快速排序
?随机化快排
?平衡快排
?外部快排
?三路基数快排
6 伪代码
?非随机
?随机
?性能分析
快速排序算法算法介绍
快排图
设要排序的数组是A*0+……A*N-1]，首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）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。值得注意的是，快速排序不是一种稳定的排序算法，也就是说，多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动。
一趟快速排序的算法是：
1）设置两个变量i、j，排序开始的时候：i=0，j=N-1；
2）以第一个数组元素作为关键数据，赋值给key，即key=A[0]；
3）从j开始向前搜索，即由后开始向前搜索(j--)，找到第一个小于key的值A[j]，将A[j]和A[i]互换；
4）从i开始向后搜索，即由前开始向后搜索(i++)，找到第一个大于key的A[i]，将A[i]和A[j]互换；
5）重复第3、4步，直到i=j；(3,4步中，没找到符合条件的值，即3中A[j]不小于key,4中A[i]不大于key的时候改变j、i的值，使得j=j-1，i=i+1，直至找到为止。找到符合条件的值，进行交换的时候i，j指针位置不变。另外，i==j这一过程一定正好是i+或j-完成的时候，此时令循环结束）。
快速排序算法排序演示
快速排序算法示例
假设用户输入了如下数组：
下标0 1 2 3 4 5
数据 6 2 7 3 8 9
创建变量i=0（指向第一个数据）, j=5(指向最后一个数据), k=6(赋值为第一个数据的值)。
我们要把所有比k小的数移动到k的左面，所以我们可以开始寻找比6小的数，从j开始，从右往左找，不断递减变量j的值，我们找到第一个下标3的数据比6小，于是把数据3移到下标0的位置，把下标0的数据6移到下标3，完成第一次比较：
下标0 1 2 3 4 5
数据 3 2 7 6 8 9
i=0 j=3 k=6
接着，开始第二次比较，这次要变成找比k大的了，而且要从前往后找了。递加变量i，发现下标2的数据是第一个比k大的，于是用下标2的数据7和j指向的下标3的数据的6做交换，数据状态变成下表：
下标0 1 2 3 4 5
数据 3 2 6 7 8 9
i=2 j=3 k=6
称上面两次比较为一个循环。
接着，再递减变量j，不断重复进行上面的循环比较。
在本例中，我们进行一次循环，就发现i和j“碰头”了：他们都指向了下标2。于是，第一遍比较结束。得到结果如下，凡是k(=6)左边的数都比它小，凡是k右边的数都比它大：
下标0 1 2 3 4 5
数据 3 2 6 7 8 9
如果i和j没有碰头的话，就递加i找大的，还没有，就再递减j找小的，如此反复，不断循环。注意判断和寻找是同时进行的。
然后，对k两边的数据，再分组分别进行上述的过程，直到不能再分组为止。
注意：第一遍快速排序不会直接得到最终结果，只会把比k大和比k小的数分到k的两边。为了得到最后结果，需要再次对下标2两边的数组分别执行此步骤，然后再分解数组，直到数组不能再分解为止（只有一个数据），才能得到正确结果。
快速排序算法调用函数
在c++中可以用函数qsort（）可以直接为数组进行排序。[1]
用法:
void qsort(void *base, int nelem, int width, int (*fcmp)(const void *,const void *));
参数：
1 待排序数组首地址
2 数组中待排序元素数量
3 各元素的占用空间大小
4 指向函数的指针，用于确定排序的顺序
快速排序算法示例代码
快速排序算法GO
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11 // 第一种写法
func quickSort(values []int, left, right int) { temp := values[left]
p := left
i, j := left, right
for i <= j {
for j >= p && values[j] >= temp {
j--
}
if j >= p {
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55 values[p] = values[j]
p = j
}
if values[i] <= temp && i <= p {
i++
}
if i <= p {
values[p] = values[i]
p = i
}
}
values[p] = temp
if p-left > 1 {
quickSort(values, left, p-1)
}
if right-p > 1 {
quickSort(values, p+1, right)
}
}
func QuickSort(values []int) {
if len(values) <= 1 {
return
}
quickSort(values, 0, len(values)-1)
}
// 第二种写法
func Quick2Sort(values []int) {
if len(values) <= 1 {
return
}
mid, i := values[0], 1
head, tail := 0, len(values)-1
for head < tail {
fmt.Println(values)
if values[i] > mid {
values[i], values[tail] = values[tail], values[i]
tail--
} else {
values[i], values[head] = values[head], values[i] head++
i++
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61 }
values[head] = mid
Quick2Sort(values[:head]) Quick2Sort(values[head+1:]) }
快速排序算法Ruby ?
1 2 3 def quick_sort(a)
(x=a.pop) ? quick_sort(a.select { |i| i <= x }) + [x] + quick_sort(a.select { |i| i > x }) : [] end
快速排序算法Erlang语言?
1 2 3 4 5 6 超简短实现：
q_sort([])->
[];
q_sort([H|R])->
q_sort([X||X<-R,X
快速排序算法Haskell语言?
1 2 3 q_sort n=case n of
[]->[]
(x:xs)->q_sort [a|a<-xs,a<=x]++[x]++q_sort [a|a<-xs,a>x]
快速排序算法C++语言?
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17 #include
using namespace std;
void Qsort(int a[], int low, int high)
{
if(low >= high)
{
return;
}
int first = low;
int last = high;
int key = a[first];/*用字表的第一个记录作为枢轴*/
while(first < last)
{
while(first < last && a[last] >= key)
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48 --last;
}
a[first] = a[last];/*将比第一个小的移到低端*/
while(first < last && a[first] <= key)
{
++first;
}
a[last] = a[first];
/*将比第一个大的移到高端*/
}
a[first] = key;/*枢轴记录到位*/
Qsort(a, low, first-1);
Qsort(a, first+1, high);
}
int main()
{
int a[] = {57, 68, 59, 52, 72, 28, 96, 33, 24};
Qsort(a, 0, sizeof(a) / sizeof(a[0]) - 1);/*这里原文第三个参数要减1否则内存越界*/
for(int i = 0; i < sizeof(a) / sizeof(a[0]); i++)
{
cout << a[i] << "";
}
return 0;
}/*参考数据结构p274(清华大学出版社，严蔚敏)*/
快速排序算法C语言版本?
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11 void sort(int *a, int left, int right)
{
if(left >= right)/*如果左边索引大于或者等于右边的索引就代表已经整理完成一个组了*/
{
return ;
}
int i = left;
int j = right;
int key = a[left];
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38 while(i < j) /*控制在当组内寻找一遍*/
{
while(i < j && key <= a[j])
/*而寻找结束的条件就是，1，找到一个小于或者大于key的数（大于或小于取决于你想升
序还是降序）2，没有符合条件1的，并且i与j的大小没有反转*/
{
j--;/*向前寻找*/
}
a[i] = a[j];
/*找到一个这样的数后就把它赋给前面的被拿走的i的值（如果第一次循环且key 是
a[left]，那么就是给key）*/
while(i < j && key >= a[i])
/*这是i在当组内向前寻找，同上，不过注意与key的大小关系停止循环和上面相反，
因为排序思想是把数往两边扔，所以左右两边的数大小与key的关系相反*/
{
i++;
}
a[j] = a[i];
}
a[i] = key;/*当在当组内找完一遍以后就把中间数key回归*/
sort(a, left, i - 1);/*最后用同样的方式对分出来的左边的小组进行同上的做法*/
sort(a, i + 1, right);/*用同样的方式对分出来的右边的小组进行同上的做法*/
/*当然最后可能会出现很多分左右，直到每一组的i = j 为止*/
}
快速排序算法JavaScript ?
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11 function quickSort(array){
function sort(prev, numsize){
var nonius = prev;
var j = numsize -1;
var flag = array[prev];
if ((numsize - prev) > 1) {
while(nonius < j){
for(; nonius < j; j--){
if (array[j] < flag) {
array[nonius++] = array[j];//a[i] = a[j]; i += 1; break;
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28 };
}
for( ; nonius < j; nonius++){ if (array[nonius] > flag){ array[j--] = array[nonius]; break;
}
}
}
array[nonius] = flag;
sort(0, nonius);
sort(nonius + 1, numsize); }
}
sort(0, array.length); return array;
}
快速排序算法Java ?
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25 class Quick
{
public void sort(int arr[],int low,int high) {
int l=low;
int h=high;
int povit=arr[low];
while(l { while(l h--; if(l int temp=arr[h]; arr[h]=arr[l]; arr[l]=temp; l++; } while(l l++; if(l int temp=arr[h]; arr[h]=arr[l]; 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 arr[l]=temp; h--; } } print(arr); System.out.print("l="+(l+1)+"h="+(h+1)+"povit="+povit+"\n"); if(l>low)sort(arr,low,l-1); if(h } } /*//////////////////////////方式二////////////////////////////////*/ 更高效点的代码： public T[]quickSort(T[]targetArr,intstart,intend) { inti=start+1,j=end; Tkey=targetArr[start]; SortUtil if(start>=end)return(targetArr); /*从i++和j--两个方向搜索不满足条件的值并交换 * *条件为：i++方向小于key，j--方向大于key */ while(true) { while(targetArr[j].compareTo(key)>0)j--; while(targetArr[i].compareTo(key)<0&&i if(i>=j)break; sUtil.swap(targetArr,i,j); if(targetArr[i]==key) { j--; }else{ i++; } } /*关键数据放到‘中间’*/ sUtil.swap(targetArr,start,j); 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 if(start { this.quickSort(targetArr,start,i-1); } if(j+1 { this.quickSort(targetArr,j+1,end); } returntargetArr; } /*//////////////方式三：减少交换次数，提高效率/////////////////////*/ private voidquickSort(T[]targetArr,intstart,intend) { inti=start,j=end; Tkey=targetArr[start]; while(i { /*按j--方向遍历目标数组，直到比key小的值为止*/ while(j>i&&targetArr[j].compareTo(key)>=0) { j--; } if(i { /*targetArr[i]已经保存在key中，可将后面的数填入*/ targetArr[i]=targetArr[j]; i++; } /*按i++方向遍历目标数组，直到比key大的值为止*/ while(i /*此处一定要小于等于零，假设数组之内有一亿个1，0交替出现的话，而key的值又恰巧是1的话，那么这个小于等于的作用就会使下面的if语句少执行一亿次。*/ { i++; } if(i { /*targetArr[j]已保存在targetArr[i]中，可将前面的值填入*/ 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 targetArr[j]=targetArr[i]; j--; } } /*此时i==j*/ targetArr[i]=key; /*递归调用，把key前面的完成排序*/ this.quickSort(targetArr,start,i-1); /*递归调用，把key后面的完成排序*/ this.quickSort(targetArr,j+1,end); } 快速排序算法C# ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace test { class QuickSort { static void Main(string[] args) { int[] array = { 49, 38, 65, 97, 76, 13, 27 }; sort(array, 0, array.Length - 1); Console.ReadLine(); } /**一次排序单元，完成此方法，key左边都比key小，key右边都比key大。**@param array排序数组 **@param low排序起始位置 **@param high排序结束位置 **@return单元排序后的数组 */ 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 private static int sortUnit(int[] array, int low, int high) { int key = array[low]; while (low < high) { /*从后向前搜索比key小的值*/ while (array[high] >= key && high > low) --high; /*比key小的放左边*/ array[low] = array[high]; /*从前向后搜索比key大的值，比key大的放右边*/ while (array[low] <= key && high > low) ++low; /*比key大的放右边*/ array[high] = array[low]; } /*左边都比key小，右边都比key大。//将key放在游标当前位置。//此时low等于high */ array[low] = key; foreach (int i in array) { Console.Write("{0}\t", i); } Console.WriteLine(); return high; } /**快速排序 *@paramarry *@return */ public static void sort(int[] array, int low, int high) { if (low >= high) return; /*完成一次单元排序*/ int index = sortUnit(array, low, high); /*对左边单元进行排序*/ sort(array, low, index - 1); /*对右边单元进行排序*/ sort(array, index + 1, high); } } } 运行结果：27 38 13 49 76 97 65 13 27 38 49 76 97 65 13 27 38 49 65 76 97 快速排序就是递归调用此过程——在以49为中点分割这个数据序列，分别对前面一部分和后面一部分进行类似的快速排序，从而完成全部数据序列的快速排序，最后把此数据序列变成一个有序的序列，根据这种思想对于上述数组A的快速排序的全过程如图6所示： 初始状态{49 38 65 97 76 13 27} 进行一次快速排序之后划分为{27 38 13} 49 {76 97 65} 分别对前后两部分进行快速排序{27 38 13} 经第三步和第四步交换后变成{13 27 38} 完成排序。{76 97 65} 经第三步和第四步交换后变成{65 76 97} 完成排序。图示 快速排序算法F# ? 1 2 3 4 5 6 let rec qsort = function [] -> [] |x::xs -> qsort [for i in xs do if i < x then yield i]@ x::qsort [for i in xs do if i >= x then yield i] 快速排序算法PHP ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 function quickSort(&$arr){ if(count($arr)>1){ $k=$arr[0]; $x=array(); $y=array(); $_size=count($arr); for($i=1;$i<$_size;$i++){ if($arr[$i]<=$k){ $x[]=$arr[$i]; }elseif($arr[$i]>$k){ $y[]=$arr[$i]; } } $x=quickSort($x); $y=quickSort($y); return array_merge($x,array($k),$y); }else{ return$arr; } } ?> 快速排序算法Pascal ? 1 2 3 这里是完全程序，过程部分为快排program qsort; var n,p:integer; 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 a:array[0..100000] of integer; procedure qs(l,r:integer);//假设被排序的数组是a,且快排后按升序排列）var i,j,m,t:integer; begin i:=l; j:=r;//(l（left）,r（right）表示快排的左右区间) m:=a[(l+r)div2];//注意：本句不能写成：m:=(l+r)div2; repeat while a[i] while a[j]>m do dec(j);//若是降序把'<'与‘>'互换; if i<=j then begin t:=a[i]; a[i]:=a[j]; a[j]:=t; inc(i); dec(j); end; until i>j; if l if i end; begin readln(n);//有n个数据要处理 for p:=1 to n do read(a[p]);//输入数据 qs(1,n); for p:=1 to n do write(a[p],'');//输出快排后的数据 end. 或者 procedure quickSort(var a:array of integer;l,r:Integer); var i,j,x:integer; begin if l>=r then exit; i:=l; j:=r; x:=a[i]; while i<=j do begin while (i if i begin a[i]:=a[j]; inc(i); end; 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 while (i begin a[j]:=a[i]; dec(j); end; a[i]:=x; quicksort(a,l,i-1); quicksort(a,i+1,r); end; end; 快速排序算法Python递归? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 #quick sort def quickSort(L, low, high): i = low j = high if i >= j: return L key = L[i] while i < j: while i < j and L[j] >= key: j = j-1 L[i] = L[j] while i < j and L[i] <= key: i = i+1 L[j] = L[i] L[i] = key quickSort(L, low, i-1) quickSort(L, j+1, high) return L 快速排序算法优化 快速排序算法三平均分区法 关于这一改进的最简单的描述大概是这样的：与一般的快速排序方法不同，它并不是选择待排数组的第一个数作为中轴，而是选用待排数组最左边、最右边和最中间的三个元素的中间值作为中轴。这一改进对于原来的快速排序算法来说，主要有两点优势： （1）首先，它使得最坏情况发生的几率减小了。 （2）其次，未改进的快速排序算法为了防止比较时数组越界，在最后要设置一个哨点。快速排序算法根据分区大小调整算法 这一方面的改进是针对快速排序算法的弱点进行的。快速排序对于小规模的数据集性能不是很好。可能有人认为可以忽略这个缺点不计，因为大多数排序都只要考虑大规模的适应性就行了。但是快速排序算法使用了分治技术，最终来说大的数据集都要分为小的数据集来进行处理。由此可以得到的改进就是，当数据集较小时，不必继续递归调用快速排序算法，而改为调用其他的对于小规模数据集处理能力较强的排序算法来完成。Introsort就是这样的一种 算法，它开始采用快速排序算法进行排序，当递归达到一定深度时就改为堆排序来处理。这样就克服了快速排序在小规模数据集处理中复杂的中轴选择，也确保了堆排序在最坏情况下O(n log n)的复杂度。 另一种优化改进是当分区的规模达到一定小时，便停止快速排序算法。也即快速排序算法的最终产物是一个“几乎”排序完成的有序数列。数列中有部分元素并没有排到最终的有序序列的位置上，但是这种元素并不多。可以对这种“几乎”完成排序的数列使用插入排序算法进行排序以最终完成整个排序过程。因为插入排序对于这种“几乎”完成的排序数列有着接近线性的复杂度。这一改进被证明比持续使用快速排序算法要有效的多。 另一种快速排序的改进策略是在递归排序子分区的时候，总是选择优先排序那个最小的分区。这个选择能够更加有效的利用存储空间从而从整体上加速算法的执行。 快速排序算法不同的分区方案考虑 对于快速排序算法来说，实际上大量的时间都消耗在了分区上面，因此一个好的分区实现是非常重要的。尤其是当要分区的所有的元素值都相等时，一般的快速排序算法就陷入了最坏的一种情况，也即反复的交换相同的元素并返回最差的中轴值。无论是任何数据集，只要它们中包含了很多相同的元素的话，这都是一个严重的问题，因为许多“底层”的分区都会变得完全一样。 对于这种情况的一种改进办法就是将分区分为三块而不是原来的两块：一块是小于中轴值的所有元素，一块是等于中轴值的所有元素，另一块是大于中轴值的所有元素。另一种简单的改进方法是，当分区完成后，如果发现最左和最右两个元素值相等的话就避免递归调用而采用其他的排序算法来完成。 快速排序算法并行的快速排序 由于快速排序算法是采用分治技术来进行实现的，这就使得它很容易能够在多台处理机上并行处理。 在大多数情况下，创建一个线程所需要的时间要远远大于两个元素比较和交换的时间，因此，快速排序的并行算法不可能为每个分区都创建一个新的线程。一般来说，会在实现代码中设定一个阀值，如果分区的元素数目多于该阀值的话，就创建一个新的线程来处理这个分区的排序，否则的话就进行递归调用来排序。 对于这一并行快速排序算法也有其改进。该算法的主要问题在于，分区的这一步骤总是要在子序列并行处理之前完成，这就限制了整个算法的并行程度。解决方法就是将分区这一步骤也并行处理。改进后的并行快速排序算法使用2n个指针来并行处理分区这一步骤，从而增加算法的并行程度。 快速排序算法变种 快速排序算法随机化快排 快速排序的最坏情况基于每次划分对主元的选择。基本的快速排序选取第一个元素作为主元。这样在数组已经有序的情况下，每次划分将得到最坏的结果。一种比较常见的优化方法是随机化算法，即随机选取一个元素作为主元。这种情况下虽然最坏情况仍然是O(n^2)，但最坏情况不再依赖于输入数据，而是由于随机函数取值不佳。实际上，随机化快速排序得到理论最坏情况的可能性仅为1/(2^n)。所以随机化快速排序可以对于绝大多数输入数据达到O(nlogn)的期望时间复杂度。一位前辈做出了一个精辟的总结：“随机化快速排序可以满足一个人一辈子的人品需求。” 随机化快速排序的唯一缺点在于，一旦输入数据中有很多的相同数据，随机化的效果将直接减弱。对于极限情况，即对于n个相同的数排序，随机化快速排序的时间复杂度将毫无疑问的降低到O(n^2)。解决方法是用一种方法进行扫描，使没有交换的情况下主元保留在原位置。快速排序算法平衡快排 每次尽可能地选择一个能够代表中值的元素作为关键数据，然后遵循普通快排的原则进行比较、替换和递归。通常来说，选择这个数据的方法是取开头、结尾、中间3个数据，通过比较选出其中的中值。取这3个值的好处是在实际问题中，出现近似顺序数据或逆序数据的概率较大，此时中间数据必然成为中值，而也是事实上的近似中值。万一遇到正好中间大两边小（或反之）的数据，取的值都接近最值，那么由于至少能将两部分分开，实际效率也会有2倍左右的增加，而且利于将数据略微打乱，破坏退化的结构。 快速排序算法外部快排 与普通快排不同的是，关键数据是一段buffer，首先将之前和之后的M/2个元素读入buffer 并对该buffer中的这些元素进行排序，然后从被排序数组的开头（或者结尾）读入下一个元素，假如这个元素小于buffer中最小的元素，把它写到最开头的空位上；假如这个元素大于buffer中最大的元素，则写到最后的空位上；否则把buffer中最大或者最小的元素写入数组，并把这个元素放在buffer里。保持最大值低于这些关键数据，最小值高于这些关键数据，从而避免对已经有序的中间的数据进行重排。完成后，数组的中间空位必然空出，把这个buffer 写入数组中间空位。然后递归地对外部更小的部分，循环地对其他部分进行排序。 快速排序算法三路基数快排 （Three-way Radix Quicksort，也称作Multikey Quicksort、Multi-key Quicksort）：结合了基数排序（radix sort，如一般的字符串比较排序就是基数排序）和快排的特点，是字符串排序中比较高效的算法。该算法被排序数组的元素具有一个特点，即multikey，如一个字符串，每个字母可以看作是一个key。算法每次在被排序数组中任意选择一个元素作为关键数据，首先仅考虑这个元素的第一个key（字母），然后把其他元素通过key的比较分成小于、等于、大于关键数据的三个部分。然后递归地基于这一个key位置对“小于”和“大于”部分进行排序，基于下一个key对“等于”部分进行排序。 快速排序算法伪代码 快速排序算法非随机 QUICKSORT(A，p，r) 1if p 2then q ←PARTITION(A，p，r) 3QUICKSORT(A，p，q-1) 4QUICKSORT(A，q+1，r) 为排序一个完整的数组A，最初的调用是QUICKSORT(A，1，length[A]）。 快速排序算法的关键是PARTITION过程，它对子数组A[p..r]进行就地重排： PARTITION(A，p，r) 1x←A*r+ 2i←p-1 3for j←p to r-1 4do if A*j+≤x 5then i←i+1 6exchange A*i+←→A*j+ 7exchange A*i+1+←→A*r+ 8return i+1[2] 快速排序算法随机 对PARTITION和QUICKSORT所作的改动比较小。在新的划分过程中，我们在真正进行划分之前实现交换： （其中PARTITION过程同快速排序伪代码（非随机）） RANDOMIZED-PARTITION(A，p，r) 1i← RANDOM(p，r) 2exchange A*r+←→A*i+ 3return PARTITION(A，p，r) 新的快速排序过程不再调用PARTITION，而是调用RANDOMIZED-PARTITION。RANDOMIZED-QUICKSORT(A，p，r) 1if p 2then q← RANDOMIZED-PARTITION(A，p，r) 3RANDOMIZED-QUICKSORT(A，p，q-1) 4RANDOMIZED-QUICKSORT(A，q+1，r)[2] 快速排序算法性能分析 这里为方便起见，我们假设算法Quick_Sort的范围阈值为1（即一直将线性表分解到只剩一个元素），这对该算法复杂性的分析没有本质的影响。 我们先分析函数partition的性能，该函数对于确定的输入复杂性是确定的。观察该函数，我们发现，对于有n个元素的确定输入L[p..r]，该函数运行时间显然为θ（n）。 最坏情况 无论适用哪一种方法来选择pivot，由于我们不知道各个元素间的相对大小关系（若知道就已经排好序了），所以我们无法确定pivot的选择对划分造成的影响。因此对各种pivot选择法而言，最坏情况和最好情况都是相同的。 我们从直觉上可以判断出最坏情况发生在每次划分过程产生的两个区间分别包含n-1个元素和1个元素的时候（设输入的表有n个元素）。下面我们暂时认为该猜测正确，在后文我们再详细证明该猜测。 对于有n个元素的表L[p..r]，由于函数Partition的计算时间为θ（n），所以快速排序在序坏情况下的复杂性有递归式如下： T(1)=θ(1),T(n)=T(n-1)+T(1)+θ(n) (1) 用迭代法可以解出上式的解为T(n)=θ（n2）。 这个最坏情况运行时间与插入排序是一样的。 下面我们来证明这种每次划分过程产生的两个区间分别包含n-1个元素和1个元素的情况就是最坏情况。 设T(n）是过程Quick_Sort作用于规模为n的输入上的最坏情况的时间，则 T(n)=max(T(q)+T(n-q))+θ（n)，其中1≤q≤n-1 (2) 我们假设对于任何k 将归纳假设代入（2），得到： T(n）≤max(cq2+c(n-q)2)+θ（n)=c*max(q2+(n-q)2)+θ（n) 因为在[1,n-1]上q2+(n-q)2关于q递减，所以当q=1时q2+(n-q)2有最大值n2-2(n-1）。于是有： T(n）≤cn2-2c(n-1)+θ（n）≤cn2 只要c足够大，上面的第二个小于等于号就可以成立。于是对于所有的n都有T(n）≤cn。这样，排序算法的最坏情况运行时间为θ（n2），且最坏情况发生在每次划分过程产生的两个区间分别包含n-1个元素和1个元素的时候。 时间复杂度为o（n2）。 最好情况 如果每次划分过程产生的区间大小都为n/2，则快速排序法运行就快得多了。这时有： T(n)=2T(n/2)+θ（n),T(1)=θ（1) (3) 解得：T(n)=θ（nlogn) 快速排序法最佳情况下执行过程的递归树如下图所示，图中lgn表示以10为底的对数，而本文中用logn表示以2为底的对数. 由于快速排序法也是基于比较的排序法，其运行时间为Ω（nlogn)，所以如果每次划分过程产生的区间大小都为n/2，则运行时间θ（nlogn）就是最好情况运行时间。 但是，是否一定要每次平均划分才能达到最好情况呢？要理解这一点就必须理解对称性是如何在描述运行时间的递归式中反映的。我们假设每次划分过程都产生9:1的划分，乍一看该划分很不对称。我们可以得到递归式： T(n)=T(n/10)+T(9n/10)+θ（n),T(1)=θ（1) (4) 请注意树的每一层都有代价n，直到在深度log10n=θ（logn）处达到边界条件，以后各层代价至多为n。递归于深度log10/9n=θ（logn）处结束。这样，快速排序的总时间代价为T(n)=θ（nlogn），从渐进意义上看就和划分是在中间进行的一样。事实上，即使是99:1的划分时间代价也为θ（nlogn）。其原因在于，任何一种按常数比例进行划分所产生的递归树的深度都为θ（nlogn），其中每一层的代价为O(n），因而不管常数比例是什么，总的运行时间都为θ（nlogn），只不过其中隐含的常数因子有所不同。（关于算法复杂性的渐进阶，请参阅算法的复杂性) 平均情况 快速排序的平均运行时间为θ(nlogn)。 我们对平均情况下的性能作直觉上的分析。 要想对快速排序的平均情况有个较为清楚的概念，我们就要对遇到的各种输入作个假设。通常都假设输入数据的所有排列都是等可能的。后文中我们要讨论这个假设。 当我们对一个随机的输入数组应用快速排序时，要想在每一层上都有同样的划分是不太可能的。我们所能期望的是某些划分较对称，另一些则很不对称。事实上，我们可以证明，如果选择L[p..r]的第一个元素作为支点元素，Partition所产生的划分80%以上都比9:1更对称，而另20%则比9:1差，这里证明从略。 平均情况下，Partition产生的划分中既有“好的”，又有“差的”。这时，与Partition执行过程对应的递归树中，好、差划分是随机地分布在树的各层上的。为与我们的直觉相一致，假设好、差划分交替出现在树的各层上，且好的划分是最佳情况划分，而差的划分是最坏情况下的划分。在根节点处，划分的代价为n，划分出来的两个子表的大小为n-1和1，即最坏情况。在根的下一层，大小为n-1的子表按最佳情况划分成大小各为（n-1)/2的两个子表。这儿我们假设含1个元素的子表的边界条件代价为1。 在一个差的划分后接一个好的划分后，产生出三个子表，大小各为1，（n-1)/2和（n-1)/2，代价共为2n-1=θ（n）。一层划分就产生出大小为（n-1)/2+1和（n-1)/2的两个子表，代价为n=θ（n）。这种划分差不多是完全对称的，比9:1的划分要好。从直觉上看，差的划分的代价θ（n）可被吸收到好的划分的代价θ（n）中去，结果是一个好的划分。这样，当好、差划分交替分布划分都是好的一样：仍是θ（nlogn），但θ记号中隐含的常数因子要略大一些。关于平均情况的严格分析将在后文给出。 在前文从直觉上探讨快速排序的平均性态过程中，我们已假定输入数据的所有排列都是等可能的。如果输入的分布满足这个假设时，快速排序是对足够大的输入的理想选择。但在实际应用中，这个假设就不会总是成立。 解决的方法是，利用随机化策略，能够克服分布的等可能性假设所带来的问题。 一种随机化策略是：与对输入的分布作“假设”不同的是对输入的分布作“规定”。具体地说，在排序输入的线性表前，对其元素加以随机排列，以强制的方法使每种排列满足等可能性。事实上，我们可以找到一个能在O(n）时间内对含n个元素的数组加以随机排列的算法。这 种修改不改变算法的最坏情况运行时间，但它却使得运行时间能够独立于输入数据已排序的情况。 另一种随机化策略是：利用前文介绍的选择支点元素pivot的第四种方法，即随机地在L[p..r]中选择一个元素作为支点元素pivot。实际应用中通常采用这种方法。 快速排序的随机化版本有一个和其他随机化算法一样的有趣性质：没有一个特别的输入会导致最坏情况性态。这种算法的最坏情况性态是由随机数产生器决定的。你即使有意给出一个坏的输入也没用，因为随机化排列会使得输入数据的次序对算法不产生影响。只有在随机数产生器给出了一个很不巧的排列时，随机化算法的最坏情况性态才会出现。事实上可以证明几乎所有的排列都可使快速排序接近平均情况性态，只有非常少的几个排列才会导致算法的近最坏情况性态。 一般来说，当一个算法可按多条路子做下去，但又很难决定哪一条保证是好的选择时，随机化策略是很有用的。如果大部分选择都是好的，则随机地选一个就行了。通常，一个算法在其执行过程中要做很多选择。如果一个好的选择的获益大于坏的选择的代价，那么随机地做一个选择就能得到一个很有效的算法。我们在前文已经了解到，对快速排序来说，一组好坏相杂的划分仍能产生很好的运行时间[2] 。因此我们可以认为该算法的随机化版本也能具有较好的性态。 C语言几种常见的排序方法 2009-04-2219:55 插入排序是这样实现的： 首先新建一个空列表，用于保存已排序的有序数列（我们称之为"有序列表"）。 从原数列中取出一个数，将其插入"有序列表"中，使其仍旧保持有序状态。 重复2号步骤，直至原数列为空。 插入排序的平均时间复杂度为平方级的，效率不高，但是容易实现。它借助了"逐步扩大成果"的思想，使有序列表的长度逐渐增加，直至其长度等于原列表的长度。 冒泡排序 冒泡排序是这样实现的： 首先将所有待排序的数字放入工作列表中。 从列表的第一个数字到倒数第二个数字，逐个检查：若某一位上的数字大于他的下一位，则将它与它的下一位交换。 重复2号步骤，直至再也不能交换。 冒泡排序的平均时间复杂度与插入排序相同，也是平方级的，但也是非常容易实现的算法。 选择排序 选择排序是这样实现的： 设数组内存放了n个待排数字，数组下标从1开始，到n结束。 i=1 从数组的第i个元素开始到第n个元素，寻找最小的元素。 将上一步找到的最小元素和第i位元素交换。 如果i=n－1算法结束，否则回到第3步 选择排序的平均时间复杂度也是O(n²)的。 快速排序 现在开始，我们要接触高效排序算法了。实践证明，快速排序是所有排序算法中最高效的一种。它采用了分治的思想：先保证列表的前半部分都小于后半部分，然后分别对前半部分和后半部分排序，这样整个列表就有序了。这是一种先进的思想，也是它高效的原因。因为在排序算法中，算法的高效与否与列表中数字间的比较次数有直接的关系，而"保证列表的前半部分都小于后半部分"就使得前半部分的任何一个数从此以后都不再跟后半部分的数进行比较了，大大减少了数字间不必要的比较。但查找数据得另当别论了。 堆排序 堆排序与前面的算法都不同，它是这样的： 首先新建一个空列表，作用与插入排序中的"有序列表"相同。 找到数列中最大的数字，将其加在"有序列表"的末尾，并将其从原数列中删除。 重复2号步骤，直至原数列为空。 堆排序的平均时间复杂度为nlogn,效率高（因为有堆这种数据结构以及它奇妙的特征，使得"找到数列中最大的数字"这样的操作只需要O(1)的时间复杂度，维护需要logn的时间复杂度），但是实现相对复杂（可以说是这里7种算法中比较难实现的）。 稳定排序和不稳定排序 这几天笔试了好几次了，连续碰到一个关于常见排序算法稳定性判别的问题，往往还是多选，对于我以及和我一样拿不准的同学可不是一个能轻易下结论的题目，当然如果你笔试之前已经记住了数据结构书上哪些是稳定的，哪些不是稳定的，做起来应该可以轻松搞定。本文是针对老是记不住这个或者想真正明白到底为什么是稳定或者不稳定的人准备的。 首先，排序算法的稳定性大家应该都知道，通俗地讲就是能保证排序前2个相等的数其在序列的前后位置顺序和排序后它们两个的前后位置顺序相同。在简单形式化一下，如果Ai = Aj, Ai原来在位置前，排序后Ai还是要在Aj位置前。 其次，说一下稳定性的好处。排序算法如果是稳定的，那么从一个键上排序，然后再从另一个键上排序，第一个键排序的结果可以为第二个键排序所用。基数排序就是这样，先按低位排序，逐次按高位排序，低位相同的元素其顺序再高位也相同时是不会改变的。另外，如果排序算法稳定，对基于比较的排序算法而言，元素交换的次数可能会少一些(个人感觉，没有证实)。 回到主题，现在分析一下常见的排序算法的稳定性，每个都给出简单的理由。 (1)冒泡排序 冒泡排序就是把小的元素往前调或者把大的元素往后调。比较是相邻的两个元素比较，交换也发生在这两个元素之间。所以，如果两个元素相等，我想你是不会再无聊地把他们俩交换一下的；如果两个相等的元素没有相邻，那么即使通过前面的两两交换把两个相邻起来，这时候也不会交换，所以相同元素的前后顺序并没有改变，所以冒泡排序是一种稳定排序算法。 (2)选择排序 选择排序是给每个位置选择当前元素最小的，比如给第一个位置选择最小的，在剩余元素里面给第二个元素选择第二小的，依次类推，直到第n-1个元素，第n个元素不用选择了，因为只剩下它一个最大的元素了。那么，在一趟选择，如果当前元素比一个元素小，而该小的元素又出现在一个和当前元素相等的元素后面，那么交换后稳定性就被破坏了。比较拗口，举个例子，序列5 8 5 2 9，我们知道第一遍选择第1个元素5会和2交换，那么原序列中2个5的相对前后顺序就被破坏了，所以选择排序不是一个稳定的排序算法。 (3)插入排序 插入排序是在一个已经有序的小序列的基础上，一次插入一个元素。当然，刚开始这个有序的小序列只有1个元素，就是第一个元素。比较是从有序序列的末尾开始，也就是想要插入的元素和已经有序的最大者开始比起，如果比它大则直接插入在其后面，否则一直往前找直到找到它该插入的位置。如果碰见一个和插入元素相等的，那么插入元素把想插入的元素放在相等元素的后面。所以，相等元素的前后顺序没有改变，从原无序序列出去的顺序就是排好序后的顺序，所以插入排序是稳定的。 (4)快速排序 快速排序有两个方向，左边的i下标一直往右走，当a[i] <= a[center_index]，其中center_index是中枢元素的数组下标，一般取为数组第0个元素。而右边的j下标一直往左走，当a[j] > a[center_index]。如果i和j都走不动了，i <= j, 交换a[i]和a[j],重复上面的过程，直到i>j。交换a[j]和a[center_index]，完成一趟快速排序。在中枢元素和a[j]交换的时 基金颁发部门：科技部国家863高技术发展研究计划项目 项目名称：混沌密码系统的理论与实现技术 编号：2006AA01Z426 申请人：王茂才 作者简介：康晓军（1978－），男，讲师，博士研究生。王茂才，男，讲师，博士研究生。 最短路径问题的一种高效实现 康晓军 王茂才 （中国地质大学，武汉，430074） 摘要：本文通过对Dijkstra 最短路径搜索算法的分析，从数据存储结构方面对此问题进行了探讨，并提出了一种数据文件结构，实验证明该实现具有较高的效率。 关键字：网络分析 最短路径 Dijkstra 分类号： TP301.6 文献标识码：A An Efficient Implementation of Shortest Path Problem Based on Dijkstra Algorithm Kang XiaoJun Li ShengWen (The China University of Geosciences, Wuhan, 430074) Abstract ： In this paper, Author analyzes the optimization based on the Dijkstra’s shortest path algorithm form the data storage configuration. At the same time, we discuss a structure of date file. In the experiment prove the high efficiency. Key words ： network analysis ； The shortest path ； Dijkstra 引言： 随着计算机的普及以及地理信息科学的发展，GIS 系统因其强大的功能得到日益广泛和深入的应用。网络分析作为GIS 最主要的功能之一，在电子导航、交通旅游、城市规划以及电力、通讯等各种管网、管线的布局设计中发挥了重要的作用，而网络分析中最基本最关键的问题是最短路径问题。最短路径不仅仅指一般地理意义上的距离最短，还可以引申到其他的度量，如时间、费用、线路容量等。相应地，最短路径问题就成为最快路径问题、最低费用问题等。由于最短路径问题在实际中常用于汽车导航系统以及各种应急系统等（如110报警、119火警以及医疗救护系统），这些系统一般要求计算出到出事地点的最佳路线的时间应该在1 s ～3 s 内，在行车过程中还需要实时计算出车辆前方的行驶路线，这就决定了最短路径问题的实现应该是高效率的。其实,无论是距离最短、时间最快还是费用最低，它们的核心算法都是最短路径算法。经典的最短路径算法——Dijkstra 算法是目前多数系统解决最短路径问题采用的理论基础，只是不同系统对Dijkstra 算法采用了不同的实现方法。 1 经典Dijkstra 算法的主要思想： 设G = < V , E , A >为一个具有n 个顶点的赋值有向图，设x 0∈V 。我们循序渐进地建立这样一个顶点集合X ，对所有x ∈X （x ∈V ），我们知道从x 0到x 的最短路径。 开始，X ＝ { x 0 }，然后每一步向X 种加入一个顶点x ，加入x 的条件是已知从x 0到x 实验一 实验名称：利用分治法实现快速排序 实验时 2012 年12月成绩： 间： 一、实验目的 分治法的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题相同。递归地解这些子问题，然后将各个子问题的解合并得到原问题的解。 本实验的目的是利用分治策略实现快速排序算法。 二、实验内容 快速排序算法是基于分治策略的排序算法。其基本思想是，对于输入的子数组a[p:r],按以下三个步骤进行排序。 （1）分解:以a[p]为基准元素将a[p:r]划分成3段a[p:q-1],a[q] 和a[q+1:r]， 使a[p:q-1]中任何一个元素小于等于a[q]，而a[q+1:r]中任何一个元素大于等于 a[q]。下标q在划分过程中确定。 （2）递归求解：通过递归调用快速排序算法分别对a[p:q-1]和a[q+1:r]进行排序。 （3）合并：由于对a[p:q-1]和a[q+1:r]的排序是就地进行的，所以在a[p:q-1] 和a[q+1:r]都已排好的序后，不需要执行任何计算，a[p:r]就已排好序。 基于这个思想，可实现的快速排序算法如下： void QuickSort(i nt a[],i nt p,i nt r) if(p int q=Partition(a,p,r); QuickSort(a,p,q-1); QuickSort(a,q+1,r); } } 对含有n 个元素的数组a[0;n-1] 进行快速排序只要调用QuickSort(a,0,n-1) 即可。 上述算法中的函数Partition ，以确定的一个基准元素a[p] 对子数组a[p:r] 进行划分，它是快速排序算法的关键。 int Partition(int a[],int p,int r) { int i=p,j=r+1; int x=a[p]; while(true) { while(a[++i] 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序n个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实作出来，且在大部分真实世界的资料，可以决定设计的选择，减少所需时间的二次方项之可能 递回关系式为： T(n) = O(n) + T(1) + T(n - 1) = O(n) + T(n - 1) 这与插入排序和选择排序有相同的关系式，以及它被解为T(n) = O(n2)。 [编辑] 乱数快速排序的期望复杂度 乱数快速排序有一个值得注意的特性，在任意输入资料的状况下，它只需要O(n log n)的期望时间。是什么让随机的基准变成一个好的选择？假设我们排序一个数列，然后把它分为四个部份。在中央的两个部份将会包含最好的基准值；他们的每一个至少都会比25%的元素大，且至少比25%的元素小。如果我们可以一致地从这两个中央的部份选出一个元素，在到达大小为1的数列前，我们可能最多仅需要把数列分割2log2 n 次，产生一个 O(nlogn)算法。 不幸地，乱数选择只有一半的时间会从中间的部份选择。出人意外的事实是这样就已经足够好了。想像你正在翻转一枚硬币，一直翻转一直到有 k 次人头那面出现。尽管这需要很长的时间，平均来说只需要 2k 次翻动。且在 100k 次翻动中得不到 k 次人头那面的机会，是像天文数字一样的非常小。借由同样的论证，快速排序的递回平均只要 2(2log2 n)的呼叫深度就会终止。但是如果它的平均呼叫深度是O(log n)且每一阶的呼叫树状过程最多有 n 个元素，则全部完成的工作量平均上是乘积，也就是 O(n log n)。 [编辑] 平均复杂度 即使如果我们无法随机地选择基准数值，对于它的输入之所有可能排列，快速排序仍然只需要O(n log n)时间。因为这个平均是简单地将输入之所有可能排列的时间加总起来，除以n这个因子，相当于从输入之中选择一个随机的排列。当我们这样作，基准值本质上就是随机的，导致这个算法与乱数快速排序有一样的执行时间。 更精确地说，对于输入顺序之所有排列情形的平均比较次数，可以借由解出这个递回关系式可以精确地算出来。 在这里，n-1 是分割所使用的比较次数。因为基准值是相当均匀地落在排列好的数列次序之任何地方，总和就是所有可能分割的平均。 这个意思是，平均上快速排序比理想的比较次数，也就是最好情况下，只大约比较糟39%。这意味着，它比最坏情况较接近最好情况。这个快 算法分析与设计实验报告第四次附加实验 while (a[--j]>x); if (i>=j) { break; } Swap(a[i],a[j]); } a[p] = a[j]; //将基准元素放在合适的位置 a[j] = x; return j; } //通过RandomizedPartition函数来产生随机的划分 template vclass Type> int RandomizedPartition(Type a[], int p, int r) { int i = Random(p,r); Swap(a[i],a[p]); return Partition(a,p,r); } 较小个数排序序列的结果: 测试结果 较大个数排序序列的结果: 实验心得 快速排序在之前的数据结构中也是学过的，在几大排序算法中，快速排序和归并排序尤其是 重中之重，之前的快速排序都是给定确定的轴值，所以存在一些极端的情况使得时间复杂度 很高，排序的效果并不是很好，现在学习的一种利用随机化的快速排序算法，通过随机的确 定轴值，从而可以期望划分是较对称 的，减少了出现极端情况的次数，使得排序的效率挺高了很多， 化算法想呼应，而且关键的是对于随机生成函数，通过这一次的 学习终于弄明白是怎么回事了，不错。 与后面的随机实 验和自己的 实验得分助教签名 附录： 完整代码(分治法) //随机后标记元素后的快速排序 #i nclude 课题：选择排序的算法实现 授课教师：钱晓峰 单位：浙江金华第一中学 一、教学目标 1．知识目标： （1）进一步理解和掌握选择排序算法思想。 （2）初步掌握选择排序算法的程序实现。 2．能力目标：能使用选择排序算法设计程序解决简单的问题。 3．情感目标：培养学生的竞争意识。 二、教学重点、难点 1. 教学难点：选择排序算法的VB程序实现。 2. 教学重点：对于选择排序算法的理解、程序的实现。 三、教学方法与教学手段 本节课使用教学辅助网站开展游戏竞技和其他教学活动，引导学生通过探究和分析游戏中的玩法，得出“选择排序”的基本思路，进而使用VB来实现该算法。让学生在玩游戏的过程中学到知识，然后再以这些知识为基础，组织学生进行又一个新的游戏。“从生活中来、到生活中去、寓教于乐”便是这堂课的主导思想。 四、教学过程 五、教学设计说明 在各种游戏活动、娱乐活动中，人们都会不知不觉地使用各种基础算法的思想来解决问题。通过这类课堂活动，可以帮助学生更加容易地理解和接受这些算法。“从生活中来、到生活中去、寓教于乐”便是这堂课的主导思想。 本节课以教学辅助网站为依托，以游戏活动“牛人争霸赛”为主线，将教学内容融入到游戏活动中，让学生从中领悟知识、学到知识，然后又把学到的知识应用到新的游戏活动中。 本节课所使用的教学辅助站点记录了每一个学生的学习任务的完成情况，通过这个站点，我们可以实时地了解每一个学生学习任务的完成情况，也解决了《算法与程序设计》课程如何进行课堂评价的问题。 本节课的重点和难点是对选择排序算法思想的理解和选择排序算法的程序实现。如何解决这两个难点是一开始就需要考虑的问题，本节课通过玩游戏的方式，让学生不知不觉地进入一种排序思维状态，然后引导学生分析玩游戏的步骤，这样就可以很顺畅地让学生体验到选择排序的算法思想。然后，进一步分析这种方法第I步的操作，让学生根据理解完成第二关的“流程图游戏”，这又很自然地引导学生朝算法实现的方向前进了一步，接着让学生分析游戏中完成的流程图，得出选择排序的程序。为了巩固学生的学习效果，最后以游戏的方式让学生巩固知识、强化理解。 六、个人简介 钱晓峰，男，中共党员，出生于1981年12月，浙江湖州人。2004年6月毕业于浙江师范大学计算机科学与技术专业，同年应聘到浙江金华第一中学任教信息技术课。在开展日常教学工作的同时，开设的校本课程《网站设计与网页制作》、《常用信息加密与解密》，深受学生好评；与此同时，还根据学校实际情况开发了《金华一中网络选课系统》、《金华信息学奥赛专题网》等网络应用程序；教学教研方面，也多次在省、市、学校的各项比赛中获奖。 各种排序算法稳定性的探讨 首先，排序算法的稳定性大家应该都知道，通俗地讲就是能保证排序前2个相等的数其在序列的前后位置顺序和排序后它们两个的前后位置顺序相同。在简单形式化一下，如果Ai = Aj, Ai原来在位置前，排序后Ai还是要在Aj位置前。为了简便下面讨论的都是不降序排列的情形，对于不升序排列的情形讨论方法和结果完全相同。 其次，说一下稳定性的好处。排序算法如果是稳定的，那么从一个键上排序，然后再从另一个键上排序，第一个键排序的结果可以为第二个键排序所用。基数排序就是这样，先按低位排序，逐次按高位排序，低位相同的元素其顺序再高位也相同时是不会改变的。另外，如果排序算法稳定，对基于比较的排序算法而言，元素交换的次数可能会少一些(个人感觉，没有证实)。 回到主题，现在分析一下常见的排序算法的稳定性，每个都给出简单的理由。 (1)冒泡排序 冒泡排序是通过相邻比较、实时交换、缩小范围实现排序的。第1次操作n个元素，通过相邻比较将0~n-1中的最大元素交换到位置n-1上，第2次操作n-1个元素，通过相邻比较将0~n-2中的最大元素交换到位置n-2上……第n-1次操作2个元素，通过相邻比较将0~1上的最大元素交换到位置1上完成排序。在相邻比较时如果两个元素相等，一般不执行交换操作，因此冒泡排序是一种稳定排序算法。 (2)选择排序 选择排序是通过不断缩小排序序列长度来实现的。第1次操作n个元素，选择0~n-1中的最小者交换到位置0上，第2次操作n-1个元素，选择1~n-1中的最小者交换到位置1上……第n-1次操作2个元素，选择n-2~n-1上的最小者交换到位置n-2上完成排序。在每次选择最小元素进行交换时，可能破坏稳定性。这种情况可以描述为：约定要发生交换的位置称为当前位置，被交换的位置称为被交换位置，被交换位置上的元素为选中的最小元素。如果当前位置之后和被交换位置之前存在与当前位置相等的元素，执行交换后就破坏了稳定性。如序列5 8 5 2 9，我们知道第一遍选择第1个元素5会和2交换，那么原序列中2个5的相对前后顺序就被破坏了，所以选择排序不是一个稳定的排序算法。 (3)插入排序 插入排序是通过不断扩大排序序列的长度来实现的。第1次操作1个元素，直接放到位置0上即可；第2次操作2个元素，在0~1上为当前元素找到合适位置并插入；第3次操作3个元素，用在0~2上为当前元素找到合适位置并插入它……第n次操作n个元素，在0~n-1上为当前元素找到合适位置并插入完成排序。讨论元素的插入过程，假设当前是第n次操作，要在0~n-1上为当前元素寻找合适位置，设置一个工作指针初始化为n-1，向前移动工作指针直到遇到一个不大于当前元素的元素，就在这个元素的后面插入当前元素，仔细体会这个插入过程，不难理解插入排序是稳定的。 (4)快速排序 快速排序有两个方向，左边的i下标当a[i] <= a[center]时一直往右走，其中center是中枢元素的数组下标，一般取为当前排序段的第一个元素。而右边的j下标当a[j] > a[center]时一直往左走。如果i和j都走不动了，这时必有结论a[i] > a[center] >= a[j]，我们的目的是将a 分成不大于a[center]和大于a[center]的两个部分，其中前者位于左半部分后者位于右半部分。所以如果i>j(i不能等于j，为什么？)表明已经分好，否则需要交换两者。当左右分好时，j 指向了左侧的最后一个元素，这时需要将a[center]与a[j],交换，这个时侯可能会破坏稳定性。 实验一 实验名称：利用分治法实现快速排序实验时间: 2012年12月成绩：一、实验目的 分治法的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题相同。递归地解这些子问题，然后将各个子问题的解合并得到原问题的解。 本实验的目的是利用分治策略实现快速排序算法。 二、实验内容 快速排序算法是基于分治策略的排序算法。其基本思想是，对于输入的子数组a[p:r],按以下三个步骤进行排序。 （1）分解：以a[p]为基准元素将a[p:r]划分成3段a[p:q-1],a[q]和a[q+1:r]，使a[p:q-1]中任何一个元素小于等于a[q]，而a[q+1:r]中任何一个元素大于等于a[q]。下标q在划分过程中确定。 （2）递归求解：通过递归调用快速排序算法分别对a[p:q-1]和a[q+1:r]进行排序。 （3）合并：由于对a[p:q-1]和a[q+1:r]的排序是就地进行的，所以在a[p:q-1]和a[q+1:r]都已排好的序后，不需要执行任何计算，a[p:r]就已排好序。基于这个思想，可实现的快速排序算法如下：void QuickSort(int a[],int p,int r) { if(p 实验报告 （2015 / 2016 学年第二学期） 课程名称 实验名称分治法实现快速排序与两路合并排序 实验时间年月日指导单位计算机学院计算机科学与技术系 指导教师 学生姓名班级学号 学院(系) 专业 实验报告 三、实验原理及内容 实验原理： 分治法：即分而治之。将问题分解为规模较小，相互独立，类型相同的问题进行求解。对于无序数组的有序排序也就是按某种方式将序列分成两个或多个子序列，分别进行排序，再将已排序的子序列合并成一个有序序列。 实验内容： 两路合并排序算法的基本思想是：将待排序元素序列一分为二，得到两个长度基本相等的子序列，其过程类似于对半搜索；然后将子序列分别排序，如果子序列较长，还可以继续细分，知道子序列长度不超过1为止。 以上的实现由下列代码执行： void SortableList::MergeSort() { MergeSort(0,n-1); } void SortableList::MergeSort(int left,int right) { if (left VB 程序设计之十大算法-------“选择排序”教学设计 姓名：XXX 邮箱：XXX 本节课取自《Visual Basic 语言程序设计基础》，因本书中涉及到排序类的题型不多，而且知识点比较单一，例题没有很好的与控件结合起来，因此在课堂中将引入形式各样的题型，让学生通过读题、分步解题来掌握知识点，得出一类题型的解题规律，提高课堂教学的有效性。 【学情分析】 本课教学对象是中职二年级计算机应用技术专业班级，班级由33名同学组成。他们大部分突显出拿到编程题无从下手的窘况，缺乏分析问题的能力，由于英语底子薄，在编写代码方面有时即使知道该如何书写，但也总因为单词写错而影响整题得分。 【考纲分析】 对于这一算法，在考纲中只有这样一句话：“掌握选择排序法的编程方法”。但是对于这个知识点是高职高考中操作设计大分题，因此必须让学生引起高度的重视。例如在2016年的高职高考中，最后一题设计题16分就是关于排序题。【教学目标】 知识与技能 1．通过简单排序题，得出读题的方法和解题“三步走”模块化的概念。 2．能够将长代码进行分块化编写，从而解决复杂题型。 过程与方法 1．读题时学会抓住其中的关键字，知道解题思路 2．边讲边练的教学法，帮助学生自主学习 情感与态度 1．以简单易懂题入手，激发学生学习的热情，树立信心 2．培养学生处理复杂问题的耐心 【教学重点】 1．清楚选择排序的固定代码 2．对编程类题型形成“输入、处理、输出”三步走的概念 3．养成高职高考解题的规范性。 【教学难点】 1．能够学会捕捉题中的关键字 2．能够书写选择排序与控件相结合的代码 【教学方法】 分析法、举例法 1 绪论 快速排序（quicksort）是分治（divide and conquer）法的一个典型例子。快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。由C. A. R. Hoare在1962 年提出。它的基本思想是：通过一趟排序将要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外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。 快速排序算法具有良好的平均性能，因此它在实际中常常是首选的排序算法。本次任务主要以快速排序算法实现对任意数字序列的排序，并解决书本P59页 2-26问题： O n n 试说明如何修改快速排序算法，使它在最坏情况下的计算时间为(log) 所选编程语言为C语言。 2 快速排序算法 2.1快速排序算法简介 快速排序算法是基于分治策略的排序算法。即对于输入的子数组a[p:r],按以下三个步骤进行排序。 （1）分解：以a[p]为基准元素将a[p:r]划分成3段a[p:q-1],a[q]和a[q+1:r]，使a[p:q-1]中任何一个元素小于等于a[q]，而a[q+1:r]中任何一个元素大于等于a[q]。下标q在划分过程中确定。 （2）递归求解：通过递归调用快速排序算法分别对a[p:q-1]和a[q+1:r]进行排序。 （3）合并：由于对a[p:q-1]和a[q+1:r]的排序是就地进行的，所以在a[p:q-1]和a[q+1:r]都已排好的序后，不需要执行任何计算，a[p:r]就已排好序。 2.2 图1 快速排序算法流程图 2.3快速排序算法的算法实现 第一趟处理整个待排序列，选取其中的一个记录，通常选取第一个记录，以该记录的关键字值为基准，通过一趟快速排序将待排序列分割成独立的两个部分，前一部分记录的关键字比基准记录的关键字小，后一部分记录的关键字比基准记录的关键字大，基准记录得到了它在整个序列中的最终位置并被存放好，这个过程称为一趟快速排序。第二趟即分别对分割成两部分的子序列再进行快速排序，这样两部分子序列中的基准记录也得到了最终在序列中的位置并被存放好，又分别分割出独立的两个子序列。这是一个递归的过程，不断进行下去，直至每个待排子序列中都只有一个记录是为止，此时整个待排序列已排好序，排序算法结束。 快速排序的过程： （1）初始化。取第一个记录作为基准，设置两个整型指针i，j，分别指向将要与基准记录进行比较的左侧记录位置和右侧记录位置。最开始从右侧比较，当发生交换操作后，再从左侧比较。 （2）用基准记录与右侧记录进行比较。即与指针j指向的记录进行比较，如果右侧记录的关键字值大，则继续与右侧前一个记录进行比较，即j减1后，再用基准元素与j所指向的记录比较，若右侧的记录小，则将基准记录与j所指向的记录进行交换。 （3）用基准记录与左侧记录进行比较。即与指针i指向的记录进行比较，如果左侧记录的关键字值小，则继续与左侧后一个记录进行比较，即i加1后，再用基准记录与i指向的记录比较，若左侧的记录大，则将基准记录与i指向的记录比较。 （4）右侧比较与左侧比较交替重复进行，直到指针i与j指向同一位置，即指向基准记录最终的位置。 可实现的快速排序算法如下： void QuickSort(int a[],int p,int r) { i f(p 选择排序法教案 教学目标： 掌握选择排序的算法，并会用选择排序法解决实际问题 教学重点： 选择排序算法的实现过程 教学难点： 选择排序算法的实际应用 教学过程： 一、引入 我们在实际生活中经常会产生一系列的数字，比如考试的成绩，运动会跑步的成绩，并对这些数据按一定的顺序排列得到我们所需要的数据，那么怎么样来实现这些排序呢?引入今天的课题。 二、新课 1.给出10个数，怎么实现排序呢？ 78，86，92，58，78，91，72，68，35，74 学生回答：依次找出其中的最大数，找9次后能完成排序。 ●排第一个数时，用它和其后的所有数逐个进行比较，如果比其它数要大，则 进行交换，否则保持不变。经过一轮比较后，我们得到最大数，并置于第一位置。 相应的程序代码为： For i=2 to 10 if a(1) a(i)=tmp end if next i 以此类推，我们得到一个通式，用于排第j个数For i=j+1 to 10 if a(j) 实验七查找和排序算法的实现 ?实验目的及要求 （1）学生在实验中体会各种查找和内部排序算法的基本思想、适用场合，理解开发高效算法的可能性和寻找、构造高效算法的方法。 （2）掌握运用查找和排序解决一些实际应用问题。 二.实验内容： （1）编程实现一种查找算法（如折半查找、二叉排序树的查找、哈希查找等）算相应的ASL。 （2）编程实现一种内部排序算法（如插入排序、快速排序等）。 三.实验主要流程、基本操作或核心代码、算法片段（该部分如不够填写，请另加附页） （1）编程实现一种查找算法（如折半查找、二叉排序树的查找、哈希查找等）算相应的ASL。 程序代码: 折半查找: 头文件: #defi ne EQ(a,b) ((a)==(b)) #define LT(a,b) ((a)v(b)) #defi ne maxle ngth 20 typedef int ElemType; typedef struct{ ElemType key; ElemType other; }card;〃每条记录包含的数据项 typedef struct{ card r[maxle ngth]; int len gth; }SSTable;〃一张表中包含的记录容量 void Create(SSTable & L); int Search(SSTable L,i nt elem); 功能函数： #i nclude"1.h" #i nclude"stdio.h"，并计，并计 void Create(SSTable &L) { printf(" 新的线性表已经创建，请确定元素个数(不超过20) \n"); scanf("%d",&L.length); printf(" 请按递增序列输入具体的相应个数的整数元素(空格隔开) \n"); for(int i=0;i 选择排序原理证明及Java实现 简单介绍 ? 选择排序是较为简单的排序算法之一，它的原理就是每次把剩余元素中最小的那个挑选出来放在这些剩余元素的首位置，举个栗子： 长度为5的一个数组：3，0，-5，1，8 第一次选择后： -5，0，3，1，8 第二次选择后： -5，0，3，1，8 第三次选择后： -5，0，1，3，8 第四次选择后： -5，0，1，3，8 最后一次选择： -5，0，1，3，8 注：标记红色字体的为发生交换的元素，下划线标记的为剩余元素 简单证明 ? 设数组a共有N个元素，对其进行选择排序： ?第一次选择将最小元素放在的位置，即此刻最小 ? 第二次选择将上一步操作后的剩余元素中的最小元素放在?的位置，因此必然小于等于，由于此刻的是从上一步操作后的剩余元素中选出的，必然也大于等于 同理，共经过N次选择后： Java代码实现 public class SelectionSort { public static void sort(Comparable[] a){ --排序操作 int min,i,j; for (i=0;i=a.length-1;i++){ --从头到尾选择length次 for (j=i+1;j=a.length-1;j++){ if (isLess(a[j],a[min])) } --采用打擂原理获取最小值的索引 exchange(a,i,min); public static boolean isLess(Comparable x,Comparable y){ return https://www.360docs.net/doc/dc2375053.html,pareTo(y)0; } --判断x是否小于y public static void exchange(Comparable[] a,int i,int j){ --交换数组a中索引i和j所指的元素的值 Comparable t=a[i]; a[i]=a[j]; public static boolean isOrdered(Comparable[] a){ --判断数组是否有序 for (int i=0;i=a.length-2;i++){ if (a[i].compareTo(a[i+1])=0) continue; return false; return true; 李立强《基于C 语言的多种排序方法的实现》第 1 页共30页 1 引言 1.1 课题背景 排序问题源远流长，一直是数学地重要组成部分。随着各种信息的快速更新，排序问题也走进了其他领域以及我们地日常生活。如何高效地排序一直困扰着我们。 1.2 课程设计目的 排序是数学的重要组成部分，工作量大是其存在的问题。如何高效地排序？本程序就是解决这个问题而设计。程序中，把数列储存在数组中，采用插入排序等十种排序方法对数组元素进行排序，高效地解决了排序问题。本软件开发的平台为最新的微软公司出版的市面最新系统Windows 2000，而且可以作为自身的运行平台非常广泛，包括Windows 98/2000/XP/Vista等等。 1.3课程设计内容 本程序把对数列的排序转化为对数组元素的排序，用户可以根据自己的实际问题选择系统提供的七种排序方法的任意一种进行排序。程序通过自身的判断以及处理实现排序。程序最后输出每趟排序及初始排序结果。 2 系统分析与设计方案 2.1系统分析 设计一个排序信息管理系统，使之能够操作实现以下功能： 1) 显示需要输入的排序长度及其各个关键字 2) 初始化输入的排序序列 3) 显示可供选择的操作菜单 4) 显示输出操作后的移动次数和比较次数 5) 显示操作后的新序列 5) 可实现循环继续操 2.2设计思路 通过定义C语言顺序表来存储排序元素信息，构造相关函数，对输入的元素进行相应的处理。[2] 2.3设计方案 设计方案如图2.1所示 图2.1 设计方案 具体流程见图2.2 图2.2 程序流程图 3功能设计 3.1 SqList顺序表 其中包括顺序表长度，以及顺序表。源代码如下：[1] typedef struct { KeyType key; //关键字项 InfoType otherinfo; //其他数据项 }RedType; typedef struct { RedType r[MaxSize+1]; //r[0]作为监视哨 int length; //顺序表长度 }SqList; 3.2 直接插入排序 直接插入排序是将一个记录插入到已排好序的有序表中，从而得到一个新的、记录数增1的有序表 图3.1 直接插入排序示意图 算法与程序设计——选择排序Algorithm and program design -- selective sor ting 算法与程序设计——选择排序 前言：小泰温馨提醒，数学是研究数量、结构、变化、空间以及信息等概念的一门学科，从某种角度看属于形式科学的一种，在人类历史发展和社会生活中，数学发挥着不可替代的作用，是学习和研究现代科学技术必不可少的基本工具。本教案根据数学课程标准的要求和针对教学对象是高中生群体的特点，将教学诸要素有序安排，确定合适的教学方案的设想和计划、并以启迪发展学生智力为根本目的。便于学习和使用，本文下载后内容可随意修改调整及打印。 一、学情分析 通过上学期《算法与编程》部分的学习，学生初步了解算法及其表示、比较熟悉流程图设计； 本学期课程为《算法与程序设计》，对算法的理解更加深入，要求能通过visual basic实现简单算法； 在本课之前，学生应了解了流程图的应用，熟悉在一组数中求极值算法，对于排序及冒泡排序，学生比较熟练。 对于本部分，学生可能会对选择排序算法的原理理解较为困难，需要教师的引导学习。学生应当在学习过程中认真听取教师对于算法的分析，在教师指导下能解释该算法的流程图，进而实现程序。 二、教学目标 知识性目标： 了解排序的概念、能在现实生活中列举出关于排序的实例 能对照冒泡排序，解释选择排序的优势，指出选择排序的策略，找出数字之间的逻辑联系 有迁移应用能力，能由此及彼，归纳排序中的数字规律，探索更有效率的排序算法 技能性目标： 具有模仿水平，在教师指导下可以表达出选择排序的思想，能对流程图作出解释 能独立完成流程图的绘制，对选择排序的各个环节比较熟练，并能在visual basic环境中规范地编写程序 情感、态度、价值观目标： 学生在学习过程中，通过亲身经历体验选择排序的实现过程，获得对此算法的感性认识 利用信息技术手段，开展交流合作，把自己对此算法的心得与他人交流，培养良好的信息素养，提升热爱科学的理念 三、重点难点 重点：对选择排序原理的理解，绘制流程图，数据交换，调试程序C语言几种常见的排序方法
稳定排序和不稳定排序
最短路径问题的一种高效实现
分治法实现快速排序
快速排序
分治算法实验(用分治法实现快速排序算法)
选择排序的算法实现
排序算法稳定性
分治法实现快速排序
分治法实现快速排序与两路合并排序
选择法排序的教学设计
快速排序算法(论文)
选择排序法教案
查找和排序算法的实现(实验七)
选 择 排 序 算 法 原 理
多种排序方法的实现_以及各种方法之间的比较
算法与程序设计——选择排序