/* 
* 實現(xiàn)了八個常用的排序算法：插入排序、冒泡排序、選擇排序、希爾排序 
* 以及快速排序、歸并排序、堆排序和LST基數(shù)排序 
* @author gkh178 
*/ 
#include <iostream> 
 
template<class T> 
void swap_value(T &a, T &b) 
{ 
 T temp = a; 
 a = b; 
 b = temp; 
} 
 
//插入排序：時間復雜度o(n^2) 
template<class T> 
void insert_sort(T a[], int n) 
{ 
 for (int i = 1; i < n; ++i) 
 { 
 T temp = a[i]; 
 int j = i - 1; 
 while (j >= 0 && a[j] > temp) 
 { 
 a[j + 1] = a[j]; 
 --j; 
 } 
 a[j + 1] = temp; 
 } 
} 
 
//冒泡排序：時間復雜度o(n^2) 
template<class T> 
void bubble_sort(T a[], int n) 
{ 
 for (int i = n - 1; i > 0; --i) 
 { 
 for (int j = 0; j < i; ++j) 
 { 
 if (a[j] > a[j + 1]) 
 { 
 swap_value(a[j], a[j + 1]); 
 } 
 } 
 } 
} 
 
//選擇排序：時間復雜度o(n^2) 
template<class T> 
void select_sort(T a[], int n) 
{ 
 for (int i = 0; i < n - 1; ++i) 
 { 
 T min = a[i]; 
 int index = i; 
 for (int j = i + 1; j < n; ++j) 
 { 
 if (a[j] < min) 
 { 
 min = a[j]; 
 index = j; 
 } 
 } 
 a[index] = a[i]; 
 a[i] = min; 
 } 
} 
 
//希爾排序：時間復雜度介于o(n^2)和o(nlgn)之間 
template<class T> 
void shell_sort(T a[], int n) 
{ 
 for (int gap = n / 2; gap >= 1; gap /= 2) 
 { 
 for (int i = gap; i < n; ++i) 
 { 
 T temp = a[i]; 
 int j = i - gap; 
 while (j >= 0 && a[j] > temp) 
 { 
 a[j + gap] = a[j]; 
 j -= gap; 
 } 
 a[j + gap] = temp; 
 } 
 } 
} 
 
//快速排序：時間復雜度o(nlgn) 
template<class T> 
void quick_sort(T a[], int n) 
{ 
 _quick_sort(a, 0, n - 1); 
} 
template<class T> 
void _quick_sort(T a[], int left, int right) 
{ 
 if (left < right) 
 { 
 int q = _partition(a, left, right); 
 _quick_sort(a, left, q - 1); 
 _quick_sort(a, q + 1, right); 
 } 
} 
template<class T> 
int _partition(T a[], int left, int right) 
{ 
 T pivot = a[left]; 
 while (left < right) 
 { 
 while (left < right && a[right] >= pivot) 
 { 
 --right; 
 } 
 a[left] = a[right]; 
 while (left < right && a[left] <= pivot) 
 { 
 ++left; 
 } 
 a[right] = a[left]; 
 } 
 a[left] = pivot; 
 return left; 
} 
 
//歸并排序：時間復雜度o(nlgn) 
template<class T> 
void merge_sort(T a[], int n) 
{ 
 _merge_sort(a, 0, n - 1); 
} 
template<class T> 
void _merge_sort(T a[], int left, int right) 
{ 
 if (left < right) 
 { 
 int mid = left + (right - left) / 2; 
 _merge_sort(a, left, mid); 
 _merge_sort(a, mid + 1, right); 
 _merge(a, left, mid, right); 
 } 
} 
template<class T> 
void _merge(T a[], int left, int mid, int right) 
{ 
 int length = right - left + 1; 
 T *newA = new T[length]; 
 for (int i = 0, j = left; i <= length - 1; ++i, ++j) 
 { 
 *(newA + i) = a[j]; 
 } 
 int i = 0; 
 int j = mid - left + 1; 
 int k = left; 
 for (; i <= mid - left && j <= length - 1; ++k) 
 { 
 if (*(newA + i) < *(newA + j)) 
 { 
 a[k] = *(newA + i); 
 ++i; 
 } 
 else 
 { 
 a[k] = *(newA + j); 
 ++j; 
 } 
 } 
 while (i <= mid - left) 
 { 
 a[k++] = *(newA + i); 
 ++i; 
 } 
 while (j <= right - left) 
 { 
 a[k++] = *(newA + j); 
 ++j; 
 } 
 delete newA; 
} 
 
//堆排序：時間復雜度o(nlgn) 
template<class T> 
void heap_sort(T a[], int n) 
{ 
 built_max_heap(a, n);//建立初始大根堆 
 //交換首尾元素，并對交換后排除尾元素的數(shù)組進行一次上調(diào)整 
 for (int i = n - 1; i >= 1; --i) 
 { 
 swap_value(a[0], a[i]); 
 up_adjust(a, i); 
 } 
} 
//建立一個長度為n的大根堆 
template<class T> 
void built_max_heap(T a[], int n) 
{ 
 up_adjust(a, n); 
} 
//對長度為n的數(shù)組進行一次上調(diào)整 
template<class T> 
void up_adjust(T a[], int n) 
{ 
 //對每個帶有子女節(jié)點的元素遍歷處理，從后到根節(jié)點位置 
 for (int i = n / 2; i >= 1; --i) 
 { 
 adjust_node(a, n, i); 
 } 
} 
//調(diào)整序號為i的節(jié)點的值 
template<class T> 
void adjust_node(T a[], int n, int i) 
{ 
 //節(jié)點有左右孩子 
 if (2 * i + 1 <= n) 
 { 
 //右孩子的值大于節(jié)點的值，交換它們 
 if (a[2 * i] > a[i - 1]) 
 { 
 swap_value(a[2 * i], a[i - 1]); 
 } 
 //左孩子的值大于節(jié)點的值，交換它們 
 if (a[2 * i - 1] > a[i - 1]) 
 { 
 swap_value(a[2 * i - 1], a[i - 1]); 
 } 
 //對節(jié)點的左右孩子的根節(jié)點進行調(diào)整 
 adjust_node(a, n, 2 * i); 
 adjust_node(a, n, 2 * i + 1); 
 } 
 //節(jié)點只有左孩子，為最后一個有左右孩子的節(jié)點 
 else if (2 * i == n) 
 { 
 //左孩子的值大于節(jié)點的值，交換它們 
 if (a[2 * i - 1] > a[i - 1]) 
 { 
 swap_value(a[2 * i - 1], a[i - 1]); 
 } 
 } 
} 
 
//基數(shù)排序的時間復雜度為o(distance(n+radix)),distance為位數(shù)，n為數(shù)組個數(shù)，radix為基數(shù) 
//本方法是用LST方法進行基數(shù)排序，MST方法不包含在內(nèi) 
//其中參數(shù)radix為基數(shù)，一般為10；distance表示待排序的數(shù)組的數(shù)字最長的位數(shù)；n為數(shù)組的長度 
template<class T> 
void lst_radix_sort(T a[], int n, int radix, int distance) 
{ 
 T* newA = new T[n];//用于暫存數(shù)組 
 int* count = new int[radix];//用于計數(shù)排序，保存的是當前位的值為0 到 radix-1的元素出現(xiàn)的的個數(shù) 
 int divide = 1; 
 //從倒數(shù)第一位處理到第一位 
 for (int i = 0; i < distance; ++i) 
 { 
 //待排數(shù)組拷貝到newA數(shù)組中 
 for (int j = 0; j < n; ++j) 
 { 
 *(newA + j) = a[j]; 
 } 
 //將計數(shù)數(shù)組置0 
 for (int j = 0; j < radix; ++j) 
 { 
 *(count + j) = 0; 
 } 
 for (int j = 0; j < n; ++j) 
 { 
 int radixKey = (*(newA + j) / divide) % radix; //得到數(shù)組元素的當前處理位的值 
 (*(count + radixKey))++; 
 } 
 //此時count[]中每個元素保存的是radixKey位出現(xiàn)的次數(shù) 
 //計算每個radixKey在數(shù)組中的結束位置，位置序號范圍為1-n 
 for (int j = 1; j < radix; ++j) 
 { 
 *(count + j) = *(count + j) + *(count + j - 1); 
 } 
 //運用計數(shù)排序的原理實現(xiàn)一次排序，排序后的數(shù)組輸出到a[] 
 for (int j = n - 1; j >= 0; --j) 
 { 
 int radixKey = (*(newA + j) / divide) % radix; 
 a[*(count + radixKey) - 1] = newA[j]; 
 --(*(count + radixKey)); 
 } 
 divide = divide * radix; 
 } 
} 

#include "Sort.h" 
using namespace std; 
 
template<class T> 
void printArray(T a[], int n) 
{ 
 for (int i = 0; i < n; ++i) 
 { 
 cout << a[i] << " "; 
 } 
 cout << endl; 
} 
 
int main() 
{ 
 for (int i = 1; i <= 8; ++i) 
 { 
 int arr[] = { 45, 38, 26, 77, 128, 38, 25, 444, 61, 153, 9999, 1012, 43, 128 }; 
 switch (i) 
 { 
 case 1: 
 insert_sort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0])); 
 break; 
 case 2: 
 bubble_sort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0])); 
 break; 
 case 3: 
 select_sort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0])); 
 break; 
 case 4: 
 shell_sort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0])); 
 break; 
 case 5: 
 quick_sort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0])); 
 break; 
 case 6: 
 merge_sort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0])); 
 break; 
 case 7: 
 heap_sort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0])); 
 break; 
 case 8: 
 lst_radix_sort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0]), 10, 4); 
 break; 
 default: 
 break; 
 } 
 printArray(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0])); 
 } 
 return 0; 
}