八大排序算法

概述

排序有內(nèi)部排序和外部排序,內(nèi)部排序是數(shù)據(jù)記錄在內(nèi)存中進(jìn)行排序,而外部排序是因排序的數(shù)據(jù)很大,一次不能容納全部的排序記錄,在排序過程中需要訪問外存。我們這里說說八大排序就是內(nèi)部排序。

image

當(dāng)n較大,則應(yīng)采用時(shí)間復(fù)雜度為O(nlog2n)的排序方法:快速排序、堆排序或歸并排序序。

快速排序:是目前基于比較的內(nèi)部排序中被認(rèn)為是最好的方法,當(dāng)待排序的關(guān)鍵字是隨機(jī)分布時(shí),快速排序的平均時(shí)間最短;

1.插入排序—直接插入排序(Straight Insertion Sort)

基本思想:

將一個(gè)記錄插入到已排序好的有序表中,從而得到一個(gè)新,記錄數(shù)增1的有序表。即:先將序列的第1個(gè)記錄看成是一個(gè)有序的子序列,然后從第2個(gè)記錄逐個(gè)進(jìn)行插入,直至整個(gè)序列有序?yàn)橹埂?/p>

要點(diǎn):設(shè)立哨兵,作為臨時(shí)存儲(chǔ)和判斷數(shù)組邊界之用。

直接插入排序示例:

image

如果碰見一個(gè)和插入元素相等的,那么插入元素把想插入的元素放在相等元素的后面。所以,相等元素的前后順序沒有改變,從原無序序列出去的順序就是排好序后的順序,所以插入排序是穩(wěn)定的。

****算法的實(shí)現(xiàn):****

image
image

輸出結(jié)果:

image

效率:

時(shí)間復(fù)雜度:O(n^2).

其他的插入排序有二分插入排序,2-路插入排序。

2. 插入排序—希爾排序(Shell`s Sort)

希爾排序是1959 年由D.L.Shell 提出來的,相對(duì)直接排序有較大的改進(jìn)。希爾排序又叫縮小增量排序。

基本思想:

將無序數(shù)組分割為若干個(gè)子序列,子序列不是逐段分割的,而是相隔特定的增量的子序列,對(duì)各個(gè)子序列進(jìn)行插入排序;然后再選擇一個(gè)更小的增量,再將數(shù)組分割為多個(gè)子序列進(jìn)行排序......最后選擇增量為1,即使用直接插入排序,使最終數(shù)組成為有序。

操作方法:

選擇一個(gè)增量序列t1,t2,…,tk,其中ti>tj,tk=1;

按增量序列個(gè)數(shù)k,對(duì)序列進(jìn)行k 趟排序;

每趟排序,根據(jù)對(duì)應(yīng)的增量ti,將待排序列分割成若干長度為m 的子序列,分別對(duì)各子表進(jìn)行直接插入排序。僅增量因子為1 時(shí),整個(gè)序列作為一個(gè)表來處理,表長度即為整個(gè)序列的長度。

希爾排序的示例:

image

算法實(shí)現(xiàn):

我們簡單處理增量序列:增量序列d = {n/2 ,n/4, n/8 .....1}n為要排序數(shù)的個(gè)數(shù)

即:先將要排序的一組記錄按某個(gè)增量d(n/2,n為要排序數(shù)的個(gè)數(shù))分成若干組子序列,每組中記錄的下標(biāo)相差d.對(duì)每組中全部元素進(jìn)行直接插入排序,然后再用一個(gè)較小的增量(d/2)對(duì)它進(jìn)行分組,在每組中再進(jìn)行直接插入排序。繼續(xù)不斷縮小增量直至為1,最后使用直接插入排序完成排序。

image
image
image

輸出結(jié)果:

image

3. 選擇排序—簡單選擇排序(Simple Selection Sort)

基本思想:

在要排序的一組數(shù)中,選出最小(或者最大)的一個(gè)數(shù)與第1個(gè)位置的數(shù)交換;然后在剩下的數(shù)當(dāng)中再找最小(或者最大)的與第2個(gè)位置的數(shù)交換,依次類推,直到第n-1個(gè)元素(倒數(shù)第二個(gè)數(shù))和第n個(gè)元素(最后一個(gè)數(shù))比較為止。

簡單選擇排序的示例:

image

操作方法:

第一趟,從n 個(gè)記錄中找出關(guān)鍵碼最小的記錄與第一個(gè)記錄交換;

第二趟,從第二個(gè)記錄開始的n-1 個(gè)記錄中再選出關(guān)鍵碼最小的記錄與第二個(gè)記錄交換;

以此類推.....

第i 趟,則從第i 個(gè)記錄開始的n-i+1 個(gè)記錄中選出關(guān)鍵碼最小的記錄與第i 個(gè)記錄交換,

直到整個(gè)序列按關(guān)鍵碼有序。

算法實(shí)現(xiàn):

image
image
image

輸出結(jié)果:

image

簡單選擇排序的改進(jìn)——二元選擇排序

簡單選擇排序,每趟循環(huán)只能確定一個(gè)元素排序后的定位。我們可以考慮改進(jìn)為每趟循環(huán)確定兩個(gè)元素(當(dāng)前趟最大和最小記錄)的位置,從而減少排序所需的循環(huán)次數(shù)。改進(jìn)后對(duì)n個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序,最多只需進(jìn)行[n/2]趟循環(huán)即可。具體實(shí)現(xiàn)如下:

image

4. 選擇排序—堆排序(Heap Sort)

堆排序是一種樹形選擇排序,是對(duì)直接選擇排序的有效改進(jìn)。

基本思想:

堆的定義如下:具有n個(gè)元素的序列(k1,k2,...,kn),當(dāng)且僅當(dāng)滿足

image

時(shí)稱之為堆。由堆的定義可以看出,堆頂元素(即第一個(gè)元素)必為最小項(xiàng)(小頂堆)。

若以一維數(shù)組存儲(chǔ)一個(gè)堆,則堆對(duì)應(yīng)一棵完全二叉樹,且所有非葉結(jié)點(diǎn)的值均不大于(或不小于)其子女的值,根結(jié)點(diǎn)(堆頂元素)的值是最小(或最大)的。如:

(a)大頂堆序列:(96, 83,27,38,11,09)

(b) 小頂堆序列:(12,36,24,85,47,30,53,91)

image

初始時(shí)把要排序的n個(gè)數(shù)的序列看作是一棵順序存儲(chǔ)的二叉樹(一維數(shù)組存儲(chǔ)二叉樹),調(diào)整它們的存儲(chǔ)序,使之成為一個(gè)堆,將堆頂元素輸出,得到n 個(gè)元素中最小(或最大)的元素,這時(shí)堆的根節(jié)點(diǎn)的數(shù)最小(或者最大)。然后對(duì)前面(n-1)個(gè)元素重新調(diào)整使之成為堆,輸出堆頂元素,得到n 個(gè)元素中次小(或次大)的元素。依此類推,直到只有兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的堆,并對(duì)它們作交換,最后得到有n個(gè)節(jié)點(diǎn)的有序序列。稱這個(gè)過程為堆排序

因此,實(shí)現(xiàn)堆排序需解決兩個(gè)問題:

1. 如何將n 個(gè)待排序的數(shù)建成堆;

2. 輸出堆頂元素后,怎樣調(diào)整剩余n-1 個(gè)元素,使其成為一個(gè)新堆。

首先討論第二個(gè)問題:輸出堆頂元素后,對(duì)剩余n-1元素重新建成堆的調(diào)整過程。

調(diào)整小頂堆的方法:

1)設(shè)有m 個(gè)元素的堆,輸出堆頂元素后,剩下m-1 個(gè)元素。將堆底元素送入堆頂((最后一個(gè)元素與堆頂進(jìn)行交換),堆被破壞,其原因僅是根結(jié)點(diǎn)不滿足堆的性質(zhì)。

2)將根結(jié)點(diǎn)與左、右子樹中較小元素的進(jìn)行交換。

3)若與左子樹交換:如果左子樹堆被破壞,即左子樹的根結(jié)點(diǎn)不滿足堆的性質(zhì),則重復(fù)方法 (2).

4)若與右子樹交換,如果右子樹堆被破壞,即右子樹的根結(jié)點(diǎn)不滿足堆的性質(zhì)。則重復(fù)方法 (2).

5)繼續(xù)對(duì)不滿足堆性質(zhì)的子樹進(jìn)行上述交換操作,直到葉子結(jié)點(diǎn),堆被建成。

稱這個(gè)自根結(jié)點(diǎn)到葉子結(jié)點(diǎn)的調(diào)整過程為篩選。如圖:

image

再討論對(duì)n 個(gè)元素初始建堆的過程。

建堆方法:對(duì)初始序列建堆的過程,就是一個(gè)反復(fù)進(jìn)行篩選的過程。

1)n 個(gè)結(jié)點(diǎn)的完全二叉樹,則最后一個(gè)結(jié)點(diǎn)是第

個(gè)結(jié)點(diǎn)的子樹。

2)篩選從第

個(gè)結(jié)點(diǎn)為根的子樹開始,該子樹成為堆。

3)之后向前依次對(duì)各結(jié)點(diǎn)為根的子樹進(jìn)行篩選,使之成為堆,直到根結(jié)點(diǎn)。

如圖建堆初始過程:無序序列:(49,38,65,97,76,13,27,49)

image
image

算法的實(shí)現(xiàn):

從算法描述來看,堆排序需要兩個(gè)過程,一是建立堆,二是堆頂與堆的最后一個(gè)元素交換位置。所以堆排序有兩個(gè)函數(shù)組成。一是建堆的滲透函數(shù),二是反復(fù)調(diào)用滲透函數(shù)實(shí)現(xiàn)排序的函數(shù)。

image
image
image

輸出結(jié)果:

image

分析:

設(shè)樹深度為k,

。從根到葉的篩選,元素比較次數(shù)至多2(k-1)次,交換記錄至多k 次。所以,在建好堆后,排序過程中的篩選次數(shù)不超過下式:

而建堆時(shí)的比較次數(shù)不超過4n 次,因此堆排序最壞情況下,時(shí)間復(fù)雜度也為:O(nlogn )。

5. 交換排序—冒泡排序(Bubble Sort)

基本思想:

在要排序的一組數(shù)中,對(duì)當(dāng)前還未排好序的范圍內(nèi)的全部數(shù),自上而下對(duì)相鄰的兩個(gè)數(shù)依次進(jìn)行比較和調(diào)整,讓較大的數(shù)往下沉,較小的往上冒。即:每當(dāng)兩相鄰的數(shù)比較后發(fā)現(xiàn)它們的排序與排序要求相反時(shí),就將它們互換。

冒泡排序的示例:

image

算法的實(shí)現(xiàn):

image

冒泡排序算法的改進(jìn)

對(duì)冒泡排序常見的改進(jìn)方法是加入一標(biāo)志性變量exchange,用于標(biāo)志某一趟排序過程中是否有數(shù)據(jù)交換,如果進(jìn)行某一趟排序時(shí)并沒有進(jìn)行數(shù)據(jù)交換,則說明數(shù)據(jù)已經(jīng)按要求排列好,可立即結(jié)束排序,避免不必要的比較過程。本文再提供以下兩種改進(jìn)算法:

1.設(shè)置一標(biāo)志性變量pos,用于記錄每趟排序中最后一次進(jìn)行交換的位置。由于pos位置之后的記錄均已交換到位,故在進(jìn)行下一趟排序時(shí)只要掃描到pos位置即可。

改進(jìn)后算法如下:

image

2.傳統(tǒng)冒泡排序中每一趟排序操作只能找到一個(gè)最大值或最小值,我們考慮利用在每趟排序中進(jìn)行正向和反向兩遍冒泡的方法一次可以得到兩個(gè)最終值(最大者和最小者) , 從而使排序趟數(shù)幾乎減少了一半。

改進(jìn)后的算法實(shí)現(xiàn)為:

image

6. 交換排序—快速排序(Quick Sort)

基本思想:

1)選擇一個(gè)基準(zhǔn)元素,通常選擇第一個(gè)元素或者最后一個(gè)元素,

2)通過一趟排序講待排序的記錄分割成獨(dú)立的兩部分,其中一部分記錄的元素值均比基準(zhǔn)元素值小。另一部分記錄的 元素值比基準(zhǔn)值大。

3)此時(shí)基準(zhǔn)元素在其排好序后的正確位置

4)然后分別對(duì)這兩部分記錄用同樣的方法繼續(xù)進(jìn)行排序,直到整個(gè)序列有序。

快速排序的示例:

(a)一趟排序的過程:

image

(b)排序的全過程

image

算法的實(shí)現(xiàn):

遞歸實(shí)現(xiàn):

image
image

輸出結(jié)果:

image

分析:

快速排序是通常被認(rèn)為在同數(shù)量級(jí)(O(nlog2n))的排序方法中平均性能最好的。但若初始序列按關(guān)鍵碼有序或基本有序時(shí),快排序反而蛻化為冒泡排序。為改進(jìn)之,通常以“三者取中法”來選取基準(zhǔn)記錄,即將排序區(qū)間的兩個(gè)端點(diǎn)與中點(diǎn)三個(gè)記錄關(guān)鍵碼居中的調(diào)整為支點(diǎn)記錄。快速排序是一個(gè)不穩(wěn)定的排序方法。

快速排序的改進(jìn)

在本改進(jìn)算法中,只對(duì)長度大于k的子序列遞歸調(diào)用快速排序,讓原序列基本有序,然后再對(duì)整個(gè)基本有序序列用插入排序算法排序。實(shí)踐證明,改進(jìn)后的算法時(shí)間復(fù)雜度有所降低,且當(dāng)k取值為 8 左右時(shí),改進(jìn)算法的性能最佳。算法思想如下:

image
image
image

7. 歸并排序(Merge Sort)

基本思想:

歸并(Merge)排序法是將兩個(gè)(或兩個(gè)以上)有序表合并成一個(gè)新的有序表,即把待排序序列分為若干個(gè)子序列,每個(gè)子序列是有序的。然后再把有序子序列合并為整體有序序列。

歸并排序示例:

image

合并方法:

設(shè)r[i…n]由兩個(gè)有序子表r[i…m]和r[m+1…n]組成,兩個(gè)子表長度分別為n-i +1、n-m。

j=m+1;k=i;i=i; //置兩個(gè)子表的起始下標(biāo)及輔助數(shù)組的起始下標(biāo)

若i>m 或j>n,轉(zhuǎn)⑷ //其中一個(gè)子表已合并完,比較選取結(jié)束

//選取r[i]和r[j]較小的存入輔助數(shù)組rf

如果r[i]

否則,rf[k]=r[j]; j++; k++; 轉(zhuǎn)⑵

//將尚未處理完的子表中元素存入rf

如果i<=m,將r[i…m]存入rf[k…n] //前一子表非空

如果j<=n , 將r[j…n] 存入rf[k…n] //后一子表非空

合并結(jié)束。

image

歸并的迭代算法

1 個(gè)元素的表總是有序的。所以對(duì)n 個(gè)元素的待排序列,每個(gè)元素可看成1 個(gè)有序子表。對(duì)子表兩兩合并生成n/2個(gè)子表,所得子表除最后一個(gè)子表長度可能為1 外,其余子表長度均為2。再進(jìn)行兩兩合并,直到生成n 個(gè)元素按關(guān)鍵碼有序的表。

image
image
image

輸出結(jié)果:

image

兩路歸并的遞歸算法

image

8. 桶排序/基數(shù)排序(Radix Sort)

說基數(shù)排序之前,我們先說桶排序:

基本思想:是將陣列分到有限數(shù)量的桶子里。每個(gè)桶子再個(gè)別排序(有可能再使用別的排序算法或是以遞回方式繼續(xù)使用桶排序進(jìn)行排序)。桶排序是鴿巢排序的一種歸納結(jié)果。當(dāng)要被排序的陣列內(nèi)的數(shù)值是均勻分配的時(shí)候,桶排序使用線性時(shí)間(Θ(n))。但桶排序并不是 比較排序,他不受到 O(n log n) 下限的影響。

簡單來說,就是把數(shù)據(jù)分組,放在一個(gè)個(gè)的桶中,然后對(duì)每個(gè)桶里面的在進(jìn)行排序。

例如要對(duì)大小為[1..1000]范圍內(nèi)的n個(gè)整數(shù)A[1..n]排序

首先,可以把桶設(shè)為大小為10的范圍,具體而言,設(shè)集合B[1]存儲(chǔ)[1..10]的整數(shù),集合B[2]存儲(chǔ) (10..20]的整數(shù),……集合B[i]存儲(chǔ)( (i-1)10, i10]的整數(shù),i = 1,2,..100。總共有 100個(gè)桶。

然后,對(duì)A[1..n]從頭到尾掃描一遍,把每個(gè)A[i]放入對(duì)應(yīng)的桶B[j]中。 再對(duì)這100個(gè)桶中每個(gè)桶里的數(shù)字排序,這時(shí)可用冒泡,選擇,乃至快排,一般來說任 何排序法都可以。

最后,依次輸出每個(gè)桶里面的數(shù)字,且每個(gè)桶中的數(shù)字從小到大輸出,這 樣就得到所有數(shù)字排好序的一個(gè)序列了。

假設(shè)有n個(gè)數(shù)字,有m個(gè)桶,如果數(shù)字是平均分布的,則每個(gè)桶里面平均有n/m個(gè)數(shù)字。如果

對(duì)每個(gè)桶中的數(shù)字采用快速排序,那么整個(gè)算法的復(fù)雜度是

O(n + m * n/m*log(n/m)) = O(n + nlogn - nlogm)

從上式看出,當(dāng)m接近n的時(shí)候,桶排序復(fù)雜度接近O(n)

當(dāng)然,以上復(fù)雜度的計(jì)算是基于輸入的n個(gè)數(shù)字是平均分布這個(gè)假設(shè)的。這個(gè)假設(shè)是很強(qiáng)的 ,實(shí)際應(yīng)用中效果并沒有這么好。如果所有的數(shù)字都落在同一個(gè)桶中,那就退化成一般的排序了。

前面說的幾大排序算法 ,大部分時(shí)間復(fù)雜度都是O(n2),也有部分排序算法時(shí)間復(fù)雜度是O(nlogn)。而桶式排序卻能實(shí)現(xiàn)O(n)的時(shí)間復(fù)雜度。但桶排序的缺點(diǎn)是:

1)首先是空間復(fù)雜度比較高,需要的額外開銷大。排序有兩個(gè)數(shù)組的空間開銷,一個(gè)存放待排序數(shù)組,一個(gè)就是所謂的桶,比如待排序值是從0到m-1,那就需要m個(gè)桶,這個(gè)桶數(shù)組就要至少m個(gè)空間。

2)其次待排序的元素都要在一定的范圍內(nèi)等等。

桶式排序是一種分配排序。分配排序的特定是不需要進(jìn)行關(guān)鍵碼的比較,但前提是要知道待排序列的一些具體情況。

分配排序的基本思想:說白了就是進(jìn)行多次的桶式排序。****

基數(shù)排序過程無須比較關(guān)鍵字,而是通過“分配”和“收集”過程來實(shí)現(xiàn)排序。它們的時(shí)間復(fù)雜度可達(dá)到線性階:O(n)。

實(shí)例:

撲克牌中52 張牌,可按花色和面值分成兩個(gè)字段,其大小關(guān)系為:

花色:梅花< 方塊< 紅心< 黑心

面值:2 < 3 < 4 < 5 < 6 < 7 < 8 < 9 < 10 < J < Q < K < A

若對(duì)撲克牌按花色、面值進(jìn)行升序排序,得到如下序列:

即兩張牌,若花色不同,不論面值怎樣,花色低的那張牌小于花色高的,只有在同花色情況下,大小關(guān)系才由面值的大小確定。這就是多關(guān)鍵碼排序。

為得到排序結(jié)果,我們討論兩種排序方法。

方法1:先對(duì)花色排序,將其分為4 個(gè)組,即梅花組、方塊組、紅心組、黑心組。再對(duì)每個(gè)組分別按面值進(jìn)行排序,最后,將4 個(gè)組連接起來即可。

方法2:先按13 個(gè)面值給出13 個(gè)編號(hào)組(2 號(hào),3 號(hào),...,A 號(hào)),將牌按面值依次放入對(duì)應(yīng)的編號(hào)組,分成13 堆。再按花色給出4 個(gè)編號(hào)組(梅花、方塊、紅心、黑心),將2號(hào)組中牌取出分別放入對(duì)應(yīng)花色組,再將3 號(hào)組中牌取出分別放入對(duì)應(yīng)花色組,……,這樣,4 個(gè)花色組中均按面值有序,然后,將4 個(gè)花色組依次連接起來即可。

設(shè)n 個(gè)元素的待排序列包含d 個(gè)關(guān)鍵碼{k1,k2,…,kd},則稱序列對(duì)關(guān)鍵碼{k1,k2,…,kd}有序是指:對(duì)于序列中任兩個(gè)記錄r[i]和rj都滿足下列有序關(guān)系:

其中k1 稱為最主位關(guān)鍵碼,kd 稱為最次位關(guān)鍵碼 。

兩種多關(guān)鍵碼排序方法:

多關(guān)鍵碼排序按照從最主位關(guān)鍵碼到最次位關(guān)鍵碼或從最次位到最主位關(guān)鍵碼的順序逐次排序,分兩種方法:

最高位優(yōu)先(Most Significant Digit first)法,簡稱MSD 法:

1)先按k1 排序分組,將序列分成若干子序列,同一組序列的記錄中,關(guān)鍵碼k1 相等。

2)再對(duì)各組按k2 排序分成子組,之后,對(duì)后面的關(guān)鍵碼繼續(xù)這樣的排序分組,直到按最次位關(guān)鍵碼kd 對(duì)各子組排序后。

3)再將各組連接起來,便得到一個(gè)有序序列。撲克牌按花色、面值排序中介紹的方法一即是MSD 法。

最低位優(yōu)先(Least Significant Digit first)法,簡稱LSD 法:

  1. 先從kd 開始排序,再對(duì)kd-1進(jìn)行排序,依次重復(fù),直到按k1排序分組分成最小的子序列后。

  2. 最后將各個(gè)子序列連接起來,便可得到一個(gè)有序的序列, 撲克牌按花色、面值排序中介紹的方法二即是LSD 法。

基于LSD方法的鏈?zhǔn)交鶖?shù)排序的基本思想

“多關(guān)鍵字排序”的思想實(shí)現(xiàn)“單關(guān)鍵字排序”。對(duì)數(shù)字型或字符型的單關(guān)鍵字,可以看作由多個(gè)數(shù)位或多個(gè)字符構(gòu)成的多關(guān)鍵字,此時(shí)可以采用“分配-收集”的方法進(jìn)行排序,這一過程稱作基數(shù)排序法,其中每個(gè)數(shù)字或字符可能的取值個(gè)數(shù)稱為基數(shù)。比如,撲克牌的花色基數(shù)為4,面值基數(shù)為13。在整理撲克牌時(shí),既可以先按花色整理,也可以先按面值整理。按花色整理時(shí),先按紅、黑、方、花的順序分成4摞(分配),再按此順序再疊放在一起(收集),然后按面值的順序分成13摞(分配),再按此順序疊放在一起(收集),如此進(jìn)行二次分配和收集即可將撲克牌排列有序。

基數(shù)排序:

是按照低位先排序,然后收集;再按照高位排序,然后再收集;依次類推,直到最高位。有時(shí)候有些屬性是有優(yōu)先級(jí)順序的,先按低優(yōu)先級(jí)排序,再按高優(yōu)先級(jí)排序。最后的次序就是高優(yōu)先級(jí)高的在前,高優(yōu)先級(jí)相同的低優(yōu)先級(jí)高的在前。基數(shù)排序基于分別排序,分別收集,所以是穩(wěn)定的。

算法實(shí)現(xiàn):

image

總結(jié)

各種排序的穩(wěn)定性,時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度總結(jié):

image

我們比較時(shí)間復(fù)雜度函數(shù)的情況:

image

時(shí)間復(fù)雜度函數(shù)O(n)的增長情況

image

所以對(duì)n較大的排序記錄。一般的選擇都是時(shí)間復(fù)雜度為O(nlog2n)的排序方法。

時(shí)間復(fù)雜度來說:

(1)平方階(O(n2))排序

各類簡單排序:直接插入、直接選擇和冒泡排序;(2)線性對(duì)數(shù)階(O(nlog2n))排序

快速排序、堆排序和歸并排序;(3)O(n1+§))排序,§是介于0和1之間的常數(shù)。

希爾排序

(4)線性階(O(n))排序

基數(shù)排序,此外還有桶、箱排序。

說明:

當(dāng)原表有序或基本有序時(shí),直接插入排序和冒泡排序?qū)⒋蟠鬁p少比較次數(shù)和移動(dòng)記錄的次數(shù),時(shí)間復(fù)雜度可降至O(n);

而快速排序則相反,當(dāng)原表基本有序時(shí),將蛻化為冒泡排序,時(shí)間復(fù)雜度提高為O(n2);

原表是否有序,對(duì)簡單選擇排序、堆排序、歸并排序和基數(shù)排序的時(shí)間復(fù)雜度影響不大。

穩(wěn)定性:

排序算法的穩(wěn)定性:若待排序的序列中,存在多個(gè)具有相同關(guān)鍵字的記錄,經(jīng)過排序, 這些記錄的相對(duì)次序保持不變,則稱該算法是穩(wěn)定的;若經(jīng)排序后,記錄的相對(duì) 次序發(fā)生了改變,則稱該算法是不穩(wěn)定的。

穩(wěn)定性的好處:排序算法如果是穩(wěn)定的,那么從一個(gè)鍵上排序,然后再從另一個(gè)鍵上排序,第一個(gè)鍵排序的結(jié)果可以為第二個(gè)鍵排序所用。基數(shù)排序就是這樣,先按低位排序,逐次按高位排序,低位相同的元素其順序再高位也相同時(shí)是不會(huì)改變的。另外,如果排序算法穩(wěn)定,可以避免多余的比較;

穩(wěn)定的排序算法:冒泡排序、插入排序、歸并排序和基數(shù)排序

不是穩(wěn)定的排序算法:選擇排序、快速排序、希爾排序、堆排序

選擇排序算法準(zhǔn)則:

每種排序算法都各有優(yōu)缺點(diǎn)。因此,在實(shí)用時(shí)需根據(jù)不同情況適當(dāng)選用,甚至可以將多種方法結(jié)合起來使用。

選擇排序算法的依據(jù)

影響排序的因素有很多,平均時(shí)間復(fù)雜度低的算法并不一定就是最優(yōu)的。相反,有時(shí)平均時(shí)間復(fù)雜度高的算法可能更適合某些特殊情況。同時(shí),選擇算法時(shí)還得考慮它的可讀性,以利于軟件的維護(hù)。一般而言,需要考慮的因素有以下四點(diǎn):

1.待排序的記錄數(shù)目n的大小;

2.記錄本身數(shù)據(jù)量的大小,也就是記錄中除關(guān)鍵字外的其他信息量的大小;

3.關(guān)鍵字的結(jié)構(gòu)及其分布情況;

4.對(duì)排序穩(wěn)定性的要求。

設(shè)待排序元素的個(gè)數(shù)為n.

1)當(dāng)n較大,則應(yīng)采用時(shí)間復(fù)雜度為O(nlog2n)的排序方法:快速排序、堆排序或歸并排序序。

快速排序:是目前基于比較的內(nèi)部排序中被認(rèn)為是最好的方法,當(dāng)待排序的關(guān)鍵字是隨機(jī)分布時(shí),快速排序的平均時(shí)間最短;

堆排序: 如果內(nèi)存空間允許且要求穩(wěn)定性的,

歸并排序:它有一定數(shù)量的數(shù)據(jù)移動(dòng),所以我們可能過與插入排序組合,先獲得一定長度的序列,然后再合并,在效率上將有所提高。

2)當(dāng)n較大,內(nèi)存空間允許,且要求穩(wěn)定性 =》歸并排序

3)當(dāng)n較小,可采用直接插入或直接選擇排序。

直接插入排序:當(dāng)元素分布有序,直接插入排序?qū)⒋蟠鬁p少比較次數(shù)和移動(dòng)記錄的次數(shù)。

直接選擇排序 :元素分布有序,如果不要求穩(wěn)定性,選擇直接選擇排序

5)一般不使用或不直接使用傳統(tǒng)的冒泡排序。

6)基數(shù)排序它是一種穩(wěn)定的排序算法,但有一定的局限性:

1、關(guān)鍵字可分解。

2、記錄的關(guān)鍵字位數(shù)較少,如果密集更好

3、如果是數(shù)字時(shí),最好是無符號(hào)的,否則將增加相應(yīng)的映射復(fù)雜度,可先將其正負(fù)分開排序。

?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
平臺(tái)聲明:文章內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))由作者上傳并發(fā)布,文章內(nèi)容僅代表作者本人觀點(diǎn),簡書系信息發(fā)布平臺(tái),僅提供信息存儲(chǔ)服務(wù)。
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市,隨后出現(xiàn)的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 229,698評(píng)論 6 539
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件,死亡現(xiàn)場(chǎng)離奇詭異,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī),發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 99,202評(píng)論 3 426
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人,你說我怎么就攤上這事。” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 177,742評(píng)論 0 382
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長。 經(jīng)常有香客問我,道長,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 63,580評(píng)論 1 316
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮,結(jié)果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己,他們只是感情好,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 72,297評(píng)論 6 410
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上,一...
    開封第一講書人閱讀 55,688評(píng)論 1 327
  • 那天,我揣著相機(jī)與錄音,去河邊找鬼。 笑死,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛,可吹牛的內(nèi)容都是我干的。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 43,693評(píng)論 3 444
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長吁一口氣:“原來是場(chǎng)噩夢(mèng)啊……” “哼!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側(cè)響起,我...
    開封第一講書人閱讀 42,875評(píng)論 0 289
  • 序言:老撾萬榮一對(duì)情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個(gè)月后,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 49,438評(píng)論 1 335
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 41,183評(píng)論 3 356
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 43,384評(píng)論 1 372
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 38,931評(píng)論 5 363
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站,受9級(jí)特大地震影響,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 44,612評(píng)論 3 348
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧,春花似錦、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 35,022評(píng)論 0 28
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至,卻和暖如春,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 36,297評(píng)論 1 292
  • 我被黑心中介騙來泰國打工, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 52,093評(píng)論 3 397
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 48,330評(píng)論 2 377

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容

  • 概述 排序有內(nèi)部排序和外部排序,內(nèi)部排序是數(shù)據(jù)記錄在內(nèi)存中進(jìn)行排序,而外部排序是因排序的數(shù)據(jù)很大,一次不能容納全部...
    蟻前閱讀 5,210評(píng)論 0 52
  • 概述 排序有內(nèi)部排序和外部排序,內(nèi)部排序是數(shù)據(jù)記錄在內(nèi)存中進(jìn)行排序,而外部排序是因排序的數(shù)據(jù)很大,一次不能容納全部...
    printf200閱讀 779評(píng)論 0 0
  • 概述 排序有內(nèi)部排序和外部排序,內(nèi)部排序是數(shù)據(jù)記錄在內(nèi)存中進(jìn)行排序,而外部排序是因排序的數(shù)據(jù)很大,一次不能容納全部...
    閑云清煙閱讀 763評(píng)論 0 6
  • 前言 排序算法也算是老生常談了,如果你大學(xué)專業(yè)是計(jì)算機(jī)或軟件,甚至你參加過國二國三都會(huì)學(xué)到排序算法,如果我沒猜錯(cuò)的...
    DockeriOS閱讀 3,334評(píng)論 0 21
  • 頁面路由(瀏覽器路由) 頁面會(huì)刷新 hash路由 頁面不會(huì)刷新,之前做單頁應(yīng)用,使用的傳統(tǒng)方法。 h5 路由 h5...
    bby365閱讀 580評(píng)論 0 0