数据结构和算法-3-排序算法

上一篇介绍了最基本的数据存储结构 -- 数组,既然提到数组就难免要说一下排序了,由于排序是一个比较重要的部分,在一些面试中问到算法基础也经常会问数据结构知识点总结到,而且本篇会介绍8种常见的排序算法,篇幅较大,所以将排序单数据项独分离出来作为一篇文章。

交换数组元素

在介绍排序算法前,先写一个交换数组中任意两个元素的方法,供下面各排序算法进行调用

89%e4%b8%80" target="_blank">有一个便于我们查看结数据结构严蔚敏果的打印系统运维工程师方法,虽然没有什么技术含量,不过还是顺便写出来吧:

下面正式开始介绍排序算法:

8种常见排序算法:

1. 简单选择排序

每一趟从待排序的数据元素中选出最数组指针小(或最大)的一其他综合收益个元素,顺序放在已排好序的数数据列的最后,直到全部待排序的数据元素排完,它需要经过n-1趟比较。代码实现如下:

2. 冒泡排序

依次比较两系统运维工作内容个相邻的元素,将值大的元素交换至右端。代数组码实现如下:


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3. 直接插入排序

将待排序的数据元素按其关键字值的大小插入到前面的有序序列中。代码如下:


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3.2. 折半插入排序

又叫二分插入排数组公式序, 即寻找插入位置时,用二分法寻找


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4. 归并排序

  • 该算法是采用分治法(Divid数组词多音字组词e 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,再使数组c语言子序列段数据结构试题及答案完整版间有序。
  • 将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并。
  • 优点:效率较高,时间复杂度为O(N
    logN), 而冒泡,插入,选择的时间复杂度都是O(N
    N)
  • 缺点:需要在存储器中有一个大小等于被排序数组的数据分析师中介数组,就是用空间换时间
  • 核心:归并两个有序数组

代码实现如数组排序下:


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5. 希尔排序:

  • 又叫最小增量排序,基于插入排序,时间复杂度O(N*(logN)2),效率不算太高,适于其他货币资金中等大小数组,但是非常容易实现,代码数据库既简单又短。
  • 原理:通过加大插入排序中元素之间的间隔,并在这些有间隔的元素中系统运维工作内容进行插入其他综合收益排序,从而使数据项大跨度地移动,当这些数据项排过一趟序之后,希尔排序算法减小数据项的间隔再进数组词行排序,依次进行下去,进行这些排序时的数据项之间的间隔被称为增量,习惯上用字母h来表示这个增量。
  • Shell排序是不稳定的,它的空间开销是O(数据分析师1),时间开数据结构与算法销估计在O(N3/2)其他应收款是什么科目~O(N7/6)之间
  • Shell原稿中建议初始间距为N/2,但这被证明不是最好的数列,会使时间复杂度降低数据结构试题及答案完整版到O(N*N)
  • 后又衍生出N/2.2的优化,其中的关键点在于间隔数列元素的互质性,这使其他应付款得每一趟排序更有可能保持前一趟排序已排好数据结构课程设计的效果

代码实现如下:

6. 快速排序:其他垃圾

  • 划分:快速排序的根本机制, 把数据分为两组,使所有关键字大于特定值的数据项在一数组词三声组,小于的在数据废土另一组, 如全班系统运维工作内容学生的考试成绩以及格线60划分
  • 时间复杂度: O(N*logN)
  • 原理:把一个数组分为两个子数组(划分), 然后递归的调用自身,为每个子数组进行快速排序。
  • 效率: 影响效率的关键点在于枢纽的选择(即上面划分中的关键字,例子中的60分),应尽量保证两个子数组的大小接近
  • 通常来说关键字可以选择任意数组去重一项数据,一般选其他应收款是什么科目择头尾arr[0]或arr[arr.length-1],但是这样做算法的性能是不稳定的,因为待排序的数组可能是有序的,会使时间复杂度降到O(N*N)
  • 理想中的枢纽应为待排序数组的中值数据项, 但是选取中间值比较麻烦,所以一个折中的办法就是'三项数据取中'划分,即数组头,尾,中,三个数据项的中值作为枢纽, 这样既简单又可以避免选择到最大或最小值作为枢纽的情况。

1. 常规实现:以起始(或结尾)索引为分界点


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2. 三项数据取中实现快速排序


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7. 基数排序

  • 基数:一个数字系统的基,10是十进制系统的基数,2是二进制系统的基数
  • 把数值拆分2位数字位,对每一位数组词进行排序
  • 缺点:以数据项可由若干个数据元素构成空间换时间

代码如下:


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8. 堆排序

代码如下:


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其中VectorHeap是一个自己写到堆的实现类,关于堆到后面介绍到堆时再详细介绍,下面先给出其具体实现类的代码


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其中的Node节点类实现如下:


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