1.插入排序-O(N2) 插入排序由N-1趟排序组成。对于P=1趟和P=N-1趟,插入排序保证从位置0到位置P上的元素为已排序状态。
typedef int ElementType;
void Swap( ElementType *Lhs, ElementType *Rhs ) { ElementType Tmp = *Lhs; *Lhs = *Rhs; *Rhs = Tmp; }
/* 插入排序 */ void InsertionSort( ElementType A[ ], int N ) { int j, P; ElementType Tmp;
for( P = 1; P < N; P++ ) { Tmp = A[ P ]; for( j = P; j > 0 && A[ j - 1 ] > Tmp; j-- ) A[ j ] = A[ j - 1 ]; A[ j ] = Tmp; } }
2.希尔排序-O(N2) 希尔排序使用一个增量序列h1,h2,...,ht,其中h1=1。每次选择ht,ht-1,..,h1进行排序,对于每个增量hk排序后,有A[i]<=A[i+hk],即所有相隔hk的元素都被排序。希尔排序的实质是执行多趟间隔为hk的元素间的插入排序。
/* 希尔排序 */ void Shellsort( ElementType A[ ], int N ) { int i, j, Increment; ElementType Tmp;
for( Increment = N / 2; Increment > 0; Increment /= 2 ) for( i = Increment; i < N; i++ ) { Tmp = A[ i ]; for( j = i; j >= Increment; j -= Increment ) if( Tmp < A[ j - Increment ] ) A[ j ] = A[ j - Increment ]; else break; A[ j ] = Tmp; } }
3.堆排序-O(NlogN) 堆排序由两个过程组成,一是建堆-O(N),二是N-1次删除堆顶元素-O(NlogN)。
建堆(大顶堆)过程为,由完全二叉树的最后一个非叶节点(秩为(N-2)/2)开始执行下滤操作,直到堆顶元素为止。删除堆顶元素过程为,将堆顶元素与数组末尾元素互换,新的二叉堆(除去数组后端被置换出的堆顶元素),再次执行堆顶元素的下滤操作。如此循环,直到堆中只有一个元素。此时,排序完成。此排序无需额外空间,为就地排序。
#define LeftChild( i ) ( 2 * ( i ) + 1 ) /* 下滤过程,构建大顶堆 */ void PercDown( ElementType A[ ], int i, int N ) { int Child; ElementType Tmp;
for( Tmp = A[ i ]; LeftChild( i ) < N; i = Child ) { Child = LeftChild( i ); if( Child != N - 1 && A[ Child + 1 ] > A[ Child ] ) Child++; if( Tmp < A[ Child ] ) A[ i ] = A[ Child ]; else break; } A[ i ] =Tmp; }
/* 就地堆排序 */ void Heapsort( ElementType A[ ], int N ) { int i;
for( i = (N - 2) / 2; i >= 0; i-- ) /* BuildHeap */ PercDown( A, i, N ); for( i = N - 1; i > 0; i-- ) { Swap( &A[ 0 ], &A[ i ] ); /* DeleteMax */ PercDown( A, 0, i ); } }
4.归并排序-O(NlogN) 归并排序实质是将序列分成左右两个子序列,分别排序,然后再合并成一个有序序列。
/* Lpos = start of left half, Rpos = start of right half */ void Merge( ElementType A[ ], ElementType TmpArray[ ], int Lpos, int Rpos, int RightEnd ) { int i, LeftEnd, NumElements, TmpPos;
LeftEnd = Rpos - 1; TmpPos = Lpos; NumElements = RightEnd - Lpos + 1;
/* main loop */ while( Lpos <= LeftEnd && Rpos <= RightEnd ) if( A[ Lpos ] <= A[ Rpos ] ) TmpArray[ TmpPos++ ] = A[ Lpos++ ]; else TmpArray[ TmpPos++ ] = A[ Rpos++ ];
while( Lpos <= LeftEnd ) /* Copy rest of first half */ TmpArray[ TmpPos++ ] = A[ Lpos++ ]; while( Rpos <= RightEnd ) /* Copy rest of second half */ TmpArray[ TmpPos++ ] = A[ Rpos++ ];
/* Copy TmpArray back */ for( i = 0; i < NumElements; i++, RightEnd-- ) A[ RightEnd ] = TmpArray[ RightEnd ]; }
void MSort( ElementType A[ ], ElementType TmpArray[ ], int Left, int Right ) { int Center;
if( Left < Right ) { Center = ( Left + Right ) / 2; MSort( A, TmpArray, Left, Center ); MSort( A, TmpArray, Center + 1, Right ); Merge( A, TmpArray, Left, Center + 1, Right ); } }
void Mergesort( ElementType A[ ], int N ) { ElementType *TmpArray;
TmpArray = malloc( N * sizeof( ElementType ) ); if( TmpArray != NULL ) { MSort( A, TmpArray, 0, N - 1 ); free( TmpArray ); } else FatalError( "No space for tmp array!!!" ); }
void Merge()函数合并两个有序子序列; void MSort()归并排序递归实现,递归基是Left>=Right,此时序列中只有一个元素; void Mergesort()分配空间,调用归并函数,释放空间。
5.快速排序-O(NlogN) 设数组S,快速排序为quicksoet(S),算法为, 1.如果S中元素个数是0或1,则返回; 2.取S中任一元素v,称之为枢纽元(pivot); 3.将S-{v}(S中其余元素)分成两个不相交的集合;分别为大于等于v的元素集S1和小于等于v的元素集S2; 4.递归实现quicksort(S1)和quicksort(S2)。
/* Return median of Left, Center, and Right */ /* Order these and hide the pivot */ ElementType Median3( ElementType A[ ], int Left, int Right ) { int Center = ( Left + Right ) / 2;
if( A[ Left ] > A[ Center ] ) Swap( &A[ Left ], &A[ Center ] ); if( A[ Left ] > A[ Right ] ) Swap( &A[ Left ], &A[ Right ] ); if( A[ Center ] > A[ Right ] ) Swap( &A[ Center ], &A[ Right ] );
/* Invariant: A[ Left ] <= A[ Center ] <= A[ Right ] */
Swap( &A[ Center ], &A[ Right - 1 ] ); /* Hide pivot */ return A[ Right - 1 ]; /* Return pivot */ }
#define Cutoff ( 3 )
void Qsort( ElementType A[ ], int Left, int Right ) { int i, j; ElementType Pivot;
if( Left + Cutoff <= Right ) { Pivot = Median3( A, Left, Right ); i = Left; j = Right - 1; for( ; ; ) { while( A[ ++i ] < Pivot ){ } while( A[ --j ] > Pivot ){ } if( i < j ) Swap( &A[ i ], &A[ j ] ); else break; } Swap( &A[ i ], &A[ Right - 1 ] ); /* Restore pivot */
Qsort( A, Left, i - 1 ); Qsort( A, i + 1, Right ); } else /* Do an insertion sort on the subarray */ InsertionSort( A + Left, Right - Left + 1 ); }
void Quicksort( ElementType A[ ], int N ) { Qsort( A, 0, N - 1 ); }
使用Median3()函数选取枢纽元,这是三数中值分割法,对于数组S的N-1个元素,取S[0],S[N-1],S[(N-1)/2]三个数中的中位数作为枢纽元。它还完成了第一次比较,即将三者中最小值放在数组最左端,最大值放在数组最右端,中间值即枢纽元放在数组靠右第二的位置并返回之。
对于只有小于等于Cufoff个的序列,实行插入排序,因为对于很小的数组,快速排序不如插入排序。
每次调整后,都能确定枢纽元的位置,该位置在序列中是稳定的,即为排序后最终位置,可以利用这一点构造寻找数组中第k小数的算法,即快速选择算法,该算法的平均花费为O(N)。算法具体为,每次确定枢纽元的位置i后,与k比较,如果k=i+1,则寻找成功,如果k<=i,则继续在前半部分寻找,否则在后半部分寻找。
/* Places the kth smallest element in the kth position */ /* Because arrays start at 0, this will be index k-1 */ void Qselect( ElementType A[ ], int k, int Left, int Right ) { int i, j; ElementType Pivot;
if( Left + Cutoff <= Right ) { Pivot = Median3( A, Left, Right ); i = Left; j = Right - 1; for( ; ; ) { while( A[ ++i ] < Pivot ){ } while( A[ --j ] > Pivot ){ } if( i < j ) Swap( &A[ i ], &A[ j ] ); else break; } Swap( &A[ i ], &A[ Right - 1 ] ); /* Restore pivot */
if( k <= i ) Qselect( A, k, Left, i - 1 ); else if( k > i + 1 ) Qselect( A, k, i + 1, Right ); } else /* Do an insertion sort on the subarray */ InsertionSort( A + Left, Right - Left + 1 ); |
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