常见排序算法分析.doc

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1、常见排序算法分析一.常见排序算法的实现1.冒泡排序冒泡排序是非常容易理解和实现，以从小到大排序举例：设数组长度为N。1比较相邻的前后二个数据，如果前面数据大于后面的数据，就将二个数据交换。2这样对数组的第0个数据到N-1个数据进行一次遍历后，最大的一个数据就“沉”到数组第N-1个位置。3N=N-1，如果N不为0就重复前面二步，否则排序完成。按照定义很容易写出代码：123456789101112void bubbleSort(int arr,int n)int i,j,t;for(i=0;in-1;i+)for(j=0;jn-i-1;j+)if(arrj+1X的值，6549,两者交换，此时I：=

2、3 )进行第三次交换后： 27 38 13 97 76 49 65( 按照算法的第五步将又一次执行算法的第三步从后开始找进行第四次交换后： 27 38 13 49 76 97 65( 按照算法的第四步从前面开始找大于X的值，9749,两者交换，此时J：=4 ) 此时再执行第三不的时候就发现I=J，从而结束一躺快速排序，那么经过一躺快速排序之后的结果是：27 38 13 49 76 97 65，即所以大于49的数全部在49的后面，所以小于49的数全部在49的前面。123456789101112131415161718192021void quicksort(vector &v, int left

3、, int right)if(left right)int key = vleft;int low = left;int high = right;while(low high)while(low key)high-; vlow = vhigh; while(low high & vlow key) low+;vhigh = vlowvlow = key; quicksort(v,left,low-1);quicksort(v,low+1,right);3.直接插入排序直接插入排序(straight insertion sort)的作法是： 每次从无序表中取出第一个元素，把它插入到有序表的合适

4、位置，使有序表仍然有序。 第一趟比较前两个数,然后把第二个数按大小插入到有序表中; 第二趟把第三个数据与前两个数从前向后扫描，把第三个数按大小插入到有序表中； 依次进行下去，进行了(n-1)趟扫描以后就完成了整个排序过程。代码实现：12345678910111213141516void InsertSortArray()/循环从第二个数组元素开始，因为arr0作为最初已排序部分for(int i=1;i=0 & arrjtemp)arrj+1=arrj; j-;arrj+1=temp; 4.选择排序思想：首先设置一个变量保存元素下标，将该元素与其他元素进行比较。若大于其他元 素则变换其下标，比

5、较完后再判断其下标是否发生变化，若变化则交换两个元素的值，否则不变。经过一次比较，即可得出数列中的最小元素并将其放在数列的首 位。一次类推，经过n-1次比较即可得到n个元素从小到大的排列。12345678910111213141516int i , temp;for(i = 0 ; i 8 ; +i) scanf(%d , &xi);for(i = 0 ; i 7 ; +i)k = i;for(j = i + 1 ; j xj) k = j; if(k != i) temp = xk; xk = xi; xi = temp; 二.其他算法的分析1 快速排序（QuickSort）快速排序是一个就

6、地排序，分而治之，大规模递归的算法。从本质上来说，它是归并排序的就地版本。快速排序可以由下面四步组成。（1） 如果不多于1个数据，直接返回。（2） 一般选择序列最左边的值作为支点数据。（3） 将序列分成2部分，一部分都大于支点数据，另外一部分都小于支点数据。（4） 对两边利用递归排序数列。快速排序比大部分排序算法都要快。尽管我们可以在某些特殊的情况下写出比快速排序快的算法，但是就通常情况而言，没有比它更快的了。快速排序是递归的，对于内存非常有限的机器来说，它不是一个好的选择。 2 归并排序（MergeSort）归并排序先分解要排序的序列，从1分成2，2分成4，依次分解，当分解到只有1个一组的时

7、候，就可以排序这些分组，然后依次合并回原来的序列中，这样就可以排序所有数据。合并排序比堆排序稍微快一点，但是需要比堆排序多一倍的内存空间，因为它需要一个额外的数组。3 堆排序（HeapSort）堆排序适合于数据量非常大的场合（百万数据）。堆排序不需要大量的递归或者多维的暂存数组。这对于数据量非常巨大的序列是合适的。比如超过数百万条记录，因为快速排序，归并排序都使用递归来设计算法，在数据量非常大的时候，可能会发生堆栈溢出错误。堆排序会将所有的数据建成一个堆，最大的数据在堆顶，然后将堆顶数据和序列的最后一个数据交换。接下来再次重建堆，交换数据，依次下去，就可以排序所有的数据。4 Shell排序（S

8、hellSort）Shell排序通过将数据分成不同的组，先对每一组进行排序，然后再对所有的元素进行一次插入排序，以减少数据交换和移动的次数。平均效率是O(nlogn)。其中分组的合理性会对算法产生重要的影响。现在多用D.E.Knuth的分组方法。Shell排序比冒泡排序快5倍，比插入排序大致快2倍。Shell排序比起QuickSort，MergeSort，HeapSort慢很多。但是它相对比较简单，它适合于数据量在5000以下并且速度并不是特别重要的场合。它对于数据量较小的数列重复排序是非常好的。5 插入排序（InsertSort）插入排序通过把序列中的值插入一个已经排序好的序列中，直到该序列

9、的结束。插入排序是对冒泡排序的改进。它比冒泡排序快2倍。一般不用在数据大于1000的场合下使用插入排序，或者重复排序超过200数据项的序列。6 冒泡排序（BubbleSort）冒泡排序是最慢的排序算法。在实际运用中它是效率最低的算法。它通过一趟又一趟地比较数组中的每一个元素，使较大的数据下沉，较小的数据上升。它是O(n2)的算法。7 交换排序（ExchangeSort）和选择排序（SelectSort）这两种排序方法都是交换方法的排序算法，效率都是 O(n2)。在实际应用中处于和冒泡排序基本相同的地位。它们只是排序算法发展的初级阶段，在实际中使用较少。8 基数排序（RadixSort）基数排序

10、和通常的排序算法并不走同样的路线。它是一种比较新颖的算法，但是它只能用于 整数的排序，如果我们要把同样的办法运用到浮点数上，我们必须了解浮点数的存储格式，并通过特殊的方式将浮点数映射到整数上，然后再映射回去，这是非常麻 烦的事情，因此，它的使用同样也不多。而且，最重要的是，这样算法也需要较多的存储空间。9 总结下面是一个总的表格，大致总结了我们常见的所有的排序算法的特点。名称复杂度说明备注冒泡排序 BubbleSortO(N*N)将待排序的元素看作是竖着排列的 “气泡”，较小的元素比较轻，从而要往上浮插入排序 InsertionSort O(N*N) 逐一取出元素，在已经排序的元素序列中从后向

11、前扫描，放到适当的位置 起初，已经排序的元素序列为空 选择排序 SelcetionSort O(N*N) 首先在未排序序列中找到最小元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素，然后放到排序序列末尾。以此递归。 快速排序 QuickSort O(n*log2 (n) 先选择中间值，然后把比它小的放在左边，大的放在右边（具体的实现是从两边找，找到一对后交换）。然后对两边分别使用这个过程（递归）。 堆排序 HeapSort O(n*log2 (n) 利用堆（ heaps ）这种数据结构来构造的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树结构，并同时满足堆属性：即子节点的键值或

12、索引总是小于（或者大于）它的父节点。 近似完全二叉树 希尔排序 ShellSort O(n1+ ) 0 1 选择一个步长 (Step) , 然后按间隔为步长的单元进行排序.递归 ,步长逐渐变小,直至为1. 箱排序 BinSort O(n) 设置若干个箱子，把关键字等于k的记录全都装入到第k个箱子里(分配)，然后按序号依次将各非空的箱子首尾连接起来(收集)。分配排序的一种：通过分配和收集过程来实现排序。 桶排序 BucketSort O(n) 桶排序的思想是把0，1)划分为n个大小相同的子区间，每一子区间是一个桶。分配排序的一种：通过分配和收集过程来实现排序。 排序法平均时间最差情形稳定度额外空间备注冒泡O(n2) O(n2)稳定O(1)n小时较好交换 O(n2) O(n2)不稳定O(1)n小时较好选择O(n2)O(n2)不稳定O(1)n小时较好插入O(n2)O(n2)稳定O(1)大部分已排序时较好基数O(logRB)O(logRB)稳定O(n)B是真数(0-9)，R是基数(个十百)ShellO(nlogn)O(ns) 1s2不稳定O(1)s是所选分组快速O(nlogn)O(n2)不稳定O(nlogn)n大时较好归并O(nlogn)O(nlogn)稳定O(1)n大时较好堆O(nlogn)O(nlogn)不稳定O(1)n大时较好