语言所有内部排序算法冒泡法,选择法,插入法,快排法,希尔,归并,堆排序,基数排序

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C语言七大算法

C语言七大算法一、概述算法是计算机程序设计中解决问题的方法和步骤的描述，是计算机科学的重要基础。

在计算机科学中，有许多经典的算法被广泛应用，并成为不可或缺的工具。

本文将介绍C语言中的七大经典算法，包括排序算法、查找算法、图算法、字符串算法、动态规划算法、贪心算法和分治算法。

二、排序算法排序是将一组元素按照特定规则进行重新排列的过程。

常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。

这些排序算法在C语言中都有相应的实现，并且各有特点和适用场景。

三、查找算法查找算法用于在一组数据中查找特定值的位置或判断是否存在。

常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。

这些算法在C语言中的实现可以帮助我们快速地定位目标值。

四、图算法图算法用于解决与图相关的问题，包括最短路径问题、最小生成树问题、拓扑排序等。

在C语言中，我们可以利用图的邻接矩阵或邻接表来实现相关的图算法。

五、字符串算法字符串算法主要用于解决字符串匹配、替换、拼接等问题。

在C语言中，我们可以使用字符串库函数来完成一些基本的字符串操作，例如字符串比较、复制、连接等。

六、动态规划算法动态规划算法是解决一类最优化问题的常用方法，它将问题分解为多个子问题，并通过保存已解决子问题的结果来避免重复计算。

在C语言中，我们可以使用动态规划算法来解决背包问题、最长公共子序列问题等。

七、贪心算法贪心算法是一种通过每一步的局部最优选择来达到全局最优的方法。

贪心算法通常在解决最优化问题时使用，它快速、简单，并且可以给出近似最优解。

C语言中可以使用贪心算法来解决霍夫曼编码、最小生成树等问题。

八、分治算法分治算法是一种将问题分解为多个相同或类似的子问题然后递归解决的方法。

常见的分治算法有快速排序、归并排序等。

在C语言中，我们可以使用分治算法来提高程序的效率和性能。

总结：本文介绍了C语言中的七大经典算法，包括排序算法、查找算法、图算法、字符串算法、动态规划算法、贪心算法和分治算法。

深入浅出-C语言8种经典排序算法

int i,j,k; for(j=0;j<n;j++) /* 气泡法要排序 n 次*/ {
for(i=0;i<n-j;i++) /* 值比较大的元素沉下去后，只把剩下的元素中的最大值再沉下去就可以啦 */
{ if(a[i]>a[i+1]) /* 把值比较大的元素沉到底 */ { k=a[i]; a[i]=a[i+1]; a[i+1]=k; }
(8)堆排序我们知道堆的结构是节点 i 的孩子为 2*i 和 2*i+1 节点，大顶堆要求父节点大于等于其 2 个子节点，小顶堆要求父节点小于等于其 2 个子节点。在一个长为 n 的序列，堆排序的过程是从第 n/2 开始和其子节点共 3 个值选择最大(大顶堆)或者最小(小顶堆),这 3 个元素之间的选择当然不会破坏稳定性。但当为 n/2-1, n/2-2, ...1 这些个父节点选择元素时，就会破坏稳定性。有可能第 n/2 个父节点交换把后面一个元素交换过去了，而第 n/2-1 个父节点把后面一个相同的元素没有交换，那么这 2 个相同的元素之间的稳定性就被破坏了。所以，堆排序不是稳定的排序算法.
input[j + 1] = input[j]; /* 一边找一边移动元素 */ input[j] = temp; } } }
5.折半插入排序
5
折半插入排序算法是一种稳定的排序算法，比直接插入算法明显减少了关键字之间比较的次
程思想，值得学习
void sort(int num[], int low, int high) {
int i;
while(low<high) {
for(i=low; i<high; i++) /* bubble to high */ if(num[i]>num[i+1]) swap(num[i], num[i+1]);

使用C语言实现12种排序方法

使⽤C语⾔实现12种排序⽅法⽬录1.冒泡排序2.插⼊排序3.折半插⼊排序4.希尔排序5.选择排序6.鸡尾酒排序7.堆排序8.快速排序9.归并排序10.计数排序11.桶排序12.基数排序1.冒泡排序思路：⽐较相邻的两个数字，如果前⼀个数字⼤，那么就交换两个数字，直到有序。

时间复杂度O(n^2)，稳定性：这是⼀种稳定的算法。

代码实现：void bubble_sort(int arr[],size_t len){size_t i,j;for(i=0;i<len;i++){bool hasSwap = false; //优化，判断数组是否已经有序，如果有序可以提前退出循环for(j=1;j<len-i;j++){ //这⾥j<len-i是因为最后⾯的肯定都是最⼤的，不需要多进⾏⽐较if(arr[j-1]>arr[j]){ //如果前⼀个⽐后⼀个⼤swap(&arr[j-1],&arr[j]); //交换两个数据hasSwap = true;}}if(!hasSwap){break;}}}2.插⼊排序思路：把⼀个数字插⼊⼀个有序的序列中，使之仍然保持有序，如对于需要我们进⾏排序的数组，我们可以使它的前i个数字有序，然后再插⼊i+1个数字，插⼊到合适的位置使之仍然保持有序，直到所有的数字有序。

时间复杂度：O(n^2) 稳定性：稳定的算法代码实现：void insert_sort(int arr[],int len){int i,j;for(i=1;i<len;i++){int key = arr[i]; //记录当前需要插⼊的数据for(j= i-1;i>=0&&arr[j]>key;j--){ //找到插⼊的位置arr[j+1] = arr[j]; //把需要插⼊的元素后⾯的元素往后移}arr[j+1] = key; //插⼊该元素}}3.折半插⼊排序思路：本质上是插⼊排序，但是通过半分查找法找到插⼊的位置，让效率稍微快⼀点。

十大排序算法总结

十大排序算法总结在计算机科学领域，排序算法是一个非常重要的研究方向。

排序算法可以帮助我们更快速、更有效率地处理大量数据。

在本文中，我们将介绍十大常见的排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序、基数排序。

1. 冒泡排序冒泡排序是一种基本的排序算法。

它重复地遍历待排序的序列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就交换位置，直到整个序列有序为止。

冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。

2. 选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法。

它的工作原理是：首先在未排序的序列中找到最小元素，然后将其放到序列的起始位置；接着从剩余未排序的元素中继续寻找最小的元素，然后放到已排序序列的末尾。

选择排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。

3. 插入排序插入排序是一种基本的排序算法。

它的工作原理是：将一个元素插入到已经排好序的序列中，使得插入后的序列仍然有序。

插入排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。

4. 希尔排序希尔排序是一种改进版的插入排序。

它通过比较距离较远的元素，可以快速地将大元素向右移动，从而减少后续排序的比较次数。

希尔排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(1)。

5. 归并排序归并排序是一种分治算法。

它将待排序的序列分成若干个子序列，每个子序列都是有序的。

然后再将有序的子序列合并成最终的有序序列。

归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)。

6. 快速排序快速排序是一种基于分治思想的排序算法。

它通过不断地将序列分成两个部分，将较小的元素移动到左边、较大的元素移动到右边，最终将整个序列排好序。

快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(nlogn)。

7. 堆排序堆排序是一种基于堆的排序算法。

它将待排序的序列看成一棵完全二叉树，每个节点的值都不大于其父节点的值。

然后将最大值不断地从堆中取出，放到已排序序列的末尾。

链表排序（冒泡、选择、插入、快排、归并、希尔、堆排序）

链表排序（冒泡、选择、插⼊、快排、归并、希尔、堆排序）这篇⽂章分析⼀下链表的各种排序⽅法。

以下排序算法的正确性都可以在LeetCode的这⼀题检测。

本⽂⽤到的链表结构如下（排序算法都是传⼊链表头指针作为参数，返回排序后的头指针）struct ListNode {int val;ListNode *next;ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}};插⼊排序（算法中是直接交换节点，时间复杂度O（n^2）,空间复杂度O（1））class Solution {public:ListNode *insertionSortList(ListNode *head) {// IMPORTANT: Please reset any member data you declared, as// the same Solution instance will be reused for each test case.if(head == NULL || head->next == NULL)return head;ListNode *p = head->next, *pstart = new ListNode(0), *pend = head;pstart->next = head; //为了操作⽅便，添加⼀个头结点while(p != NULL){ListNode *tmp = pstart->next, *pre = pstart;while(tmp != p && p->val >= tmp->val) //找到插⼊位置{tmp = tmp->next; pre = pre->next;}if(tmp == p)pend = p;else{pend->next = p->next;p->next = tmp;pre->next = p;}p = pend->next;}head = pstart->next;delete pstart;return head;}};选择排序（算法中只是交换节点的val值，时间复杂度O（n^2）,空间复杂度O（1））class Solution {public:ListNode *selectSortList(ListNode *head) {// IMPORTANT: Please reset any member data you declared, as// the same Solution instance will be reused for each test case.//选择排序if(head == NULL || head->next == NULL)return head;ListNode *pstart = new ListNode(0);pstart->next = head; //为了操作⽅便，添加⼀个头结点ListNode*sortedTail = pstart;//指向已排好序的部分的尾部while(sortedTail->next != NULL){ListNode*minNode = sortedTail->next, *p = sortedTail->next->next;//寻找未排序部分的最⼩节点while(p != NULL){if(p->val < minNode->val)minNode = p;p = p->next;}swap(minNode->val, sortedTail->next->val);sortedTail = sortedTail->next;}head = pstart->next;delete pstart;return head;}};快速排序1（算法只交换节点的val值，平均时间复杂度O（nlogn）,不考虑递归栈空间的话空间复杂度是O（1））这⾥的partition我们参考(选取第⼀个元素作为枢纽元的版本，因为链表选择最后⼀元素需要遍历⼀遍)，具体可以参考这⾥我们还需要注意的⼀点是数组的partition两个参数分别代表数组的起始位置，两边都是闭区间，这样在排序的主函数中：void quicksort(vector<int>&arr, int low, int high){if(low < high){int middle = mypartition(arr, low, high);quicksort(arr, low, middle-1);quicksort(arr, middle+1, high);}}对左边⼦数组排序时，⼦数组右边界是middle-1，如果链表也按这种两边都是闭区间的话，找到分割后枢纽元middle，找到middle-1还得再次遍历数组，因此链表的partition采⽤前闭后开的区间（这样排序主函数也需要前闭后开区间），这样就可以避免上述问题class Solution {public:ListNode *quickSortList(ListNode *head) {// IMPORTANT: Please reset any member data you declared, as// the same Solution instance will be reused for each test case.//链表快速排序if(head == NULL || head->next == NULL)return head;qsortList(head, NULL);return head;}void qsortList(ListNode*head, ListNode*tail){//链表范围是[low, high)if(head != tail && head->next != tail){ListNode* mid = partitionList(head, tail);qsortList(head, mid);qsortList(mid->next, tail);}}ListNode* partitionList(ListNode*low, ListNode*high){//链表范围是[low, high)int key = low->val;ListNode* loc = low;for(ListNode*i = low->next; i != high; i = i->next)if(i->val < key){loc = loc->next;swap(i->val, loc->val);}swap(loc->val, low->val);return loc;}};快速排序2（算法交换链表节点，平均时间复杂度O（nlogn）,不考虑递归栈空间的话空间复杂度是O（1））这⾥的partition，我们选取第⼀个节点作为枢纽元，然后把⼩于枢纽的节点放到⼀个链中，把不⼩于枢纽的及节点放到另⼀个链中，最后把两条链以及枢纽连接成⼀条链。

793的六种算法

793的六种算法一、插入排序算法插入排序算法是一种简单直观的排序算法，它的基本思想是将待排序的元素插入到已排序序列的适当位置，使得插入后的序列仍然有序。

具体步骤如下：1. 将数组分为已排序区间和未排序区间，初始时已排序区间只有一个元素，即数组的第一个元素。

2. 从未排序区间取出第一个元素，将其与已排序区间中的元素依次比较，找到合适的位置插入。

3. 重复上述步骤，直到未排序区间为空。

插入排序算法的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)，适用于数据量较小的排序场景。

二、冒泡排序算法冒泡排序算法是一种简单的排序算法，它的基本思想是通过相邻元素的比较和交换，将最大或最小的元素逐渐“冒泡”到数组的一端。

具体步骤如下：1. 从数组的第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素，如果它们的顺序不对，则交换位置。

2. 重复上述步骤，直到数组中的所有元素都排好序。

冒泡排序算法的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)，适用于数据量较小且基本有序的排序场景。

三、选择排序算法选择排序算法是一种简单直观的排序算法，它的基本思想是每次从未排序的部分选择最小或最大的元素，放到已排序部分的末尾。

具体步骤如下：1. 将数组分为已排序区间和未排序区间，初始时已排序区间为空。

2. 从未排序区间中找到最小或最大的元素，将其放到已排序区间的末尾。

3. 重复上述步骤，直到未排序区间为空。

选择排序算法的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)，适用于数据量较小的排序场景。

四、快速排序算法快速排序算法是一种高效的排序算法，它的基本思想是通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有元素都比另一部分的所有元素小，然后再按此方法对两部分分别进行排序，最终得到有序序列。

具体步骤如下：1. 选择一个基准元素，将数组分成两部分，所有小于基准元素的元素放在左边，所有大于基准元素的元素放在右边。

2. 对左右两部分分别进行快速排序。

10种排序法(冒泡、选择、插入、希尔、归并、快速、堆、拓扑、重点

各种排序算法总结排序算法有很多，所以在特定情景中使用哪一种算法很重要。

为了选择合适的算法，可以按照建议的顺序考虑以下标准：（1）执行时间（2）存储空间（3）编程工作对于数据量较小的情形，（1）（2）差别不大，主要考虑（3）；而对于数据量大的，（1）为首要。

主要排序法有：一、冒泡（Bubble）排序——相邻交换二、选择排序——每次最小/大排在相应的位置三、插入排序——将下一个插入已排好的序列中四、壳（Shell）排序——缩小增量五、归并排序六、快速排序七、堆排序八、拓扑排序九、锦标赛排序十、基数排序一、冒泡（Bubble）排序----------------------------------Code 从小到大排序n个数------------------------------------ void BubbleSortArray({for(int i=1;i{for(int j=0;i{if(a[j]>a[j+1]//比较交换相邻元素{int temp;temp=a[i]; a[j]=a[j+1]; a[j+1]=temp;}}}}-------------------------------------------------Code------------------------------------------------ 效率 O（n²）,适用于排序小列表。

二、选择排序----------------------------------Code 从小到大排序n个数-------------------------------- void SelectSortArray({int min_index;for(int i=0;i{min_index=i;for(int j=i+1;j 每次扫描选择最小项if(arr[j]if(min_index!=i//找到最小项交换，即将这一项移到列表中的正确位置{int temp;temp=arr[i]; arr[i]=arr[min_index]; arr[min_index]=temp;}}}-------------------------------------------------Code------------------------------------------------------效率O（n²），适用于排序小的列表。

数据结构与算法(12)：排序

int[] data = new int[] {10,30,20,60,40,50};
mergesort(data);
for(int i:data) {
System.out.println(i);
}
}
public static void mergesort(int[] arr){
sort(arr, 0, arr.length-1);
例例如，假设有这样一一组数[ 13 14 94 33 82 25 59 94 65 23 45 27 73 25 39 10 ]，如果我们以步⻓长为5开始进行行行排序，我们可以通过将这列列表放在有5列列的表中来更更好地描述算法，这样他们就应该看起来是这样：
13 14 94 33 82 25 59 94 65 23 45 27 73 25 39 10
坏的情况下，移动次数为n(n − 1)/2
冒泡排序的时间复杂度为O(n2)。冒泡排序不不需要辅助存储单元，其空间复杂度为O(1)。如果关
键字相等，则冒泡排序不不交换数据元素，他是一一种稳定的排序方方法。
时间复杂度：最好O(n)；最坏O(n2)；平均O(n2) 空间复杂度：O(1)
稳定性：稳定
二二、选择排序（Selection Sort）
排好序时，元素的移动次数为0。当每一一趟都需要移动数据元素时，总的移动次数为n − 1
选择排序的时间复杂度为O(n2)。选择排序不不需要辅助的存储单元，其空间复杂度为O(1)。选择
排序在排序过程中需要在不不相邻的数据元素之间进行行行交换，它是一一种不不稳定的排序方方法。
时间复杂度：O(n2) 空间复杂度：O(1)
地方方增量量和差值都是delta temp = arr[j-delta]; arr[j-delta] = arr[j]; arr[j] = temp;

C语言的六种常用算法

C语言的六种常用算法C语言是一种广泛使用的编程语言，它不仅支持基本的算术运算，还提供了一些常用的高级算法来解决各种问题。

下面将介绍C语言中的六种常用算法。

1.排序算法：排序算法用于按特定的顺序重新排列一组数据。

常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序。

这些算法的时间复杂度和空间复杂度各不相同，可以根据不同的需求选择合适的排序算法。

2.算法：算法用于在一组数据中查找特定的元素。

常见的算法包括线性、二分和哈希。

线性从列表的一端开始逐个比对，直到找到目标元素或完整个列表。

二分是一种高效的算法，它将目标元素与列表的中间元素进行比较，然后根据比较结果将范围缩小一半，重复此过程，直到找到目标元素。

3.图算法：图算法用于解决与图相关的问题，如最短路径问题、最小生成树问题和网络流问题。

常见的图算法包括广度优先（BFS）和深度优先（DFS），它们用于遍历图的节点。

Dijkstra算法用于求解最短路径问题，Prim算法用于求解最小生成树问题。

4.动态规划算法：动态规划算法用于解决最优化问题，将原始问题分解为子问题，并记录子问题的解，以避免重复计算。

常见的动态规划算法包括0/1背包问题、最长公共子序列问题和矩阵链乘法问题。

这些问题都可以通过建立递推关系和使用动态规划表格求解。

5.贪心算法：贪心算法每次取最优解，然后将剩余的子问题交给下一次迭代。

它通常适用于解决一些具有最优子结构的问题。

常见的贪心算法包括霍夫曼编码、最小生成树问题和拟阵问题。

6.分治算法：分治算法将问题分解为若干个规模较小且相互独立的子问题，然后分别解决子问题，最后合并子问题的结果得到原始问题的解。

常见的分治算法包括快速排序、归并排序和大整数乘法。

这些算法利用递归的思想，将问题逐层分解，直到问题规模足够小，可以直接解决。

以上是C语言中的六种常用算法。

每种算法都有其适用的场景和特点，根据实际需求选择合适的算法可以提高程序的效率和性能。

八大排序详解

八大排序详解八大排序算法包括插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序和基数排序。

1. 插入排序：这是一种简单直观的排序算法，其工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。

在插入过程中，如果待插入的元素与有序序列中的某个元素相等，则将待插入元素插入到相等元素的后面，因此插入排序是稳定的。

2. 希尔排序：也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。

3. 选择排序：它的工作原理是首先在未排序序列中找到最小（或最大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后再从剩余未排序元素中继续寻找最小（或最大）元素，然后放到已排序序列的末尾。

以此类推，直到所有元素均排序完毕。

4. 冒泡排序：这种排序算法会重复地遍历待排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。

5. 归并排序：归并排序是一种采用分治法的排序算法。

它将待排序的序列分成若干个子序列，每个子序列单独进行排序，然后将已排序的子序列进行合并，得到最终的排序结果。

6. 快速排序：快速排序采用分治法进行排序。

在每一步中，它选择一个“基准”元素，并将数组分为两部分，其中一部分的所有元素都比基准元素小，另一部分的所有元素都比基准元素大。

然后，对这两部分独立地进行快速排序。

7. 堆排序：堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。

堆是一种特殊的树形数据结构，它的每个父节点都大于或等于（小于或等于）其子节点（通常称为大顶堆或小顶堆）。

8. 基数排序：基数排序是一种非比较整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。

以上就是八大排序算法的详解，这些算法各有特点和使用场景，可以根据实际情况选择合适的算法。

C语言经典算法大全

C语言经典算法大全1. 冒泡排序（Bubble Sort）：比较相邻的元素，如果顺序错误就交换位置，直到整个序列有序。

2. 快速排序（Quick Sort）：选择一个中间元素作为基准，将序列分成两部分，左边的元素都小于等于基准，右边的元素都大于等于基准，然后递归地对两个子序列进行排序。

3. 插入排序（Insertion Sort）：将元素逐个插入到已经排序的序列中，直到整个序列有序。

4. 选择排序（Selection Sort）：每次选择一个最小（或最大）的元素放到有序序列的末尾（或开头），直到整个序列有序。

5. 归并排序（Merge Sort）：将序列分成若干个子序列，对每个子序列进行排序，然后再将已排好序的子序列合并成一个有序序列。

6. 希尔排序（Shell Sort）：将序列划分成若干个小的子序列分别进行直接插入排序，然后逐渐减小子序列的间隔直到整个序列有序。

7. 堆排序（Heap Sort）：利用堆这种数据结构进行排序，构建一个大（或小）根堆，依次将根节点（最大或最小值）和最后一个节点交换位置，然后重新调整堆。

8. 计数排序（Counting Sort）：统计每个元素的出现次数，然后根据统计结果，将元素按照顺序放入相应位置，从而实现排序。

9. 桶排序（Bucket Sort）：将元素分到不同的桶中，桶内元素进行排序，然后按照桶的顺序将元素取出，从而实现排序。

10.基数排序（Radix Sort）：根据元素的位数进行排序，首先排个位，然后排十位，以此类推，直到排完最高位。

除了上述排序算法之外，C语言中还有许多其他经典算法，例如二分查找、递归、深度优先、广度优先、贪心算法、动态规划等等。

这些算法都有各自的特点和应用场景，对于提高编程水平和解决实际问题都有很大的帮助。

总结起来，掌握C语言的经典算法对于编程爱好者来说是非常重要的。

它们可以帮助我们更好地理解计算机科学的基本原理和数据结构，提高我们编写程序的能力和效率。

C语言常用9种算法

C语言常用9种算法C语言是一门广泛应用于编程领域的语言，具有丰富的算法库和功能。

在C语言中，有许多常用的算法可以帮助程序员解决各种问题。

本文将介绍C语言中常用的9种算法，以帮助读者深入了解和应用这些算法。

1.顺序算法：顺序算法是一种简单但有效的方法，通过逐个比较目标元素和数组中的元素来寻找指定值。

该算法适用于小规模的数据集，时间复杂度为O(n)。

2.二分算法：二分算法是一种高效的方法，适用于已排序的数组。

该算法通过将目标值与数组的中间元素进行比较，并根据比较结果将范围缩小一半。

时间复杂度为O(log n)。

3.冒泡排序算法：冒泡排序算法是一种简单但低效的排序方法，通过反复交换相邻的元素将较大的元素逐渐移至数组的末尾。

时间复杂度为O(n^2)。

4.选择排序算法：选择排序算法是一种简单但较为高效的排序方法，通过找到最小元素并将其放置在数组的起始位置，逐个选择剩余元素中的最小值，直到完成排序。

时间复杂度为O(n^2)。

5.插入排序算法：插入排序算法是一种简单而且对小数据集很有效的排序方法，通过将未排序的元素依次插入已排序的序列中，逐步构建有序的序列。

时间复杂度为O(n^2)。

6.快速排序算法：快速排序算法是一种高效的排序方法，通过选择一个基准值将数组分割成两个子数组，较小的值放在基准值的左边，较大的值放在右边。

然后对子数组进行递归排序。

时间复杂度为O(n log n)。

7.归并排序算法：归并排序算法是一种稳定而且高效的排序方法，通过将数组递归地分成两个子数组，然后合并这些子数组以得到排序结果。

时间复杂度为O(n log n)。

8.哈希算法：哈希算法是一种用于将数据映射到特定位置的算法，可以快速访问数据。

C语言提供了多种哈希算法库，例如MD5和SHA1等，用于数据完整性校验和密码存储等应用场景。

9.图算法：图算法是一类用于处理图结构的算法，包括广度优先、深度优先和最短路径算法等。

通过这些算法，可以实现许多图相关的问题，如寻找社交网络中的最短路径或者查找网络拓扑结构等。

C语言6种排序算法及其实现

printf("this is a insert sort\n"); printf("Please input the 10 number you want to sort:"); for(i=0;i<10;i++)scanf("%d",&a[i]); for(j=1;j<10;j++) { m=a[j];
printf("\n"); }
5.希尔排序算法思想简单描述：D.L.shell 于 1959 年在以他名字命名的排序
算法中实现了这一思想。算法先将要排序的一组数按某个增量 d 分成若干组，每组中记录的下标相差 d.对每组中全部元素进行排序，然后再用一个较小的增量对它进行，在每组中再进行排序。当增量减到 1 时，整个要排序的数被分成一组，排序完成。
显然快速排序可以用递归实现，当然也可以用栈化解递归实现。快速排序是不稳定的。最理想情况算法时间复杂度 O(nlog2n)，最坏 O(n2)。
quick(int first,int end,int L[]) { int left=first,right=end,key;
key=L[first]; while(left<right) { while((left<right)&&(L[right]>=key))
for(i=j-1;i>=0;i--) {
if(a[i]<m) break; else a[i+1]=a[i]; } a[i+1]=m; } printf("The correct order of those numbers is:"); for(i=0;i<10;i++) printf(" %d",a[i]); printf("\n"); }

C语言9种常用排序法讲解

C语言9种常用排序法1.冒泡排序2.选择排序3.插入排序4.快速排序5.希尔排序6.归并排序7.堆排序8.带哨兵的直接插入排序9.基数排序例子：乱序输入n个数，输出从小到大排序后的结果1.冒泡排序#include<stdio.h>int main(){int i, j, n, a[100], temp;while(scanf("%d",&n)!=EOF){for(i=0;i<n;i++)scanf("%d",&a[i]);for(i=0;i<n-1;i++) //总共需冒泡n-1次{for(j=0;j<n-i-1;j++) //第i趟冒泡{if(a[j]>a[j+1]) //比较a[j]与a[j+1],使a[j+1]大于a[j] {temp = a[j+1];a[j+1] = a[j];a[j] = temp;}}}for(i=0;i<n;i++) //打印printf("%d ",a[i]);printf("\n");}return 0;}2.选择排序#include<stdio.h>int main(){int i, j, n, a[100], t, temp;while(scanf("%d",&n)!=EOF){for(i=0;i<n;i++)scanf("%d",&a[i]);for(i=0;i<n-1;i++) //总共排序n-1趟{t = i;for(j=i+1;j<n;j++) //第i趟从a[i+1]~a[n-1]中选最小的数与a[i]交换 {if(a[t]>a[j])t = j;}temp = a[i];a[i] = a[t];a[t] = temp;}for(i=0;i<n;i++)printf("%d ",a[i]);printf("\n");}return 0;}3.快速排序/*1.假设数组为a[n]；2.第一次排序过程如下：取x = 0 ( a[0]为中轴 )；i=0 (第一个元素下标), j=n-1(最后一个元素下标)；重复下面过程：(直到i>=j){从a[j]起，向前找小于a[x]的元素，同时j--，找到后，a[j]与a[x]交换，x=j;从a[i]起，向后找大于a[x]的元素，同时i++，找到后，a[i]与a[x]交换，x=i; }3.注意快排函数是迭代函数，必须要有结束条件 (因为忽略结束条件,调试了很久......)4.再对a[low]~a[x-1]、a[x+1]~a[high]分别调用快排函数*/#include<stdio.h>void quicksort(int a[],int low,int high);int main(){int i, n, a[100];while(scanf("%d",&n)!=EOF){for(i=0;i<n;i++)scanf("%d",&a[i]);quicksort(a,0,n-1);for(i=0;i<n;i++)printf("%d ",a[i]);printf("\n");}return 0;}void quicksort(int a[],int low,int high){if(low>=high) return; //坑爹的结束条件，return后面不能跟数值 int i=low, j= high, x=i, temp;while(i<j){for(;a[j]>=a[x]&&i<j;j--);if(i<j){temp = a[j];a[j] = a[i];a[i] = temp;x = j;i++;}elsebreak; //i>=j即可跳出本次while循环for(;a[i]<=a[x]&&i<j;i++);if(i<j){temp = a[i];a[j] = temp;x = i;j--;}elsebreak; //跳出本次while循环 }quicksort(a,low,x-1);quicksort(a,x+1,high);}4.插入排序法#include<stdio.h>void show(int a[],int n) //输出数组{int i;for(i=0;i<n;i++)printf("%d ",a[i]);printf("\n");}void insertsort(int a[],int n);int main(){while(scanf("%d",&n)!=EOF){for(i=0;i<n;i++)scanf("%d",&a[i]);insertsort(a,n);show(a,n);}return 0;}void insertsort(int a[],int n){int i ,j ,k ,temp;for(i=1;i<n;i++) //插入a[i]{j=i-1;for(;a[i]<a[j]&&j>=0;j--); //寻找插入点j++;if(j==i) //该数有序，不需要前插continue;else{temp=a[i];for(k=i-1;k>=j;k--) //将插入点后面的数依次后移一位 {a[k+1]=a[k];}}}}5.shell排序法#include<stdio.h>void show(int a[],int n) //输出数组{int i;for(i=0;i<n;i++)printf("%d ",a[i]);printf("\n");}void shellsort(int a[],int n);int main(){int i, n, a[100];while(scanf("%d",&n)!=EOF){for(i=0;i<n;i++)scanf("%d",&a[i]);shellsort(a,n);show(a,n);}return 0;}void shellsort(int a[],int n){int k ,i ,j ,l ,temp;k = n/2;while(k>=1){for(i=k;i<n;i++){if(a[i]>=a[i-k]) //已经有序，不需要移动continue;else{for(j=i-k;a[j]>=a[i]&&j>=0;j=j-k); j+=k; //寻找插入点a[j] temp = a[i]; // 保存a[i]for(l=i-k;l>=j;l-=k) //依次向后移动k个位置{a[l+k] = a[l];}a[j]=temp; //插入}}k = k/2;}}6.归并排序归并排序是一种很容易进行并行化的算法，因为归并的各个数据区间都是独立的，没有依赖关系。

Java-十种内部排序实现(选择,冒泡,插入,希尔,堆,归并,快速,基数,计数,桶)及代码下载

1.选择排序2.冒泡排序3.插入排序4.希尔排序5.堆排序6.归并排序7.快速排序8.基数排序9.计数排序10.桶排序1. 选择排序这个排序方法最简单，废话不多说，直接上代码：publicclass SelectSort {/*** 选择排序* 思路:每次循环得到最小值的下标，然后交换数据。

* 如果交换的位置不等于原来的位置，则不交换。

*/publicstaticvoid main(String[] args) { selectSort(Datas.data);Datas.prints("选择排序");}publicstaticvoid selectSort(int[] data){int index=0;for (int i = 0; i <data.length; i++) {index = i;for (int j = i; j <data.length; j++) {if (data[index]>data[j]) {index = j;}}if (index != i) {swap(data,index,i);}}}publicstaticvoid swap(int[] data,int i,int j){ int temp = data[i];data[i] = data[j];data[j] = temp;}}选择排序两层循环，第一个层循环遍历数组，第二层循环找到剩余元素中最小值的索引，内层循环结束，交换数据。

内层循环每结束一次，排好一位数据。

两层循环结束，数据排好有序。

2 冒泡排序冒泡排序也简单，上代码先：publicclass BubbleSort {/*** 冒泡排序* 思路：内部循环每走一趟排好一位，依次向后排序*/publicstaticvoid main(String[] args) {bubbleSort(Datas.data);}privatestaticvoid bubbleSort(int[] data) { int temp;for (int i = 0; i <data.length; i++) {for (int j = i+1; j <data.length; j++) {if (data[i]>data[j]) {temp =data[i];data[i]=data[j];data[j] = temp;}}}Datas.prints("冒泡排序");}}冒泡排序和选择排序有点像，两层循环，内层循环每结束一次，排好一位数据。

c语言十大排序算法

c语言十大排序算法C语言是一种广泛应用于计算机领域的编程语言，在数据处理过程中，排序算法是最常用的操作之一。

在C语言中，有许多经典的排序算法，下面将介绍十大排序算法并讨论其特点和适用场景。

1.冒泡排序算法冒泡排序算法是一种简单的排序方法，其基本思想是将要排序的数组分为两部分：已排序部分和未排序部分。

进入排序过程后，每一次排序将未排序部分中的第一个数与第二个数进行比较，若第二个数小于第一个数，则交换它们的位置，依次往后，直到最后一个未排序的数。

冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)，适用于数据量较小的排序场景。

2.插入排序算法插入排序算法是一种稳定的排序方法，其中以第一个元素作为基准，与后面的元素进行比较，若后面的元素小于前一个元素，则将其插入到合适位置，依次往后，直到最后一个元素。

插入排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)，适用于数据量较小的排序场景。

3.选择排序算法选择排序算法是一种简单的排序算法，其基本思想是每次选择一个最小（或最大）的元素，在未排序部分找出最小的元素，并放到已排序部分的最后一个位置。

选择排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)，适用于数据量较小的排序场景。

4.归并排序算法归并排序算法是一种稳定的排序算法，其基本思想是将数组分成两半，然后递归地将每个子数组排序，最后将两个排好序的子数组归并到一起。

归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)，适用于数据量较大的排序场景。

5.快速排序算法快速排序算法是一种常用的排序算法，其基本思想是将待排序的数组分为两个子数组，设置一个基准值，小于基准值的元素放到左边，大于基准值的元素放到右边，然后递归地对左右两个子数组进行排序。

快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(nlogn)，适用于数据量较大的排序场景。

6.计数排序算法计数排序算法是一种稳定的排序算法，其基本思想是先统计序列中每个元素出现的次数，将其存入临时数组中，然后从临时数组中按照顺序取出元素。

常用的内部排序方法

常用的内部排序方法有：交换排序（冒泡排序、快速排序）、选择排序（简单选择排序、堆排序）、插入排序（直接插入排序、希尔排序）、归并排序、基数排序（一关键字、多关键字）。

一、冒泡排序：1.基本思想：两两比较待排序数据元素的大小，发现两个数据元素的次序相反时即进行交换，直到没有反序的数据元素为止。

2.排序过程：设想被排序的数组R［1..N］垂直竖立，将每个数据元素看作有重量的气泡，根据轻气泡不能在重气泡之下的原则，从下往上扫描数组R，凡扫描到违反本原则的轻气泡，就使其向上"漂浮"，如此反复进行，直至最后任何两个气泡都是轻者在上，重者在下为止。

【示例】：49 13 13 13 13 13 13 1338 49 27 27 27 27 27 2765 38 49 38 38 38 38 3897 65 38 49 49 49 49 4976 97 65 49 49 49 49 4913 76 97 65 65 65 65 6527 27 76 97 76 76 76 7649 49 49 76 97 97 97 97二、快速排序（Quick Sort）1.基本思想：在当前无序区R[1..H]中任取一个数据元素作为比较的"基准"(不妨记为X)，用此基准将当前无序区划分为左右两个较小的无序区：R[1..I-1]和R[I+1..H]，且左边的无序子区中数据元素均小于等于基准元素，右边的无序子区中数据元素均大于等于基准元素，而基准X 则位于最终排序的位置上，即R[1..I-1]≤X.Key≤R[I+1..H](1≤I≤H)，当R[1..I-1]和R[I+1..H]均非空时，分别对它们进行上述的划分过程，直至所有无序子区中的数据元素均已排序为止。

2.排序过程：【示例】：初始关键字[49 38 65 97 76 13 27 49］第一次交换后［27 38 65 97 76 13 49 49］第二次交换后［27 38 49 97 76 13 65 49］J向左扫描，位置不变，第三次交换后［27 38 13 97 76 49 65 49］I向右扫描，位置不变，第四次交换后［27 38 13 49 76 97 65 49］J向左扫描［27 38 13 49 76 97 65 49］（一次划分过程）初始关键字［49 38 65 97 76 13 27 49］一趟排序之后［27 38 13］49 ［76 97 65 49］二趟排序之后［13］27 ［38］49 ［49 65］76 ［97］三趟排序之后13 27 38 49 49 ［65］76 97最后的排序结果13 27 38 49 49 65 76 97三、简单选择排序1.基本思想：每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，顺序放在已排好序的数列的最后，直到全部待排序的数据元素排完。

基本排序方法原理（冒泡,快排，直接选择排序，堆排序，直接插入排序，希尔，归并）

基本排序⽅法原理（冒泡,快排，直接选择排序，堆排序，直接插⼊排序，希尔，归并）排序基本概念：内部排序：整个排序过程不需要访问外存便能完成外部排序：参加排序的记录数量很⼤，整个排序过程不可能在内存中完成就地排序：所需的辅助空间不依赖于问题的规模n，即辅助空间为O(1)稳定排序：假定在待排序列中，存在多个相同的元素，若经过排序后，相同元素的相对次序保持不变，即在原序列中 ri=rj， ri 在 rj 之前，⽽在排序后的序列中，ri 仍在 rj 之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。

master公式：排序1：冒泡排序(bubble sort)已知⼀组⽆序数据a[0]、a[1]、……a[n-1]，需将其⽤冒泡排序按升序排列。

思路：⾸先⽐较a[0]与a[1]的值，若a[0]⼤于a[1]则交换两者的值，否则不变。

再⽐较a[1]与a[2]的值，若a[1]⼤于a[2]，则交换两者的值，否则不变。

以此类推。

最后⽐较a[n-2]与a[n-1]的值。

这样处理⼀轮后，a[n-1]的值⼀定是这组数据中最⼤的。

再对a[0]~a[n-2]以相同⽅法处理⼀轮，则a[n-2]的值⼀定是a[0]~a[n-2]中最⼤的。

以此类推。

这样共处理 n-1 轮后a[0]、a[1]、……a[n-1]就以升序排列了。

升序排序实例：可以看到5个元素组成的序列，经过4轮交换共计10次⽐较。

⽐较次数公式为：n * (n-1) / 2 。

算法评价：优点：如果不是故意去交换相等的元素位置，这个算法是绝对稳定的排序算法。

缺点：时间复杂度固定为O(n^2) 。

第⼀、⼆、三轮，2和3两个元素重复⽐较了3次，可通过快排改善。

排序2：快速排序(quick sort)设要排序的数组是A[0]……A[n-1]。

思路：1. ⾸先任意选取⼀个数据作为关键数据，然后将所有⽐它⼩的数都放到它前⾯，所有⽐它⼤的数都放到它后⾯，这个过程称为⼀趟快速排序。

2. 然后再按此⽅法对这其中⼀部分数据进⾏快速排序，这是递归调⽤。

常见的排序算法的总结及python代码实现

常见的排序算法的总结及python代码实现冒泡排序选择排序直接插⼊排序快速排序堆排序归并排序希尔排序总结作业⼀、冒泡排序思路：n个数需要进⾏n-1趟排序，每⼀趟排序就是两个相邻的数组⽐较，交换位置。

第i趟排序需要交换n-i-1次代码：#Author:Yueru Sundef bubble_sort(data):for i in range(0,len(data)-1):for j in range(0,len(data)-i-1):if data[j]>data[j+1]:data[j],data[j+1]=data[j+1],data[j]return dataprint(bubble_sort([1,3,4,21,10]))####################################################时间复杂度o(n*n)优化的代码：（最好的情况：针对原来排序的序列本来就是有序的，时间复杂的变为0（n））就是如果出现某⼀趟排序未交换位置，那么就可以直接break不进⾏下⼀趟排序了def bubble_sort(data):for i in range(0,len(data)-1):flag=False#表⽰未交换for j in range(0,len(data)-i-1):if data[j]>data[j+1]:data[j], data[j + 1] = data[j + 1], data[j]flag=Trueif flag=='False':breakreturn dataprint(bubble_sort([1,3,4,21,10]))⼆、选择排序原理：n个元素需要进⾏n-1趟排序，每⼀趟都会选出最⼩（⼤）的那个数组放到正确的位置，下⼀趟就遍历表中的剩下的元素，继续。

代码：def select_sort(data):for i in range(0,len(data)-1):min_num=i#最⼩元素的下标，默认是每⼀趟的第⼀个数字for j in range(i+1,len(data)):#每⼀趟需要在data[i+1]~data[len(data)-1]中找到最⼩（⼤）的那个数字的位置if data[j]<data[min_num]:min_num=j#把最⼩元素的下标修改未j#for语句执⾏结束后就表⽰在这趟循环中找到了在data[i+1]~data[len(data)-1]中找到最⼩（⼤）的那个数字的位置if min_num!=i:#如果最初假定的i不是data[i],data[min_num]=data[min_num],data[i]return dataprint(select_sort([5,3,2,1,10]))时间复杂度：o(n*n)三、直接插⼊排序原理：列表被分为有序区和⽆序区，默认最初的有序区是第⼀个元素。

语言 所有内部排序算法 冒泡法,选择法,插入法,快排法,希尔,归并,堆排序,基数排序

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