tnd快排咋這么快，一定要好好研究一下。

首先上圖：

從圖中我們可以看到：

left指針，right指針，base參照數(shù)。

其實思想是蠻簡單的，就是通過第一遍的遍歷（讓left和right指針重合）來找到數(shù)組的切割點。

第一步：首先我們從數(shù)組的left位置取出該數(shù)（20）作為基準(zhǔn)（base）參照物。

第二步：從數(shù)組的right位置向前找，一直找到比（base）小的數(shù)，

如果找到，將此數(shù)賦給left位置（也就是將10賦給20），

此時數(shù)組為：10，40，50，10，60，

left和right指針分別為前后的10。

第三步：從數(shù)組的left位置向后找，一直找到比（base）大的數(shù)，

如果找到，將此數(shù)賦給right的位置（也就是40賦給10），

此時數(shù)組為：10，40，50，40，60，

left和right指針分別為前后的40。

第四步：重復(fù)“第二,第三“步驟，直到left和right指針重合，

最后將（base）插入到40的位置，

此時數(shù)組值為： 10，20，50，40，60，至此完成一次排序。

第五步：此時20已經(jīng)潛入到數(shù)組的內(nèi)部，20的左側(cè)一組數(shù)都比20小，20的右側(cè)作為一組數(shù)都比20大，

以20為切入點對左右兩邊數(shù)按照"第一，第二，第三，第四"步驟進(jìn)行，最終快排大功告成。

同樣，我們把自己設(shè)計的快排跟類庫提供的快拍比較一下。

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading;
using System.Diagnostics;

namespace QuickSort
{
  public class Program
  {
    static void Main(string[] args)
    {
      //5次比較
      for (int i = 1; i <= 5; i++)
      {
        List<int> list = new List<int>();

        //插入200個隨機數(shù)到數(shù)組中
        for (int j = 0; j < 200; j++)
        {
          Thread.Sleep(1);
          list.Add(new Random((int)DateTime.Now.Ticks).Next(0, 10000));
        }

        Console.WriteLine("\n第" + i + "次比較：");

        Stopwatch watch = new Stopwatch();

        watch.Start();
        var result = list.OrderBy(single => single).ToList();
        watch.Stop();

        Console.WriteLine("\n系統(tǒng)定義的快速排序耗費時間：" + watch.ElapsedMilliseconds);
        Console.WriteLine("輸出前是十個數(shù):" + string.Join(",", result.Take(10).ToList()));

        watch.Start();
        new QuickSortClass().QuickSort(list, 0, list.Count - 1);
        watch.Stop();

        Console.WriteLine("\n俺自己寫的快速排序耗費時間：" + watch.ElapsedMilliseconds);
        Console.WriteLine("輸出前是十個數(shù):" + string.Join(",", list.Take(10).ToList()));

      }
    }
  }

  public class QuickSortClass
  {

    ///<summary>
/// 分割函數(shù)
///</summary>
///<param name="list">待排序的數(shù)組</param>
///<param name="left">數(shù)組的左下標(biāo)</param>
///<param name="right"></param>
///<returns></returns>
    public int Division(List<int> list, int left, int right)
    {
      //首先挑選一個基準(zhǔn)元素
      int baseNum = list[left];

      while (left < right)
      {
        //從數(shù)組的右端開始向前找，一直找到比base小的數(shù)字為止(包括base同等數(shù))
        while (left < right && list[right] >= baseNum)
          right = right - 1;

        //最終找到了比baseNum小的元素，要做的事情就是此元素放到base的位置
        list[left] = list[right];

        //從數(shù)組的左端開始向后找，一直找到比base大的數(shù)字為止（包括base同等數(shù)）
        while (left < right && list[left] <= baseNum)
          left = left + 1;


        //最終找到了比baseNum大的元素，要做的事情就是將此元素放到最后的位置
        list[right] = list[left];
      }
      //最后就是把baseNum放到該left的位置
      list[left] = baseNum;

      //最終，我們發(fā)現(xiàn)left位置的左側(cè)數(shù)值部分比left小，left位置右側(cè)數(shù)值比left大
//至此，我們完成了第一篇排序
      return left;
    }

    public void QuickSort(List<int> list, int left, int right)
    {
      //左下標(biāo)一定小于右下標(biāo)，否則就超越了
      if (left < right)
      {
        //對數(shù)組進(jìn)行分割，取出下次分割的基準(zhǔn)標(biāo)號
        int i = Division(list, left, right);

        //對“基準(zhǔn)標(biāo)號“左側(cè)的一組數(shù)值進(jìn)行遞歸的切割，以至于將這些數(shù)值完整的排序
        QuickSort(list, left, i - 1);

        //對“基準(zhǔn)標(biāo)號“右側(cè)的一組數(shù)值進(jìn)行遞歸的切割，以至于將這些數(shù)值完整的排序
        QuickSort(list, i + 1, right);
      }
    }
  }
}