C語言實現(xiàn)各種排序算法實例代碼(選擇,冒泡,插入,歸并,希爾,快排,堆排序,計數(shù))
前言
平時用慣了高級語言高級工具高級算法,難免對一些基礎算法感到生疏。但最基礎的排序算法中實則蘊含著相當豐富的優(yōu)化思維,熟練運用可起到舉一反三之功效。
選擇排序
選擇排序幾乎是最無腦的一種排序算法,通過遍歷一次數(shù)組,選出其中最大(?。┑闹捣旁谛聰?shù)組的第一位;再從數(shù)組中剩下的數(shù)里選出最大(?。┑模诺降诙?,依次類推。
算法步驟
設數(shù)組有n個元素,{ a 0 , a 1 , … , a n }
- 從數(shù)組第i ii位開始便利,找到最大值,將之與數(shù)組第i ii位交換位置。
- i ii從0循環(huán)到n。
由于每次遍歷需要計算O ( n ) 次,且需要便利n 次,故時間復雜度為O ( n 2 ) );由于只在交換的過程中需要額外的數(shù)據(jù),所以空間復雜度為O ( n ) 。
C語言實現(xiàn)
//sort.c
void SelectionSort(double *p, int n);
int main(){
double test[5] = {3,2,5,7,9};
SelectionSort(test,5);
for (int i = 0; i < 5; i++)
printf("%f\n", test[i]);
return 0;
}
//交換數(shù)組中i,j處的值
void mySwap(double *arr, int i, int j){
double temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
//選擇排序
void SelectionSort(double *arr, int n){
int pMax;
double temp;
for (int i = 0; i < n-1; i++){
pMax = i;
for (int j = i+1; j < n; j++)
if (arr[j]>arr[pMax])
pMax = j;
mySwap(arr,pMax,i);
}
}
驗證
>gcc sort.c
>a
9.000000
7.000000
5.000000
3.000000
2.000000
冒泡排序
冒泡排序也是一種無腦的排序方法,通過重復走訪要排序的數(shù)組,比較相鄰的兩個元素,如果順序不符合要求則交換兩個數(shù)的位置,直到不需要交換為止。
算法步驟
設數(shù)組有n個元素,{ a 0 , a 1 , … , a n }
- 比較相鄰的元素a i , a i + 1 ,如果a i > a i + 1 ,則交換二者。
- 由于每遍歷一次都可以將最大的元素排到最后面,所以下一次可以少便利一個元素。
- 重復遍歷數(shù)組n次
由于每次遍歷需要計算O ( n ) 次,且需要遍歷n次,故時間復雜度為O ( n 2 ) ,空間復雜度為O ( n ) 。
C語言實現(xiàn)
//冒泡排序
void BubbleSort(double *arr, int n)
{
n = n-1;
double temp;
for (int i = 0; i < n; i++)
for (int j = 0; j < n-i; j++)
if (arr[j]>arr[j+1])
mySwap(arr,i,j); /*前文定義的函數(shù)*/
}
插入排序
插入排序是算法導論中的第一個算法,說明已經不那么無腦了。其基本思路是將數(shù)組劃分位前后兩個部分,前面是有序數(shù)組,后面是無序數(shù)組。逐個掃描無序數(shù)組,將每次掃描的數(shù)插入到有序數(shù)組中。這樣有序數(shù)組會越來越長,無序數(shù)組越來越短,直到整個數(shù)組都是有序的。
算法步驟
設數(shù)組有n個元素,{ a 0 , a 1 , … , a n }
- 假設數(shù)組中的第0個數(shù)已經有序
- 取出無序數(shù)組的第0個元素,將其與有序數(shù)組比較,插入到有序數(shù)組中。
可見,插入排序的每次插入都有O ( n )的復雜度,而需要遍歷n nn次,所以時間復雜度仍為O ( n 2 ) 。
C語言實現(xiàn)
//插入排序
void InsertionSort(double *arr, int n){
double temp;
int j;
for (int i = 1; i < n; i++){
j = i-1;
temp = arr[i];
while (temp<arr[j] && j>=0){
arr[j+1] = arr[j]; //第j個元素后移
j--;
}
arr[j+1] = temp;
}
}
歸并排序
歸并排序是算法導論中介紹分治概念時提到的一種排序算法,其基本思路為將數(shù)組拆分成子數(shù)組,然后令子數(shù)組有序,再令數(shù)組之間有序,則可以使整個數(shù)組有序。
算法步驟
設數(shù)組有n個元素,{ a 0 , a 1 , … , a n }
- 如果數(shù)組元素大于2,則將數(shù)組分成左數(shù)組和右數(shù)組,如果數(shù)組等于2,則將數(shù)組轉成有序數(shù)組
- 對左數(shù)組和右數(shù)組執(zhí)行1操作。
- 合并左數(shù)組和右數(shù)組。
可以發(fā)現(xiàn),對于長度為n nn的數(shù)組,需要log 2 n次的拆分,每個拆分層級都有O ( n ) 的時間復雜度和O ( n ) 的空間復雜度,所以其時間復雜度和空間復雜度分別為O ( n log 2 n ) 和O(n)
C語言實現(xiàn)
首先考慮兩個有序數(shù)組的合并問題
//sort.c
void myMerge(double *arr, int nL, int nR);
int main(){
int n = 6;
double arr[6] = {2,4,5,1,3,7};
Merge(arr,3,3);
for (int i = 0; i < n; i++)
printf("%f\n", arr[i]);
return 0;
}
//兩個有序數(shù)組的混合,arr為輸入數(shù)組
//nL、nR分別為左數(shù)組和右數(shù)組的長度
void Merge(double *arr, int nL, int nR){
nL = nL-1; //左側最后一個元素的索引
int sInsert = 0; //左側待插入起始值
double temp;
for (int i = 1; i <= nR; i++)
{
while (arr[nL+i]>arr[sInsert])
sInsert++;
if (sInsert<nL+i){
temp = arr[nL+i];
for (int j = nL+i; j > sInsert; j--)
arr[j]=arr[j-1];
arr[sInsert] = temp;
}
else
break; //如果sInsert==nL+i,說明右側序列無需插入
}
}
驗證
> gcc sort.c
> a
1.000000
2.000000
3.000000
4.000000
5.000000
7.000000
然后考慮歸并排序的遞歸過程
void MergeSort(double *arr, int n);
void myMerge(double *arr, int nL, int nR);
int main(){
int n = 6;
double arr[6] = {5,2,4,7,1,3};
MergeSort(arr,n);
for (int i = 0; i < n; i++)
printf("%f\n", arr[i]);
return 0;
}
void MergeSort(double *arr, int n){
if (n>2)
{
int nL = n/2;
int nR = n-nL;
MergeSort(arr,nL);
MergeSort(arr+nL,nR);
Merge(arr,nL,nR);
}
else if(n==2)
Merge(arr,1,1);
//當n==1時說明數(shù)組中只剩下一個元素,所以什么也不用做
}
驗證
> gcc sort.c
> a
1.000000
2.000000
3.000000
4.000000
5.000000
7.000000
至此,排序算法終于有一點算法的味道了。
希爾排序
據(jù)說是第一個突破O ( n 2 ) 的排序算法,又稱為縮小增量排序,本質上也是一種分治方案。
在歸并排序中,先將長度為n的數(shù)組劃分為長度為nL和nR的兩個數(shù)組,然后繼續(xù)劃分,直到每個數(shù)組的長度不大于2,再對每個不大于2的數(shù)組進行排序。這樣,每個子數(shù)組內部有序而整體無序,然后將有序的數(shù)組進行回溯重組,直到重新變成長度為n的數(shù)組為止。
希爾排序的劃分策略則不然,這里在將數(shù)組劃分為nL和nR之后,對nR和nR進行按位排序,使得nL和nR內部無序,但整體有序。然后再將數(shù)組進行細分,當數(shù)組長度變成1的時候,內部也就談不上無序了,而所有長度為1的數(shù)組整體有序,也就是說有這些子數(shù)組所組成的數(shù)組是有序的。
算法步驟
設數(shù)組有n nn個元素,{ a 0 , a 1 , … , a n }
- 如果數(shù)組元素大于2,則將數(shù)組分成左數(shù)組和右數(shù)組,并對左數(shù)組和右數(shù)組的元素進行一對一地排序。
- 對每一個數(shù)組進行細分,然后將每個子數(shù)組進行一對一地排序。
C語言實現(xiàn)
//希爾排序
void ShellSort(double *arr, int n){
double temp;
int j;
for (int nSub = n/2; nSub >0; nSub/=2) //nSub為子數(shù)組長度
for (int i = nSub; i < n; i++)
{
temp = arr[i];
for (j = i-nSub; j >= 0&& temp<arr[j]; j -= nSub)
arr[j+nSub] = arr[j];
arr[j+nSub] = temp;
}
}
快速排序
快速排序的分治策略與希爾排序類似,其核心思想都是從組內無序而組間有序出發(fā),當子數(shù)組長度縮減至1的時候,則整個數(shù)組便是有序的。
算法步驟
設數(shù)組有n nn個元素,{ a 0 , a 1 , … , a n }
- 在數(shù)組中隨機選出一個基準a m i d
- 通過a m i d將數(shù)組分成兩部分,其中左邊小于a m i d ,右邊大于a m i d 。
- 對左右子數(shù)組重復1、2操作,直到子數(shù)組長度為1。
由于快速排序的過程中有一個隨機選擇,所以其時間復雜度可能會受到這個隨機選擇的影響,如果運氣不好的話,快速排序可能會變成冒泡排序。當然,一般來說運氣不會那么差,快速排序的平均時間復雜度為O ( n log 2 n ) 。
C語言實現(xiàn)
//快速排序
void QuickSort(double *arr, int n){
double pivot = arr[0]; //選取第0個點為基準
int i = 1;
int j = n-1;
while (i<j){
if (arr[i]<pivot)
i++;
else{
mySwap(arr,i,j);
j--;
}
}
if (arr[i]>pivot)
i--;
mySwap(arr,i,0);
if (i>1)
QuickSort(arr,i); //對i前的數(shù)組進行快排
i++;
if (i<n-1)
QuickSort(arr+i,n-i);//對i+1后的數(shù)組進行快排
}
堆排序
堆是算法導論中介紹的第一種數(shù)據(jù)結構,本質是一種二叉樹,最大堆要求子節(jié)點的值不大于父節(jié)點,最小堆反之。由于堆是一種帶有節(jié)點的數(shù)據(jù)結構,所以結構表示更加直觀。好在二叉樹父子節(jié)點的序號之間存在簡單的遞推關系,所以在C語言中可以用數(shù)組表示堆,

根據(jù)上圖可知,若父節(jié)點的序號為n nn,則左子節(jié)點序號為2 n + 1 ,右子節(jié)點序號為2 n + 2 。
可以將上圖理解為一個排好序的最小堆,如果1位變成15,那么此時這個節(jié)點將違反最小堆的原則,經過比對,應該調換15和3的位置。調換之后,15仍然比7和8大,則再調換15和7的位置,則這個最小堆變?yōu)?/p>
從而繼續(xù)滿足最小堆的性質,最大堆亦然,其C語言實現(xiàn)為
//如果堆中節(jié)點號為m的點不滿足要求,則調整這個點
//此為最大堆
void adjustHeap(double *arr, int m, int n){
int left = m*2+1; //左節(jié)點
while (left<n)
{
if (left+1<n) //判斷右節(jié)點
if (arr[left]<arr[left+1])
left++; //當右節(jié)點大于左節(jié)點時,left表示右節(jié)點
if (arr[m]>arr[left])
break; //如果父節(jié)點大于子節(jié)點,則說明復合最大堆
else{
mySwap(arr,m,left);
m = left;
left = m*2+1;
}
}
}
堆的調整過程就是父節(jié)點與其左右兩個子節(jié)點比較的過程,也就是說通過這種方式得到的堆能夠滿足父子節(jié)點的大小關系,但兩個孫節(jié)點之間并不會被排序。但是,如果一個數(shù)組已經滿足最大堆要求,那么只需讓所有的節(jié)點都在根節(jié)點處重新參與排序,那么最終得到的最大堆一定滿足任意節(jié)點間的有序關系。
//堆排序
void HeapSort(double *arr, int n){
for (int i = n/2; i >= 0; i--)
adjustHeap(arr,i,n); //初始化堆
for (int i = n-1; i > 0 ; i--){
mySwap(arr,0,i); //將待排序元素放到最頂端
adjustHeap(arr,0,i); //調整最頂端的值
}
}
計數(shù)排序
此前所有的排序算法均沒有考慮到數(shù)組的內在分布,如果我們輸入的數(shù)據(jù)為某個區(qū)間內的整數(shù),那么我們只需建立這個區(qū)間內的整數(shù)索引,然后將每個數(shù)歸類到這個索引之中即可。
這便是桶排序的思路,所謂桶排序即通過將已知數(shù)據(jù)劃分為有序的幾個部分,放入不同的桶中,這個分部過程即桶排序。除了計數(shù)排序,基數(shù)排序是一種更廣泛的桶排序形式,其劃分方式可以為數(shù)據(jù)的位數(shù),把這個桶定義為數(shù)據(jù)最高位的值。
例如,我們有一組均勻分布在[ 0 , 100 ] 之內的數(shù)據(jù),所謂基數(shù)排序,即先劃分出十個不同的桶[ 0 , 10 ) , [ 10 , 20 ) , … , [ 90 , 100 ) ,然后再對每個桶進行單獨的排序。這樣劃分下去,那么基數(shù)排序的復雜度則為O ( 10 ∗ n ) 。
詞典中的排序方式也可以理解為一種基數(shù)排序,即首先看第一個字母的順序,然后第二個,依次類推。由于桶排序對數(shù)據(jù)做了假設,所以其最優(yōu)時間復雜度可以達到O ( n + k ),k為桶的數(shù)目。
例如,我們有一個由一百個由1和2組成的數(shù)組,那么我們只需建立一個索引1 : n 1 , 2 : n 2 ,然后統(tǒng)計1和2分別出現(xiàn)的個數(shù)即可,其時間復雜度也將變成O ( n ) 。
在這里只做出最簡單的計數(shù)排序。
/計數(shù)排序,輸入數(shù)組為整數(shù)
void CountingSort(int *arr,int n){
int aMax = arr[0];
int aMin = arr[0];
for (int i = 0; i < n; i++) //查找最大值和最小值
if (arr[i]>aMax)
aMax = arr[i];
else if (arr[i]<aMin)
aMin = arr[i];
int m = aMax-aMin+1; //索引長度
int *arrSort = (int*)malloc(sizeof(int)*m);
for (int i = 0; i < m; i++)
arrSort[i]=0; //初始化索引
for (int i = 0; i < n; i++) //排序
arrSort[arr[i]-aMin] += 1;
n = 0;
for (int i = 0; i < m; i++)
{
aMax = i+aMin; //此值為真實數(shù)據(jù)
for (int j = n; j < n+arrSort[i]; j++)
arrSort[j] = i+aMin;
n += arrSort[i];
}
}
總結
到此這篇關于C語言實現(xiàn)各種排序算法(選擇,冒泡,插入,歸并,希爾,快排,堆排序,計數(shù))的文章就介紹到這了,更多相關C語言實現(xiàn)各種排序算法內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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