算法设计常用的四种排序

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数据排序的方法

数据排序的方法

数据排序的方法
1. 冒泡排序:通过多次遍历数组,依次比较相邻的两个元素并交换位置,将最大(或最小)的元素逐渐冒泡至数组的一端。

2. 插入排序:将数组分为已排序和未排序两部分,依次将未排序部分的元素插入到
已排序部分的合适位置,使得已排序部分一直保持有序。

3. 选择排序:每次从未排序部分选出最大(或最小)的元素,放到已排序部分的末尾,直到未排序部分为空。

4. 归并排序:将数组分为若干个小部分,对每个小部分进行排序,然后再合并这些
有序小部分,直至整个数组有序。

5. 快速排序:通过选择一个基准元素,将数组分为小于基准和大于基准的两部分,
然后递归对这两部分进行排序。

6. 堆排序:将数组看作是一个完全二叉树,通过调整树的结构使得每个节点的值都
大于等于其子节点(大顶堆)或小于等于其子节点(小顶堆),然后逐个取出根节点得到
排序结果。

7. 希尔排序:对数组进行间隔分组,对每个分组进行插入排序,然后逐渐缩小间隔
直至1,最终进行一次插入排序。

8. 计数排序:统计数组中每个元素出现的次数,然后根据元素值的顺序将元素依次
放入结果数组。

9. 桶排序:将数组划分为若干个桶,根据元素的大小把元素放入相应的桶中,然后
再对每个桶中的元素进行排序,最后将所有桶中的元素依次放入结果数组。

10. 基数排序:按照元素的每一位进行排序,从低位到高位逐步稳定。

这些排序方法有各自的优缺点,适用于不同的数据特点和应用场景。

在实际应用中需
要根据具体情况选择合适的排序方法。

软件设计师常考算法知识点

软件设计师常考算法知识点

软件设计师常考算法知识点在软件设计师岗位的面试过程中,算法知识是常常考察的一个重要方面。

算法作为计算机科学的基础,是软件设计师必不可少的技能之一。

下面将介绍一些软件设计师常考的算法知识点。

一、排序算法1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的交换排序算法,通过重复遍历待排序序列,比较相邻元素并交换位置来实现排序。

具体步骤如下:(1)比较相邻的两个元素,如果前者大于后者,则交换位置;(2)重复步骤(1),直到遍历完整个序列,此时最大的数会被移到最后一位;(3)重复步骤(1)和(2),直到所有元素都排序完成。

2. 快速排序快速排序是一种常见的基于“分治”思想的排序算法,通过递归地将待排序序列划分为较小和较大的两个子序列,再分别对子序列进行排序。

具体步骤如下:(1)选择一个基准元素,通常选择第一个元素;(2)将比基准元素小的元素移到基准元素的左边,比基准元素大的元素移到右边;(3)对左右子序列分别重复步骤(1)和(2),直到所有元素排序完成。

二、查找算法1. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法,要求待查找的序列必须是有序的。

具体步骤如下:(1)选择序列的中间元素;(2)如果中间元素等于目标值,则查找成功;(3)如果中间元素大于目标值,则在左侧子序列中继续进行二分查找;(4)如果中间元素小于目标值,则在右侧子序列中继续进行二分查找;(5)重复步骤(1)至(4),直到找到目标值或遍历完整个序列。

2. 哈希查找哈希查找是通过哈希函数将要查找的元素映射到一个位置,进而直接访问该位置的元素来实现查找。

具体步骤如下:(1)构建一个哈希表,将元素与对应的位置进行关联;(2)根据哈希函数将要查找的元素映射到哈希表中的某个位置;(3)如果该位置存在元素,则查找成功;(4)如果该位置不存在元素,则查找失败。

三、图算法1. 广度优先搜索广度优先搜索是一种用于图的遍历的算法,通过逐层扩展访问顶点,直到遍历完所有与起始顶点连通的顶点。

常用算法解析及其应用场景

常用算法解析及其应用场景

常用算法解析及其应用场景算法是计算机科学中最基础的概念之一。

在日常生活中,我们无时无刻不在接触着各种算法,从谷歌搜索到智能手机里各种APP的推荐算法,都离不开算法的支持和应用。

在这篇文章中,我将为大家介绍常用的算法和它们的应用场景。

一、排序算法排序算法是程序中最常用的一种算法,其目的是将数据按一定方式进行排列。

常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序和快速排序。

1、冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法,它的思路是从头到尾扫描一遍需要排序的数据,每一次将相邻两个元素进行比较并交换位置。

这个过程类似于水泡在水中上浮,一遍扫描结束后,最大的元素就会像水泡一样浮到最上面。

冒泡排序的时间复杂度为O(n²),如果需要排序的数据量很大,那么执行起来会比较慢。

不过它的优点在于代码简单易懂,并且实现起来很容易。

2、选择排序选择排序的思路是每次从数据中选择一个最小(或最大)的元素,并将其放置在序列的起始位置。

按照这样的方式,每次只需要找到一个元素,就可以将数据序列排列好。

选择排序的时间复杂度也为O(n²),但它比冒泡排序要稍微快一点。

3、插入排序插入排序的思路是将数据分为已排序区间和未排序区间两部分。

不断地将未排序区间的元素逐一与已排序区间的元素相比较,找到合适的位置插入。

重复执行这个过程,最终就能将整个数据序列排列好。

插入排序的时间复杂度也为O(n²),但它的执行速度相对于冒泡排序和选择排序要慢一些。

不过它的优点在于它在处理小数据量时非常高效,并且在排序过程中需要的额外内存很少。

4、归并排序归并排序的思路是将数据分成两个子序列,分别进行排序,最后将排序好的子序列进行合并。

在合并的过程中,需要使用到一个额外的数组来存储数据。

归并排序的时间复杂度为O(nlogn),执行效率相对较高。

尤其是在处理大数据量时,它表现得十分出色。

5、快速排序快速排序的思路不同于以上几种排序算法,它是一种分治法的排序算法。

排序的几种方式

排序的几种方式

排序的几种方式在日常生活中,我们经常需要对事物进行排序,以便更好地组织和理解信息。

排序是一种将元素按照一定的规则进行排列的方法,可以应用于各种领域,如数字排序、字母排序、时间排序等。

本文将介绍几种常用的排序方式,包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序。

一、冒泡排序冒泡排序是一种简单直观的排序方法,通过比较相邻元素的大小,将较大的元素逐渐“冒泡”到右侧,较小的元素逐渐“沉底”到左侧。

这个过程会不断重复,直到所有元素都按照升序排列。

冒泡排序的基本思想是从第一个元素开始,依次比较相邻的两个元素,如果前面的元素大于后面的元素,则交换它们的位置。

经过一轮比较后,最大的元素会“冒泡”到最右侧,然后再对剩下的元素进行相同的比较,直到所有元素都有序排列。

二、选择排序选择排序是一种简单直观的排序方法,它的基本思想是每次从待排序的元素中选择最小(或最大)的元素,放到已排序序列的末尾,直到所有元素都有序排列。

选择排序的过程可以分为两个部分:首先,在未排序的序列中找到最小(或最大)的元素,然后将其放到已排序序列的末尾;其次,将剩下的未排序序列中的最小(或最大)元素找到,并放到已排序序列的末尾。

这个过程会不断重复,直到所有元素都有序排列。

三、插入排序插入排序是一种简单直观的排序方法,它的基本思想是将待排序的元素逐个插入到已排序序列的适当位置,最终得到一个有序序列。

插入排序的过程可以分为两个部分:首先,将第一个元素看作已排序序列,将剩下的元素依次插入到已排序序列的适当位置;其次,重复上述过程,直到所有元素都有序排列。

插入排序的过程类似于整理扑克牌,将新抓到的牌插入到已有的牌中。

四、快速排序快速排序是一种常用的排序方法,它的基本思想是通过一趟排序将待排序序列分割成独立的两部分,其中一部分的所有元素都小于另一部分的所有元素。

然后对这两部分继续进行排序,直到整个序列有序。

快速排序的过程可以分为三个步骤:首先,从序列中选择一个基准元素;其次,将比基准元素小的元素放在左侧,比基准元素大的元素放在右侧;最后,递归地对左右两个部分进行排序。

排序有哪几种方法

排序有哪几种方法

排序有哪几种方法排序是计算机科学中非常重要的概念之一,它指的是将一组元素按照某种规则进行重新排列的过程。

排序算法可以分为多种类型,包括插入排序、交换排序、选择排序、归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序、基数排序等。

下面我将详细介绍每种排序方法的原理、特点和应用场景。

1. 插入排序(Insertion Sort)插入排序是一种简单且直观的排序算法。

它的原理是将一个未排序的元素逐个地插入到已排序的部分中,最终形成一个完全有序的序列。

具体操作是从第二个元素开始,将其与前面已排序的元素逐个比较并插入到正确的位置。

插入排序的时间复杂度为O(n^2),适用于小规模或部分有序的序列。

2. 交换排序(Exchange Sort)交换排序包括冒泡排序和快速排序。

冒泡排序(Bubble Sort)的原理是从头到尾依次比较相邻的两个元素,如果顺序不对则交换位置,一轮下来可以将最大的元素移动到末尾。

快速排序(Quick Sort)使用了分治的思想,通过选择一个基准元素将序列分成左右两部分,左边的元素都小于该基准值,右边的元素都大于该基准值,然后递归地对左右两部分进行快速排序。

交换排序的平均时间复杂度为O(nlogn),适合用于排序大规模随机数据。

3. 选择排序(Selection Sort)选择排序的原理很简单:每一次从未排序的部分中选择最小(或最大)的元素,放到已排序部分的末尾。

具体操作是通过不断找到最小元素的索引,然后将其与第一个未排序元素交换,如此循环直到所有元素都被排序。

选择排序的时间复杂度为O(n^2),适用于简单的排序需求。

4. 归并排序(Merge Sort)归并排序采用了分治的思想,将一个序列递归地分成两个子序列,直到每个子序列只有一个元素,然后将两个有序的子序列合并成一个有序的序列。

具体操作是比较两个子序列的第一个元素,将较小的元素放入结果序列,然后再比较较小元素所在子序列的下一个元素与另一个子序列的第一个元素,直到所有元素都被放入结果序列。

排序算法十大经典方法

排序算法十大经典方法

排序算法十大经典方法
排序算法是计算机科学中的经典问题之一,它们用于将一组元素按照一定规则排序。

以下是十大经典排序算法:
1. 冒泡排序:比较相邻元素并交换,每一轮将最大的元素移动到最后。

2. 选择排序:每一轮选出未排序部分中最小的元素,并将其放在已排序部分的末尾。

3. 插入排序:将未排序部分的第一个元素插入到已排序部分的合适位置。

4. 希尔排序:改进的插入排序,将数据分组排序,最终合并排序。

5. 归并排序:将序列拆分成子序列,分别排序后合并,递归完成。

6. 快速排序:选定一个基准值,将小于基准值的元素放在左边,大于基准值的元素放在右边,递归排序。

7. 堆排序:将序列构建成一个堆,然后一次将堆顶元素取出并调整堆。

8. 计数排序:统计每个元素出现的次数,再按照元素大小输出。

9. 桶排序:将数据分到一个或多个桶中,对每个桶进行排序,最后输出。

10. 基数排序:按照元素的位数从低到高进行排序,每次排序只考虑一位。

以上是十大经典排序算法,每个算法都有其优缺点和适用场景,选择合适的算法可以提高排序效率。

数据结构的常用算法

数据结构的常用算法

数据结构的常用算法一、排序算法排序算法是数据结构中最基本、最常用的算法之一。

常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。

1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地比较相邻的两个元素,如果它们的顺序错误就将它们交换过来。

通过多次的比较和交换,最大(或最小)的元素会逐渐“浮”到数列的顶端,从而实现排序。

2. 选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法,它每次从待排序的数据中选择最小(或最大)的元素,放到已排序序列的末尾,直到全部元素排序完毕。

3. 插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法,它将待排序的数据分为已排序区和未排序区,每次从未排序区中取出一个元素,插入到已排序区的合适位置,直到全部元素排序完毕。

4. 快速排序快速排序是一种常用的排序算法,它采用分治的思想,通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另一部分小,然后再按此方法对这两部分数据进行快速排序,递归地进行,最终实现整个序列有序。

5. 归并排序归并排序是一种稳定的排序算法,它采用分治的思想,将待排序的数据分成若干个子序列,分别进行排序,然后将排好序的子序列合并成更大的有序序列,直到最终整个序列有序。

二、查找算法查找算法是在数据结构中根据给定的某个值,在数据集合中找出目标元素的算法。

常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。

1. 线性查找线性查找是一种简单直观的查找算法,它从数据集合的第一个元素开始,依次比较每个元素,直到找到目标元素或遍历完整个数据集合。

2. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法,它要求数据集合必须是有序的。

通过不断地将数据集合分成两半,将目标元素与中间元素比较,从而缩小查找范围,最终找到目标元素或确定目标元素不存在。

3. 哈希查找哈希查找是一种基于哈希表的查找算法,它通过利用哈希函数将目标元素映射到哈希表中的某个位置,从而快速地找到目标元素。

三、图算法图算法是解决图结构中相关问题的算法。

算法的自然语言描述

算法的自然语言描述

算法的自然语言描述排序算法是计算机科学中常用的一种算法,它将一组数据按照一定的规则进行重新排列。

排序算法的目标是使得数据按照特定的规则有序排列,以便于后续的查找、统计和处理。

常见的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。

下面将分别对这几种排序算法进行介绍。

冒泡排序是一种简单直观的排序算法,它重复地遍历要排序的序列,一次比较两个元素,并根据大小交换位置,直到整个序列有序。

具体实现时,从序列的起始位置开始,依次比较相邻的两个元素,如果前一个元素大于后一个元素,则交换它们的位置。

经过一轮遍历后,最大的元素会被交换到序列的末尾。

重复这个过程,直到整个序列有序。

插入排序是一种简单直观的排序算法,它将待排序的序列分为已排序和未排序两部分,每次从未排序的部分中取出一个元素,插入到已排序的部分中的合适位置,直到整个序列有序。

具体实现时,从序列的第二个元素开始,将其与已排序的元素依次比较,找到合适的位置插入。

重复这个过程,直到整个序列有序。

选择排序是一种简单直观的排序算法,它每次从待排序的序列中选择最小(或最大)的元素,与序列的起始位置交换,直到整个序列有序。

具体实现时,将序列分为已排序和未排序两部分,每次从未排序的部分中选择最小的元素,与已排序的部分的末尾元素交换位置。

重复这个过程,直到整个序列有序。

快速排序是一种常用的排序算法,它采用分治的思想,将序列划分为两个子序列,然后对子序列分别进行排序。

具体实现时,选择一个基准元素,将序列中小于基准元素的元素放在左边,大于基准元素的元素放在右边。

然后对左右两个子序列分别进行快速排序,直到整个序列有序。

归并排序是一种稳定的排序算法,它采用分治的思想,将序列分成若干个子序列,分别进行排序,然后将已排序的子序列合并,直到整个序列有序。

具体实现时,将序列递归地分成两个子序列,分别进行归并排序,然后将两个已排序的子序列合并成一个有序序列。

这几种排序算法各有特点,适用于不同的应用场景。

【十大经典排序算法(动图演示)】 必学十大经典排序算法

【十大经典排序算法(动图演示)】 必学十大经典排序算法

【十大经典排序算法(动图演示)】必学十大经典排序算法0.1 算法分类十种常见排序算法可以分为两大类:比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此也称为非线性时间比较类排序。

非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此也称为线性时间非比较类排序。

0.2 算法复杂度0.3 相关概念稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面。

不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后a 可能会出现在b 的后面。

时间复杂度:对排序数据的总的操作次数。

反映当n变化时,操作次数呈现什么规律。

空间复杂度:是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量,它也是数据规模n的函数。

1、冒泡排序(Bubble Sort)冒泡排序是一种简单的排序算法。

它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。

走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。

这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

1.1 算法描述比较相邻的元素。

如果第一个比第二个大,就交换它们两个;对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对,这样在最后的元素应该会是最大的数;针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个;重复步骤1~3,直到排序完成。

1.2 动图演示1.3 代码实现1.unction bubbleSort(arr) {2. varlen = arr.length;3. for(vari = 0; i arr[j+1]) {// 相邻元素两两对比6. vartemp = arr[j+1];// 元素交换7. arr[j+1] = arr[j];8. arr[j] = temp;9. }10. }11. }12. returnarr;13.}2、选择排序(Selection Sort)选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。

五种常见的排序方法

五种常见的排序方法

五种常见的排序方法在计算机科学中,排序是一种非常重要的操作,它可以将一组数据按照一定的顺序排列。

排序算法是计算机科学中最基本的算法之一,它的应用范围非常广泛,例如数据库查询、数据压缩、图像处理等。

本文将介绍五种常见的排序算法,包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序。

一、冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法,它的基本思想是将相邻的元素两两比较,如果前面的元素大于后面的元素,则交换它们的位置,一遍下来可以将最大的元素放在最后面。

重复这个过程,每次都可以确定一个最大的元素,直到所有的元素都排好序为止。

冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。

二、选择排序选择排序是一种简单的排序算法,它的基本思想是每次从未排序的元素中选择最小的元素,将它放到已排序的元素的末尾。

重复这个过程,直到所有的元素都排好序为止。

选择排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。

三、插入排序插入排序是一种简单的排序算法,它的基本思想是将一个元素插入到已排序的元素中,使得插入后的序列仍然有序。

重复这个过程,直到所有的元素都排好序为止。

插入排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。

四、快速排序快速排序是一种高效的排序算法,它的基本思想是选择一个基准元素,将序列分成两个子序列,其中一个子序列的所有元素都小于基准元素,另一个子序列的所有元素都大于基准元素。

然后递归地对这两个子序列进行排序。

快速排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(logn)。

五、归并排序归并排序是一种高效的排序算法,它的基本思想是将序列分成两个子序列,然后递归地对这两个子序列进行排序,最后将这两个有序的子序列合并成一个有序的序列。

归并排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(n)。

总结在实际的应用中,选择合适的排序算法非常重要,不同的排序算法有不同的优劣势。

冒泡排序、选择排序和插入排序是三种简单的排序算法,它们的时间复杂度都为O(n^2),在处理小规模的数据时比较适用。

数据排序的方法

数据排序的方法

数据排序的方法1. 冒泡排序(Bubble Sort):冒泡排序是一种简单的排序算法,它通过多次比较和交换相邻的元素,逐步将最大的元素移动到数组的末尾。

在每一轮循环中,最大的元素会“浮”到数组的末尾。

2. 插入排序(Insertion Sort):插入排序是一种逐步构建有序序列的算法。

它从第二个元素开始,将每个元素插入到已排序序列的正确位置,以保持有序性。

3. 选择排序(Selection Sort):选择排序每次从未排序的部分中选择最小的元素,然后与未排序部分的第一个元素交换位置。

这样,最小的元素被放置在正确的位置,然后再次选择最小的元素进行交换,直到整个数组排序完成。

4. 快速排序(Quick Sort):快速排序是一种分治的排序算法。

它通过选择一个基准元素,将数组划分为比基准小和比基准大的两个子数组,然后递归地对这两个子数组进行排序,最终合并它们以得到完全排序的数组。

5. 归并排序(Merge Sort):归并排序采用分治法,将数组分成两个子数组,对它们进行排序,然后合并它们以得到排序后的数组。

它通过递归地进行这个过程,直到子数组只有一个元素。

6. 堆排序(Heap Sort):堆排序利用了二叉堆数据结构。

它将数组构建成最大堆,然后将最大元素(堆顶)与数组的末尾元素交换位置,并将堆的大小减 1。

接着,重新构建堆,再次交换最大元素和堆顶,直到整个数组排序完成。

7. 希尔排序(Shell Sort):希尔排序是一种插入排序的改进版本,它通过使用特定的增量序列来对数组进行排序。

在每一轮中,按照增量序列将元素分组,并对每个组进行插入排序。

这些是一些常见的数据排序方法,每种方法都有其优缺点,适用于不同的数据规模和性能要求。

选择合适的排序方法取决于数据的特征、规模以及对排序性能的要求。

四种nlogn排序算法代码

四种nlogn排序算法代码

四种nlogn排序算法代码1.快速排序:不稳定排序,最好情况O(nlogn),最差情况O(n^2).平均情况在所有nlogn排序中最快的排序快速排序分两步第⼀步是将l-r区间进⾏分块(假设将区间最后⼀个作为关键字)前⾯⼀块的数⽐⼩于等于关键字,后⾯⼀块⼤于关键字,并返回第⼀个⼤于关键字的位置,即函数partition第⼆部是对l~pos-1 和pos+1~r分别进⾏快速排序.递归式:int partition(int l,int r){int k=r;while(l<r){int c=0;if(a[l]<=a[k])l++;elsec++;if(a[r]>=a[k])r--;elsec++;if(c==2){int tem=a[l];a[l]=a[r];a[r]=tem;}}if(l==r){if(a[k]>=a[r])return r+1;elsereturn r;}elsereturn l;}void quicksort(int l,int r){if(l>=r)return;int pos;pos=partition(l,r);int val=a[r];a[r]=a[pos];a[pos]=val;quicksort(l,pos-1);quicksort(pos+1,r);}⾮递归式:⽤栈实现,在函数各种变量和参数不是很多的情况下⽤递归式⽐较好详细看⽹上2.shell排序:不稳定排序,最好情况O(nlogn),最差情况O(n^x),1<x<2变长度的插⼊排序,分别对原数组进⾏k次长度不同的插⼊排序即可,注意:最后⼀次必须是长度为1的插⼊排序void shellsort(){for(int i=0;i<=x;i++)//x代表长度的组数{for(int j=len[i];j<n;j++)//此处是j++⽽不是j+=len[i]注意!!,希尔排序变长度的排序思想{int k=j-len[i];while(k>=0){if(a[j]<a[k]){int tem=a[j];a[j]=a[k];a[k]=tem;break;}elsek-=len[i];}}}}3.堆排序:不稳定排序,最好和最坏的时间复杂度均为O(nlogn):主要是写向下渗透函数,然后注意:1.当数组从0开始左⼉⼦为2*x+1,右⼉⼦为2*x+2递归返回条件i》(x+1)/2-12.当数组从1开始左⼉⼦为2*x,右⼉⼦为2*x+1递归返回条件i》(x+1)/2class heaps{public:int heap[50]={9,8,7,6,5,4,3,2,1,34,5,6,74,24,5,1,2,3,4,55,21,13,41,3}; int maxsize=23;void godown(int i,int x){if(i>(x+1)/2-1)//返回条件,易错点return;int MAX;int j;if(i*2+2>x)//当只有左孩⼦的情况!!易错点{MAX=heap[i*2+1];j=i*2+1;}else//有两个孩⼦的情况{if(heap[i*2+1]>heap[i*2+2]){MAX=heap[i*2+1];j=i*2+1;}else{MAX=heap[i*2+2];j=i*2+2;}}if(MAX>heap[i]){heap[j]=heap[i];heap[i]=MAX;godown(j,x);}}void buildheap(){for(int i=(maxsize+1)/2-1;i>=0;i--)godown(i,maxsize);}void heapsort(){int k=maxsize;for(int i=1;i<=maxsize;i++){int tem=heap[k];heap[k]=heap[0];heap[0]=tem;k--;godown(0,k);//注意,堆的⼤⼩在不断变化}}};4.归并排序:稳定排序,最好和最坏的时间复杂度均为O(nlogn) void merge(int* a,int l,int r){int tem[100];int mid=(l+r)/2;int i=l;int j=mid+1;int k=l;for(;i<=mid+1||j<=r+1;i++,j++){if(i==mid+1&&j==r+1)break;if(i==mid+1){tem[k++]=a[j];i--;continue;}if(j==r+1){tem[k++]=a[i];j--;continue;}if(a[i]<a[j]){tem[k++]=a[i];j--;}else{tem[k++]=a[j];i--;}}}void merge_sort(int* a,int l,int r){int mid=(l+r)/2;if(mid+1>r)return;merge_sort(a,l,mid);merge_sort(a,mid+1,r);merge(a,l,r);}此外还有3种O(n^2)的排序,不详细介绍1.选择排序:不稳定,时间复杂度 O(n^2)2.插⼊排序:稳定,时间复杂度 O(n^2)3.冒泡排序:稳定,时间复杂度 O(n^2)。

稳定排序的排序算法

稳定排序的排序算法

稳定排序的排序算法排序算法是计算机科学中非常重要的一部分,它可以将一组无序的数据按照一定的规则进行排列,使得数据更易于查找和使用。

稳定排序算法是其中一种常见的排序算法,它的特点是能够保持相等元素的相对顺序不变。

稳定排序算法有很多种,下面将介绍其中几种常见的稳定排序算法。

1. 冒泡排序(Bubble Sort):冒泡排序是一种简单直观的排序算法,它通过不断交换相邻的元素,将最大(或最小)的元素逐渐“冒泡”到数组的末尾。

冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。

2. 插入排序(Insertion Sort):插入排序是一种逐步构建有序序列的排序算法,它将未排序的元素逐个插入到已排序的序列中。

插入排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。

3. 归并排序(Merge Sort):归并排序是一种分治法的排序算法,它将待排序的序列不断分割成更小的子序列,然后将子序列进行合并,最终得到有序的序列。

归并排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(n)。

4. 计数排序(Counting Sort):计数排序是一种非比较排序算法,它通过统计每个元素出现的次数,然后根据元素的值和出现次数,确定每个元素在有序序列中的位置。

计数排序的时间复杂度为O(n+k),其中k是元素的取值范围,空间复杂度为O(n+k)。

5. 基数排序(Radix Sort):基数排序是一种多关键字排序算法,它将待排序的元素按照低位到高位的顺序进行排序,每一位使用稳定排序算法进行排序。

基数排序的时间复杂度为O(d*(n+k)),其中d是元素的位数,k是每一位的取值范围,空间复杂度为O(n+k)。

以上只是稳定排序算法中的几种常见算法,每种算法都有其适用的场景和优缺点。

在实际应用中,我们需要根据具体的需求和数据特点选择合适的排序算法。

总之,稳定排序算法是一种能够保持相等元素相对顺序不变的排序算法。

通过对待排序序列的比较和交换操作,稳定排序算法能够将无序的数据按照一定的规则进行排列,使得数据更易于查找和使用。

五种常用的排序算法详解

五种常用的排序算法详解

五种常用的排序算法详解排序算法是计算机科学中的一个重要分支,其主要目的是将一组无序的数据按照一定规律排列,以方便后续的处理和搜索。

常用的排序算法有很多种,本文将介绍五种最常用的排序算法,包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序。

一、冒泡排序冒泡排序是最简单的排序算法之一,其基本思想是反复比较相邻的两个元素,如果顺序不对就交换位置,直至整个序列有序。

由于该算法的操作过程如同水中的气泡不断上浮,因此称之为“冒泡排序”。

冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),属于较慢的排序算法,但由于其实现简单,所以在少量数据排序的场景中仍然有应用。

以下是冒泡排序的Python实现代码:```pythondef bubble_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n-1):for j in range(n-i-1):if arr[j] > arr[j+1]:arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]return arr```二、选择排序选择排序也是一种基本的排序算法,其思想是每次从未排序的序列中选择最小数,然后放到已排序的序列末尾。

该算法的时间复杂度同样为O(n^2),但与冒泡排序相比,它不需要像冒泡排序一样每次交换相邻的元素,因此在数据交换次数上略有优势。

以下是选择排序的Python代码:```pythondef selection_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n-1):min_idx = ifor j in range(i+1, n):if arr[j] < arr[min_idx]:min_idx = jarr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]```三、插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法,其基本思想是通过构建有序序列,对于未排序的数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入该元素。

随机排序四种方法

随机排序四种方法

随机排序四种⽅法随机排序四种⽅法⽅法⼀:var arr=[1,3,4,6,8,9,7];function foo(arr){var cloneArr=arr.concat();//拷贝数组cloneArr.sort(()=>{return Math.random()-0.5;//获取-0.5 - 0.5的随机数})return cloneArr; //返回排序后的值}for(var i=0;i<10;i++){console.log(foo(arr))}注:由于此⽅法实现之后的概率不相同,所以不推荐使⽤原理:因为sort排序⽅法是通过回调函数的返回值来进⾏排序的,1是升序,-1是降序,⽽随机数的取值范围是0-1,所以我们将随机数-0.5,就可以得到随机的正负数。

但是由于此⽅法是两个相邻的数进⾏⽐较,所以到后⾯⽐较的数越⼩,出现到概率就越⼤,所以概率不相同。

⽅法⼆:递归var arr=[1,3,5,6,7,9,8];function foo(arr){var cloneArr=arr.concat();//拷贝数组var result=[];(function(){if(!cloneArr.length){return;}var index=Math.floor(Math.random()*cloneArr.length) //得到从0到cloneArr.length的随机数result.push(...cloneArr.splice(index,1));arguments.callee();})()return result;}for(var i=0;i<10;i++){console.log(foo(arr))}原理:通过随机数随机产⽣数组的下标,然后通过splice截取当前随机的数放⼊新数组中,只要克隆的数组没有被截取完,使⽤arguments.callee()进⾏⾃调。

⽅法三:迭代var arr=[1,3,5,6,7,9,8];function foo(arr){var cloneArr=arr.concat();//拷贝数组var result=[];var len=cloneArr.length;for(var i=0;i<len;i++){var index=Math.floor(Math.random()*cloneArr.length);result=result.concat(cloneArr[index]);}return result;}for(var i=0;i<10;i++){console.log(foo(arr))}原理:循环⽣成随机数,每⽣成⼀次随机数就作为下标,将原数拼接到新数组中去。

排序算法总结

排序算法总结

排序算法总结【篇一:排序算法总结】1、稳定排序和非稳定排序简单地说就是所有相等的数经过某种排序方法后,仍能保持它们在排序之前的相对次序,我们就说这种排序方法是稳定的。

反之,就是非稳定的。

比如:一组数排序前是a1,a2,a3,a4,a5,其中a2=a4,经过某种排序后为a1,a2,a4,a3,a5,则我们说这种排序是稳定的,因为a2排序前在a4的前面,排序后它还是在a4的前面。

假如变成a1,a4,a2,a3,a5就不是稳定的了。

2、内排序和外排序在排序过程中,所有需要排序的数都在内存,并在内存中调整它们的存储顺序,称为内排序;在排序过程中,只有部分数被调入内存,并借助内存调整数在外存中的存放顺序排序方法称为外排序。

3、算法的时间复杂度和空间复杂度所谓算法的时间复杂度,是指执行算法所需要的计算工作量。

一个算法的空间复杂度,一般是指执行这个算法所需要的内存空间。

功能:选择排序输入:数组名称(也就是数组首地址)、数组中元素个数算法思想简单描述:在要排序的一组数中,选出最小的一个数与第一个位置的数交换;然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换,如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。

选择排序是不稳定的。

【篇二:排序算法总结】在计算机科学所使用的排序算法通常被分类为:计算的复杂度(最差、平均、和最好性能),依据列表(list)的大小(n)。

一般而言,好的性能是O(nlogn),且坏的性能是O(n2)。

对于一个排序理想的性能是O(n)。

仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要O(nlogn)。

内存使用量(以及其他电脑资源的使用)稳定度:稳定排序算法会依照相等的关键(换言之就是值)维持纪录的相对次序。

也就是一个排序算法是稳定的,就是当有两个有相等关键的纪录R和S,且在原本的列表中R出现在S之前,在排序过的列表中R也将会是在S之前。

一般的方法:插入、交换、选择、合并等等。

交换排序包含冒泡排序和快速排序。

四种排序算法比较

四种排序算法比较

四种排序算法比较1、概述:排序时计算机程序设计中的一种重要的操作。

它的功能是将一个数据元素(或记录)的任意序列,重新排列成一个按关键字有序的序列。

内部排序算法主要分为5大类,有十二个算法。

插入排序类、交换排序类、选择排序类、归并排序类和基数排序类。

算法主要包括:插入排序、折半插入排序、选择排序、冒泡排序、希尔排序、快速排序、堆排序、归并排序、基数排序等。

2、使用工具软件Microsoft Visual C++ 6.03实验内容3.1实验目的:掌握各种排序算法(直接插入排序、冒泡排序、快速排序、选择排序)的思路,并且比较它们之间的优缺点。

3.2程序设计:3.2.1主函数(sort.cpp)#include "stdafx.h"int main(int argc, _TCHAR* argv[]){int i;LARGE_INTEGER litmp;LONGLONG qt1,qt2;double dft,dff,dfm;QueryPerformanceFrequency(&litmp);//获得时钟频率dff=(double)litmp.QuadPart;int original[N];int arrayA[N];for(i=0;i<N;i++)// original[i]=i; //测试最好情况// original[i]=rand(); //测试一般情况original[i]=N-1-i; //测试最坏情况cout<<"初始化原始数据完成..."<<endl;cout<<"数据规模为:\t"<<N<<endl<<endl;for(i=0;i<N;i++)cout<<original[i]<<"\t";cout<<"\n";/////////////////////////////insertSort -插入排序for(i=0;i<N;i++)arrayA[i]=original[i];QueryPerformanceCounter(&litmp);//获得初始值qt1=litmp.QuadPart;insertSort(arrayA,N);QueryPerformanceCounter(&litmp);//获得终止值qt2=litmp.QuadPart;dfm=(double)(qt2-qt1);dft=dfm/dff;//获得对应的时间值,以秒为单位cout<<"插入排序耗时:\t"<<dft*1000<<"ms"<<endl<<endl;//////////////////////////selectSort -选择排序for(i=0;i<N;i++)arrayA[i]=original[i];QueryPerformanceCounter(&litmp);//获得初始值qt1=litmp.QuadPart;selectSort(arrayA,N);QueryPerformanceCounter(&litmp);//获得终止值qt2=litmp.QuadPart;dfm=(double)(qt2-qt1);dft=dfm/dff;//获得对应的时间值,以秒为单位cout<<"选择排序耗时:\t"<<dft*1000<<"ms"<<endl<<endl; ///////////////////////////bubbleSort -冒泡排序for(i=0;i<N;i++)arrayA[i]=original[i];QueryPerformanceCounter(&litmp);//获得初始值qt1=litmp.QuadPart;bubbleSort(arrayA,N);QueryPerformanceCounter(&litmp);//获得终止值qt2=litmp.QuadPart;dfm=(double)(qt2-qt1);dft=dfm/dff;//获得对应的时间值,以秒为单位cout<<"冒泡排序耗时:\t"<<dft*1000<<"ms"<<endl<<endl;/////////////////////////////quickSort -快速排序for(i=0;i<N;i++)arrayA[i]=original[i];QueryPerformanceCounter(&litmp);//获得初始值qt1=litmp.QuadPart;quickSort(arrayA,0,N-1);QueryPerformanceCounter(&litmp);//获得终止值 qt2=litmp.QuadPart;dfm=(double)(qt2-qt1);dft=dfm/dff;//获得对应的时间值,以秒为单位cout<<"快速排序耗时:\t"<<dft*1000<<"ms"<<endl<<endl; /////////////////////////////// duration=(double)(T2-T1)/CLOCKS_PER_SEC;// cout<<"快速排序耗时:\t"<<duration<<"s"<<endl<<endl;for(i=0;i<N;i++)cout<<arrayA[i]<<"\t";cout<<"\n\n";return 0;}3.2.2子函数(Func.cpp)1)插入法:一次将待排序的序列中的每一个记录插入到先前排序号的序列中,知道全部记录排序完毕。

基于比较的排序算法有哪些

基于比较的排序算法有哪些

基于比较的排序算法有哪些七种排序算法[1]分别是:•四种基本排序算法:冒泡排序,选择排序,插入排序,希尔排序。

•三种高级排序算法:归并排序,快速排序,堆排序。

这七种排序算法都是比较排序算法,这种算法的特点顾名思义就是排序是依赖于元素间两两比较的结果[2]。

任何比较算法在最坏的情况下都要经过Ω(nlgn)次比较。

1. 冒泡排序顾名思义,冒泡排序的整个过程就像碳酸饮料中的小气泡,慢慢浮到最上面。

只不过在冒泡排序中浮上去的是最大的数而已。

简要思路:遍历数组,每次比较相邻的两个元素 arr[i],arr[i + 1],如果 arr[i + 1] < arr[i] ,就把 arr[i + 1] 和 arr[i] 调换位置。

冒泡排序有这样的排序特性:•每次都只排好一个元素。

•最坏情况时间复杂度为O(n^2)。

•平均情况时间复杂度为O(n^2)。

•需要额外空间O(1)。

•所需时间与输入数组的初始状态无关。

算法示例public static void bubbleSort(int[] arr) {int n = arr.length;// 每一次循环,都把最大的元素冒泡到对应的位置for (int i = 0; i < n - 1; ++i) {for (int j = 0; j < n - i - 1; ++j) {// 如果后一个比前一个小,那么就把大的放后面if (less(arr, j + 1, j)) exch(arr, j, j + 1);}}}2. 选择排序其实选择排序,直观上来说和冒泡排序差不多,只不过么有了相邻元素频繁交换的操作,但是却保留了冒泡排序频繁访问数组的特点。

简要思路:对于每一个循环,我们在剩余的未排序数中找到最小数对应的下标,遍历一次后再把对应的数放到合适的位置。

选择排序有这样的排序特性:•每次循环都只排好一个元素。

•最坏情况时间复杂度为\Theta (n^2)。

15种排序算法

15种排序算法

15种排序算法
1. 冒泡排序 - 依次比较相邻元素的大小,将较大的数向后移动,直到没有交换
2. 选择排序 - 选择最小的元素,放到数组的起始位置,再从剩余元
素中选择最小的,以此类推
3. 插入排序 - 将一个元素插入已经排好序的序列中,从后向前比较
并移动元素
4. 希尔排序 - 将数组拆分成若干个子序列进行插入排序,缩小增量,直到增量为1
5. 归并排序 - 将数组分成两部分,分别排序,然后合并两个有序数

6. 快速排序 - 选取一个基准元素,将小于基准元素的放在左边,大
于基准元素的放在右边,然后分别对左右两边再递归快速排序
7. 堆排序 - 将数组建立一个最大/小堆,然后依次取出堆顶元素,再
将剩余元素重建堆
8. 计数排序 - 计算每个元素的出现次数,然后计算出每个元素应该
在排序后的序列中的位置
9. 桶排序 - 将元素分配到各个桶中,然后对每个桶进行排序,再依
次将各个桶中的元素输出到序列中
10. 基数排序 - 从低位到高位依次将元素排序,相同位上的元素按照
相同方式进行排序
11. 合并排序 - 将多个有序数组合并成一个有序数组,采用分治的思

12. 鸡尾酒排序 - 进行双向冒泡排序,先将最大的元素放到最后,再
将最小的元素放到前面,如此交替进行
13. 地精排序 - 选取一个随机数作为划分元素,将小于该随机数的元
素放在左边,大于该随机数的元素放在右边,然后对左右两边递归排

14. 跳跃表排序 - 利用跳跃表结构,快速查找元素并插入有序序列中
15. 非递归归并排序 - 利用非递归的方式实现归并排序,将序列分解成多个子序列,依次合并子序列。

Java常用排序算法程序员必须掌握的8大排序算法

Java常用排序算法程序员必须掌握的8大排序算法

分类:1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)2)交换排序(冒泡排序、快速排序)3)选择排序(直接选择排序、堆排序)4)归并排序5)分配排序(基数排序)所需辅助空间最多:归并排序所需辅助空间最少:堆排序平均速度最快:快速排序不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。

先来看看8种排序之间的关系:1.直接插入排序(1)基本思想:在要排序的一组数中,假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排好顺序的,现在要把第n个数插到前面的有序数中,使得这n个数也是排好顺序的。

如此反复循环,直到全部排好顺序。

(2)实例(3)用java实现12345678911121314151617181920package com.njue;publicclass insertSort {public insertSort(){inta[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,56,17,18,23,34,15,35,2 5,53,51};int temp=0;for(int i=1;i<a.length;i++){int j=i-1;temp=a[i];for(;j>=0&&temp<a[j];j--){a[j+1]=a[j]; //将大于temp的值整体后移一个单位}a[j+1]=temp;}for(int i=0;i<a.length;i++){System.out.println(a[i]);}2. 希尔排序(最小增量排序)(1)基本思想:算法先将要排序的一组数按某个增量d(n/2,n为要排序数的个数)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直接插入排序,然后再用一个较小的增量(d/2)对它进行分组,在每组中再进行直接插入排序。

当增量减到1时,进行直接插入排序后,排序完成。

(2)实例:(3)用java实现123456789101112131415161718192122232425262728293031publicclass shellSort { publicshellSort(){int a[]={1,54,6,3,78,34,12,45,56,100}; double d1=a.length;int temp=0;while(true){d1= Math.ceil(d1/2);int d=(int) d1;for(int x=0;x<d;x++){for(int i=x+d;i<a.length;i+=d){int j=i-d;temp=a[i];for(;j>=0&&temp<a[j];j-=d){a[j+d]=a[j];}a[j+d]=temp;}}if(d==1){break;}for(int i=0;i<a.length;i++){System.out.println(a[i]);}}3.简单选择排序(1)基本思想:在要排序的一组数中,选出最小的一个数与第一个位置的数交换;然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换,如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。

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count++; int m=0;int count=0; if(s==t)
r1[s]=r[s]; else { m=(s+t)/2; MergeSort(r,r1,s,m); MergeSort(r,r1,m+1,t); Merge(r1,r,s,m,t); count++; } //cout<<"归并排序运行次数:"<<count<<endl;
}
void Merge(int r[],int r1[],int s,int m,int t)//合并有序子序列
{ int i;int j;int k;
i=s;j=m+1;k=s;
while(i<=m&&j<=t)
{
if(r[i]<=r[j])
r1[k++]=r[i++];
else r1[k++]=r[j++];
for(int j=1;j<=n-i;j++) {
if(r[j]>r[j+1]) swap(r[j],r[j+1]); count++; } cout<<"起泡排序运行次数:"<<count<<endl; } void MergeSort(int r[],int r1[],int s,int t)//归并排序 {
using namespace std;
void SelectSort(int r[],int n);
void swap(int& a ,int& b);
//交换排序
void BubbleSort(int r[],int n);
//起泡排序
void MergeSort(int r[],int r1[],int s,int t);
for(int d=0;d<12;d++) cout<<r[d]<<" ";
cout<<endl;
return 0; } void SelectSort(int r[],int n)//选择排序 { int count=0;
int index=0; for(int i=0;i<=n-1;i++) {
//左侧扫描
i++;
if(i<j)
{
swap(r[j],r[i]);
//将较大记录交换到后面
j--;
}
}
return i;
//i 为轴值记录的最终的位置
}
void QuickSort(int r[],int first,int end)//快速排序
{ number++;
int pivot;
if(first<end)
index=i; for(int j=i+1;j<=n;j++){
if(r[j]<r[index])index=j; count++; } if(index!=i)
swap(r[i],r[index]); }cout<<"选择排序运行次数:"<<count<<endl; } void swap(int& a ,int& b)//交换 { int c=0; c=a; a=b; b=c; } void BubbleSort(int r[],int n)//起泡排序 { int count=0; for(int i=1;i<=n-1;i++)
//归并排序
void Merge(int r[],int r1[],int s,int m,int t);
//合并有序子序列
void MergeSort(int r[],int r1[],int s,int t);
//归并排序
int Partition(int r[],int first,int end);
}
if(i<=m)
while(i<=m)
r1[k++]=r[i++];
else
while(j<=t)
{
r1[k++]=r[j++];
}
for(int l=0;l<12;l++)
r[l]=r1[l];
}
int Partition(int r[],int first,int end)//一次划分
{
int i;int j;
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吉林农业大学算法设计与分析 1.初始化一个长度为 r[]的数组; 2.若开始小于结尾
2.1 问题分解,pivot 是轴值在序列序列中的位置; 2.2 递归地对左侧子序列进行快速排序; 2.3 递归地对右侧子序列进行快速排序;
#include<iostream>
i=first;j=end;
//初始化
while(i<j)
{
while(i<j&&r[i]<=r[j])
//右侧扫描
j--;
if(i<j)
信息技术学院信息与计算科学 Jackiedc
吉林农业大学算法设计与分析{swap(r[i],r[j]);
//将较小记录交换到前面
i++;
}
while(i<j&&r[i]<=r[j])
cout<<"归并排序运行次数:"<<count<<endl;
cout<<"归并排序:";
for(int q=0;q<12;q++)
cout<<r[q]<<" ";
cout<<endl;
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QuickSort(r,0,11); cout<<"快速排序运行次数:"<<number<<endl; cout<<"快速排序:";
cout<<"选择排序:";
for(int i(0);i<12;i++)
cout<<r[i]<<" ";
cout<<endl;
BubbleSort(r,12);
cout<<"起泡排序:";
for(int j(0);j<12;j++)
cout<<r[j]<<" ";
cout<<endl;
MergeSort(r,r1,0,11);
{
pivot=Partition(r,first,end); //问题分解,pivot 是轴值在序列中的位置
QuickSort(r,first,pivot-1); //递归地对左侧子序列进行快速排序
QuickSort(r,pivot+1,end); //递归地对右侧子序列进行快速排序
}
}
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四种排序方法:
一、选择排序: 1. 初始化一个长度为 r[]的数组;
1.1 数组下标从 1 开始; 2. for(i=1;i<=n-1:i++)
2.1 for(j=i+1;j<=n:j++) 2.2 在无序区中找最小记录; 2.3 若最小记录不在最终位置则交换; 二、起泡排序: 1.初始化一个长度为 r[]的数组; 1.1 数组下标从 1 开始; 2.for(i=1;i<=n-1;i++) 2.1 for(j=1;j<=n-i;j++) 2.2 如果反序,则交换元素; 三、 归并排序: 1.初始化一个长度为 r[]的数组; 2.若 s==t 则 r1[s]=r[s]; 2.1 m=(s+t)/2; 2.2 归并排序前半子序列; 2.3 归并排序后半子序列; 2.4 合并两个已排序的子序列; 四、快速排序:
//一次划分
void QuickSort(int r[],int first,int end);
//快速排序
int count=0;
int number=0;
int main()
{
int r[12]={9,78,25,23,4,68,75,30,26,44,20,33};
int r1[12];
SelectSort(r,12);
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