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//常用的排序算法
细节请看:http://blog.csdn.net/shihuboke/article/details/77430132
#include
usingnamespacestd;
typedefintElemType;
一、插入排序
/*
1、插入排序
(1)直接插入排序算法
算法思想:将等排序列划分为有序与无序两部分,然后再依次将无序部分插入到已经有序的部分,最后
就可以形成有序序列。
操作步骤如下:
1)查找出元素L(i)在表中的插入位置K;
2)将表中的第K个元素之前的元素依次后移一个位置;
3)将L(i)复制到L(K)。
时间复杂度为:O(n^2)
*/
voidInsertSort(ElemTypearr[],intlength)
{
inti, j;
ElemTypeguard;//哨兵
for(i =1; i < length; ++i)
{
if(arr[i] < arr[i-1])//在无序部分寻找一个元素,使之插入到有序部分后仍然有序
{
guard = arr[i];//复制到“哨兵”
//将第i个元素之前的元素依次后移一个位置
for(j = i -1; arr[j] > guard; j--)
{
arr[j +1] = arr[j];
}
arr[j +1] = guard;//复制到插入位置
}
}
}
二、折半插入排序
/*
2、折半插入排序
使用于排序表为顺序存储的线性表
在查找插入位置时,采用折半查找
算法思想是:
1)设置折半查找范围;
2)折半查找
3)移动元素
4)插入元素
5)继续操作1)、2)、3)、4)步,直到表成有序。
*/
voidBinaryInsertSort(ElemTypearr[],intlength)
{
inti, j, low, high, mid;
ElemTypetmp;
for( i =1; i < length; ++i )
{
tmp = arr[i];//复制到哨兵
//设置折半查找范围
low =0;
high = i;
while(low <= high)//折半查找
{
mid = (low + high) /2;
if(arr[mid] > tmp)//在左半部分查找
{
high = mid -1;
}
else
{
low = mid +1;//在右半部分查找
}
}
//移动元素
for( j = i -1; j >= high +1; --j )
{
arr[j +1] = arr[j];
}
arr[j +1] = tmp;
}
}
三、希尔(Shell)排序
/*
3、希尔(Shell)排序
基本思想:
先将待排序的表分割成若干个形若L[i, i+d, i+2d, ..., i+kd]的“特殊”子表,分别进行直接插入排序,
当整个表已呈“基本有序”时,再对全体记录进行一次直接插入排序。
算法过程:
1)先取一个小于n的步长d1,把表中全部记录分成d1个组,所有距离为d1的倍数的记录放在同一组中,在各
组中进行直接插入排序;
2)然后取第二个步长d2 < d1,重复步骤1
3)直到dk = 1,再进行最后一次直接插入排序
*/
voidShellSort(ElemTypearr[],intlength)
{
inti, j, dk = length /2;
ElemTypetmp;
while(dk >=1)//控制步长
{
for(i = dk; i < length; ++i)
{
if(arr[i] < arr[i - dk])
{
tmp = arr[i];//暂存
//后移
for(j = i - dk; j >=0&& tmp < arr[j]; j -= dk)
{
arr[j + dk] = arr[j];
}
arr[j + dk] = tmp;
}
}
dk /=2;
}
}
四、冒泡排序算法
/*
4、冒泡排序算法
基本思想:
假设待排序的表长为n,从后向前或从前向后两两比较相邻元素的值,若为逆序,则交换之,直到序列比较完。
这样一回就称为一趟冒泡。这样值较大的元素往下“沉”,而值较小的元素入上“浮”。
时间复杂度为O(n^2)
*/
voidBubbleSort(ElemTypearr[],intlength)
{
inti, j;
ElemTypetmp;
for(i =0; i < length -1; ++i)//趟次
{
for(j = i +1; j < length; ++j)
{
if(arr[i] > arr[j])
{
tmp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = tmp;
}
}
}
}
五、快速排序算法
/*
5、快速排序算法
基本思想:基于分治法,在待排序的n个元素中任取一个元素pivot作为基准,通过一趟排序将待排序表划分为独立的
两部分L[1..k-1]和L[k+1 .. n],使得第一部分中的所有元素值都小于pivot,而第二部分中的所有元素值都大于pivot,
则基准元素放在了其最终位置L(K)上,这个过程为一趟快速排序。而后分别递归地对两个子表重复上述过程,直到每
部分内只有一个元素或为空为止,即所有元素都放在了其最终位置上。
*/
intPartition(ElemTypearr[],intleft,intright)
{
ElemTypepivot = arr[left];//以当前表中第一个元素为枢轴值
while(left < right)
{
//从右向左找一个比枢轴值小的元素的位置
while(left < right && arr[right] >= pivot)
{
--right;
}
arr[left] = arr[right];//将比枢轴值小的元素移动到左端
//从左向右查找比枢轴值大的元素的位置
while(left < right && arr[left] <= pivot)
{
++left;
}
arr[right] = arr[left];//将比枢轴值大的元素移动到右端
}
arr[left] = pivot;//将枢轴元素放在最终位置
returnleft;
}
voidQuickSort(ElemTypearr[],intleft,intright)
{
if(left < right)
{
intpivotPos =Partition(arr, left, right);//划分
QuickSort(arr, left, pivotPos -1);//快速排序左半部分
QuickSort(arr, pivotPos +1, right);//快速排序右半部分
}
}
六、简单选择排序算法
/*
6、简单选择排序算法
基本思想:
假设排序表为L[1...n],第i趟排序从表中选择关键字最小的元素与Li交换,第一趟排序可以确定一个元素的
最终位置,这样经过n-1趟排序就可以使得整个排序表有序。
*/
voidSelectSort(ElemTypearr[],intlength)
{
inti, j, min;
ElemTypetmp;
for(i =0; i < length -1; ++i)//需要n-1趟
{
min = i;
for(j = i +1; j < length; ++j)
{
if(arr[j] < arr[min])//每一趟选择元素值最小的下标
{
min = j;
}
}
if(min != i)//如果第i趟的Li元素值该趟找到的最小元素值,则交换,以使Li值最小
{
tmp = arr[i];
arr[i] = arr[min];
arr[min] = tmp;
}
}
}
七、堆排序算法
/*
7、堆排序算法
堆的定义如下:n个关键字序列号L[1..n]称为堆,仅当该序列满足:
1)L(i) <= L(2i)且L(i) <= L(2i+1)或2)L(i) >= L(2i)且L(i) >= L(2i+1)
满足第一种情况的堆,称为小根堆(小顶堆);
满足第二种情况的堆,称为大根堆(大顶堆)。
*/
voidHeapAdjust(ElemType*a,inti,intsize)//调整堆
{
intlchild =2* i;//i的左孩子节点序号
intrchild =2* i +1;//i的右孩子节点序号
intmax = i;//临时变量
if(i <= size /2)//如果i是叶节点就不用进行调整
{
if(lchild <= size && a[lchild] > a[max])
{
max = lchild;//左孩子比双亲值还大,需要调整
}
if(rchild <= size && a[rchild] > a[max])
{
max = rchild;//右孩子比双亲值还大,需要调整
}
if(max != i)//需要调整
{
ElemTypetmp = a[max];
a[max] = a[i];
a[i] = tmp;
HeapAdjust(a, max, size);//避免调整之后以max为父节点的子树不是堆
}
}
}
voidBuildHeap(ElemType*a,intsize)//建立堆
{
for(inti = size /2; i >=0; i--)//非叶节点最大序号值为size/2
{
HeapAdjust(a, i, size);
}
}
voidHeapSort(ElemType*a,intsize)//堆排序
{
BuildHeap(a,size);
for(inti = size -1; i >=0; i--)
{
swap(a[0], a[i]);//交换堆顶和最后一个元素,即每次将剩余元素中的最大者放到最后面
BuildHeap(a, i-1);//将余下元素重新建立为大顶堆
HeapAdjust(a,1,i-1);//重新调整堆顶节点成为大顶堆
}
}
voidDisplay(ElemType arr[],intlength)
{
for(inti =0; i < length; ++i )
{
cout << arr[i] <<" ";
}
cout << endl;
}
intmain()
{
ElemType arr[] = {2,1,5,3,4,0,6,9, -1,4,12};
HeapSort(arr,sizeof(arr) /sizeof(ElemType));
Display(arr,sizeof(arr) /sizeof(ElemType));
return0;
}
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