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编程问答

几种常见的排序算法

發(fā)布時間:2024/8/23 编程问答 41 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 几种常见的排序算法 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

冒泡排序

冒泡排序算法的運作如下:

1、比較相鄰的元素。如果第一個比第二個大,就交換他們兩個。

2、對每一對相鄰元素作同樣的工作,從開始第一對到結(jié)尾的最后一對。這步做完后,最后的元素會是最大的數(shù)。

3、針對所有的元素重復(fù)以上的步驟,除了最后一個。

4、持續(xù)每次對越來越少的元素重復(fù)上面的步驟,直到?jīng)]有任何一對數(shù)字需要比較。

void BubbleSort(int arr[], int n) {int i = 0, j =0; for(i = 0; i < n; i++)for(j = 0; j < n - 1 - i; j++){if(arr[j] > arr[j + 1]){arr[j] = arr[j] ^ arr[j+1];arr[j+1] = arr[j] ^ arr[j+1];arr[j] = arr[j] ^ arr[j+1];} } }
交換兩個數(shù)據(jù),可以用用臨時變量,也可用以下的兩個方法
a = a^b;
b = a^b;
a = a^b;
或者
a = a + b;
b = a - b;
a = a - b;

冒泡排序變異版-雞尾酒排序法

/*** 雞尾酒排序法* *正常冒泡排序法,每次遍歷都是向一個方向冒出最值,*而雞尾酒排序法是變異的冒泡排序法,往返方向找出最值*/ public void sort(int[] a) {//需要來回a,length/2趟for (int i = 0; i < a.length / 2; i++) {//類冒泡,交換最大值至右端for (int j = i; 1 + j < a.length - i; j++)if (a[j] > a[1 + j])Arr.swap(a, j, 1 + j);//類冒泡,交換最小值至左端for (int j = a.length - i - 1; j > i; j--)if (a[j - 1] > a[j])Arr.swap(a, j - 1, j);} }

冒泡排序改進版

/***改進的冒泡算法,在第i次遍歷時,若沒有交換數(shù)據(jù),說明剩余的數(shù)據(jù)已經(jīng)是有序的*/ void BubbleSort(int arr[]) {boolean didSwap;for(int i = 0, len = arr.length; i < len - 1; i++) {didSwap = false;for(int j = 0; j < len - i - 1; j++) {if(arr[j + 1] < arr[j]) {swap(arr, j, j + 1);didSwap = true;}}if(didSwap == false)return;} }

選擇排序

選擇排序的工作原理:

首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再從剩余未排序元素中繼續(xù)尋找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此類推,直到所有元素均排序完畢。

/*** @brief 選擇排序** @param list[] 要排序的數(shù)組* @param n 數(shù)組中的元素數(shù)量*/ void SelectSort(int *list, int list_size) {int i, j; // 用于循環(huán)int min_index; // 當前最小值的 indexint temp; // 用于交換// 最后一個元素不用排了, 所以可以 len - 1; 少一次循環(huán)for (i = 0; i < list_size - 1; ++i){// 假定當前的元素就是最小的min_index = i;// 查找剩下的元素當中最小的for (j = i; j < list_size; ++j){if (list[j] < list[min_index]){min_index = j;}}// 如果找到了比當前小的, 就把當前元素與之交換if (min_index != i){temp = list[i];list[i] = list[min_index];list[min_index] = temp;}} }

歸并排序

歸并操作的過程如下:
1、申請空間,使其大小為兩個已經(jīng)排序序列之和,該空間用來存放合并后的序列
2、設(shè)定兩個指針,最初位置分別為兩個已經(jīng)排序序列的起始位置
3、比較兩個指針所指向的元素,選擇相對小的元素放入到合并空間,并移動指針到下一位置
4、重復(fù)步驟3直到某一指針到達序列尾
5、將另一序列剩下的所有元素直接復(fù)制到合并序列尾

/*** @brief 歸并排序** @param *list 要排序的數(shù)組* @param n 數(shù)組中的元素數(shù)量*/ void MergeSort(int *list, int list_size) {if (list_size > 1){// 把數(shù)組平均分成兩個部分int *list1 = list;int list1_size = list_size / 2;int *list2 = list + list_size / 2;int list2_size = list_size - list1_size;// 分別歸并排序merge_sort(list1, list1_size);merge_sort(list2, list2_size);// 歸并merge_array(list1, list1_size, list2, list2_size);} }/*** @brief 歸并兩個有序數(shù)組** @param list1* @param list1_size* @param list2* @param list2_size*/ void merge_array(int *list1, int list1_size, int *list2, int list2_size) {int i, j, k;i = j = k = 0;// 聲明臨時數(shù)組用于存儲歸并結(jié)果int *list = malloc((list1_size + list2_size)*sizeof(int));// note: 只要有一個數(shù)組到達了尾部就要跳出// 也就是說只有兩個都沒有到達尾部的時候才執(zhí)行這個循環(huán)while (i < list1_size && j < list2_size){// 把較小的那個數(shù)據(jù)放到結(jié)果數(shù)組里, 同時移動指針list[k++] = list1[i] < list2[j] ? list1[i++] : list2[j++];}// 如果 list1 還有元素,把剩下的數(shù)據(jù)直接放到結(jié)果數(shù)組while (i < list1_size){list[k++] = list1[i++];}// 如果 list2 還有元素,把剩下的數(shù)據(jù)直接放到結(jié)果數(shù)組while (j < list2_size){list[k++] = list2[j++];}// 把結(jié)果數(shù)組 copy 到 list1 里for (int ii = 0; ii < (list1_size + list2_size); ++ii){list1[ii] = list[ii];}free(list); }

快速排序

快速排序的步驟
1.先從數(shù)列中取出一個數(shù)作為基準數(shù)。
2.分區(qū)過程,將比這個數(shù)大的數(shù)全放到它的右邊,小于或等于它的數(shù)全放到它的左邊。
3.再對左右區(qū)間重復(fù)第二步,直到各區(qū)間只有一個數(shù)。

/** * @brief 快速排序* * @param list 要排序的數(shù)組* @param lIndex 左下標* @param rIndex 右下標*/ void QuickSort(int list[], int lIndex, int rIndex) {if (lIndex < rIndex){int i = lIndex, j = rIndex, x = list[lIndex];//第一個元素作為基準數(shù)while (i < j){while(i < j && list[j] >= x) // 從右向左找第一個小于x的數(shù)j--; if(i < j)list[i++] = list[j];while(i < j && list[i] < x) // 從左向右找第一個大于等于x的數(shù)i++; if(i < j)list[j--] = list[i];}list[i] = x;QuickSort(list, lIndex, i - 1); // 遞歸調(diào)用QuickSort(list, i + 1, rIndex);} }

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的几种常见的排序算法的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。

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