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千万不要错过这篇,不然你就亏大发了。
排序是计算机程序设计中一个非常重要的操作,它将一个数据元素(或记录)的任意序列重新排列成一个按关键字有序的序列。在有序的序列中查找元素的效率很高,(例如,折半查找法的平均查找长度为log2(n+1)−1log2(n+1)−1),但是无序序列只能逐一查找,其平均查找长度为(n+1)/2(n+1)/2。又比如构建二叉排序树的过程,就是一个排序的过程,因此,如何进行排序,尤其是高效排序,是一个重要的课题。
提示:以下带大家了解一下各个排序
1.1排序的概念
- 排序:所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作。
- 稳定性:假定在待排序的记录序列中,存在多个具有相同的关键字的记录,若经过排序,这些记录的相对次 序保持不变,即在原序列中,r[i]=r[j],且r[i]在r[j]之前,而在排序后的序列中,r[i]仍在r[j]之前,则称这种排 序算法是稳定的;否则称为不稳定的。
- 内部排序:数据元素全部放在内存中的排序。
- 外部排序:数据元素太多不能同时放在内存中,根据排序过程的要求不能在内外存之间移动数据的排序。
1.2 常见的排序算法
1.3 稳定性及其复杂度
每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的 数据元素排完 。
找出序列中的最小关键字,然后将这个元素与序列首端元素交换位置。例如,序列前i个元素已经有序,从第i+1到第n个元素中选择关键字最小的元素,假设第j个元素为最小元素,则交换第j个元素与第i+1个元素的位置。依次执行此操作,直到第n-1个元素也被确定。
直接选择排序的特性总结:
堆排序(Heapsort)是指利用堆积树(堆)这种数据结构所设计的一种排序算法,它是选择排序的一种。它是 通过堆来进行选择数据。需要注意的是排升序要建大堆,排降序建小堆。
堆的插入:
每次插入都是将新数据放在数组最后。可以发现从这个新数据的父结点到根结点必然为一个有序的数列,然后将这个新数据插入到这个有序数据中,在这个过程中要进行比较。
堆排序的特性总结:
应用:寻找M个数中的前K个最小的数并保持有序
插入第i(i>=1)个元素时,前面的array[0],array[1],…,array[i-1]已经排好序,此时用array[i]的排序码与 array[i-1],array[i-2],…的排序码顺序进行比较,找到插入位置即将array[i]插入,原来位置上的元素顺序后移
直接插入排序的特性总结:
希尔排序法又称缩小增量法。希尔排序法的基本思想是:先选定一个整数,把待排序文件中所有记录分成个 组,所有距离为的记录分在同一组内,并对每一组内的记录进行排序。然后,取,重复上述分组和排序的工 作。当到达=1时,所有记录在统一组内排好序。
适用场景
比较在希尔排序中是最主要的操作,而不是交换。用已知最好的步长序列的希尔排序比直接插入排序要快,甚至在小数组中比快速排序和堆排序还快,但在涉及大量数据时希尔排序还是不如快排;
适合小数组小数据。
希尔排序的特性总结:
比较两个记录键值的大小,如果这两个记录键值的大小出现逆序,则交换这两个记录,这样将键值较小的记录向序列前部移动,键值较大的记录向序列后部移动
冒泡排序的特性总结:
快速排序是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法,其基本思想为:任取待排序元素序列中 的某元素作为基准值,按照该排序码将待排序集合分割成两子序列,左子序列中所有元素均小于基准值,右 子序列中所有元素均大于基准值,然后最左右子序列重复该过程,直到所有元素都排列在相应位置上为止。
将区间按照基准值划分为左右两半部分的常见方式有:
快速排序的特性总结:
基本思想:
归并排序(MERGE-SORT)是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有 序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并。
归并排序的特性总结:
基数排序的思想是按照组成关键字的各个数位进行排序,它是分配排序的一种。假如关键字是十进制数字,那么令r=10,d是所有关键字中的最大位数(位数小于d的数字,在前方补0)。基数排序可以从最低有效位开始,也可以从最高有效位开始。
基数排序的思想是:设立r个队列,编号分别为0,1,2,3…,r-1。首先按照最低有效位的值,将n个关键字放置到r个队列中,然后从小到大将元素收集起来,再按照次低位的值将元素放置到各个队列中,再进行收集,重复上述过程,直到收集完毕为止。
我们会在不同的场景会用到不同的排序算法,具体如何。(后面博客会详细说到)
感谢您的阅读,如有错误,欢迎指正。希望大家关注一波。(谢谢)
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