WordPress瀑布流图片站,公司网站购物平台建设,什么是ui设计师,专科学校有哪些好专业以下是十大经典排序算法的简单 C 实现#xff1a;
冒泡排序#xff08;Bubble Sort#xff09;#xff1a;
思想#xff1a;重复地遍历要排序的列表#xff0c;比较相邻的两个元素#xff0c;如果它们的顺序错误就交换它们。时间复杂度#xff1a;最坏情况和平均情况…以下是十大经典排序算法的简单 C 实现
冒泡排序Bubble Sort
思想重复地遍历要排序的列表比较相邻的两个元素如果它们的顺序错误就交换它们。时间复杂度最坏情况和平均情况为O(n^2)最好情况为O(n)。
void bubbleSort(int arr[], int size) {for (int i 0; i size-1; i) {for (int j 0; j size-i-1; j) {if (arr[j] arr[j1]) {std::swap(arr[j], arr[j1]);}}}
}选择排序Selection Sort
思想将数组分成已排序和未排序两部分每次从未排序部分选择最小或最大的元素将其放入已排序部分的末尾。时间复杂度最坏情况、平均情况、最好情况均为O(n^2)。
void selectionSort(int arr[], int size) {for (int i 0; i size-1; i) {int minIdx i;for (int j i1; j size; j) {if (arr[j] arr[minIdx]) {minIdx j;}}std::swap(arr[i], arr[minIdx]);}
}插入排序Insertion Sort
思想将数组分成已排序和未排序两部分每次从未排序部分选择一个元素插入到已排序部分的合适位置。时间复杂度最坏情况和平均情况为O(n^2)最好情况为O(n)。
void insertionSort(int arr[], int size) {for (int i 1; i size; i) {int key arr[i];int j i - 1;while (j 0 arr[j] key) {arr[j 1] arr[j];j--;}arr[j 1] key;}
}希尔排序Shell Sort
思想对插入排序的一种改进通过将数据分成多个小块分别进行插入排序然后逐步扩大块的大小。时间复杂度取决于选择的间隔序列最好的间隔序列时间复杂度为O(n log^2 n)。
void shellSort(int arr[], int size) {for (int gap size/2; gap 0; gap / 2) {for (int i gap; i size; i) {int temp arr[i];int j;for (j i; j gap arr[j-gap] temp; j - gap) {arr[j] arr[j-gap];}arr[j] temp;}}
}归并排序Merge Sort
思想归并排序是一种分治算法它将一个大问题分解成小问题解决小问题然后将它们的解合并成一个整体的解。
步骤
将数组分成两半递归地对每半部分进行归并排序。将两个有序的子数组合并成一个有序数组。
时间复杂度始终为O(nlogn)适用于大数据集。
void merge(int arr[], int left, int mid, int right) {int i, j, k;int n1 mid - left 1;int n2 right - mid;int L[n1], R[n2];for (i 0; i n1; i)L[i] arr[left i];for (j 0; j n2; j)R[j] arr[mid 1 j];i 0;j 0;k left;while (i n1 j n2) {if (L[i] R[j]) {arr[k] L[i];i;} else {arr[k] R[j];j;}k;}while (i n1) {arr[k] L[i];i;k;}while (j n2) {arr[k] R[j];j;k;}
}void mergeSort(int arr[], int left, int right) {if (left right) {int mid left (right - left) / 2;mergeSort(arr, left, mid);mergeSort(arr, mid 1, right);merge(arr, left, mid, right);}
}快速排序Quick Sort
思想采用分治策略通过选择一个基准元素将数组分成两部分小于基准的放在左边大于基准的放在右边然后递归地对左右两部分进行排序。时间复杂度最坏情况为O(n^2)平均情况为O(n log n)最好情况为O(n log n)。
#include iostream
#include vectorint partition(std::vectorint arr, int low, int high) {int pivot arr[high]; // 选择最后一个元素作为基准值int i low - 1; // i 是小于基准值的元素的最右位置即i和i左边下标的元素都小于基准值for (int j low; j high - 1; j) {if (arr[j] pivot) {i;std::swap(arr[i], arr[j]); // 将小于基准值的元素放到 i 的位置}}std::swap(arr[i 1], arr[high]); // 将基准值放到正确的位置return i 1;
}void quickSort(std::vectorint arr, int low, int high) {if (low high) {int pi partition(arr, low, high); // 分割数组quickSort(arr, low, pi - 1); // 对左半部分进行递归排序quickSort(arr, pi 1, high); // 对右半部分进行递归排序}
}堆排序Heap Sort
思想将数组视为一个二叉堆利用堆的性质将最大或最小的元素放到堆的最后然后重新调整堆重复这个过程直到整个数组有序。时间复杂度始终为O(n log n)且不依赖于输入数据的初始状态。
void heapify(int arr[], int size, int i) {int largest i;int left 2 * i 1;int right 2 * i 2;if (left size arr[left] arr[largest])largest left;if (right size arr[right] arr[largest])largest right;if (largest ! i) {std::swap(arr[i], arr[largest]);heapify(arr, size, largest);}
}void heapSort(int arr[], int size) {for (int i size / 2 - 1; i 0; i--)heapify(arr, size, i);for (int i size - 1; i 0; i--) {std::swap(arr[0], arr[i]);heapify(arr, i, 0);}
}计数排序Counting Sort
思想适用于一定范围内的整数排序通过统计每个元素的出现次数然后根据统计信息进行排序。时间复杂度最好情况为O(nk)其中k为数据范围但不适用于负数和浮点数。
void countingSort(int arr[], int size) {int max arr[0], min arr[0];for (int i 1; i size; i) {if (arr[i] max)max arr[i];if (arr[i] min)min arr[i];}int range max - min 1;int* count new int[range]();int* output new int[size];for (int i 0; i size; i)count[arr[i] - min];for (int i 1; i range; i)count[i] count[i - 1];for (int i size - 1; i 0; i--) {output[count[arr[i] - min] - 1] arr[i];count[arr[i] - min]--;}for (int i 0; i size; i)arr[i] output[i];delete[] count;delete[] output;
}桶排序Bucket Sort
思想将数据分到有限数量的桶里每个桶再分别进行排序。时间复杂度取决于桶的数量和桶内部排序的算法通常为O(nk)其中k为桶的数量。
void bucketSort(int arr[], int size) {const int max *std::max_element(arr, arr size);const int min *std::min_element(arr, arr size);const int range max - min 1;std::vectorstd::vectorint buckets(range);for (int i 0; i size; i) {int index (arr[i] - min) * range / (max - min 1);buckets[index].push_back(arr[i]);}int idx 0;for (int i 0; i range; i) {std::sort(buckets[i].begin(), buckets[i].end());for (int j 0; j buckets[i].size(); j) {arr[idx] buckets[i][j];}}
}基数排序Radix Sort
思想将数据按位数进行排序从最低位开始依次进行排序直到最高位。时间复杂度O(n*k)其中n为元素数量k为元素的位数。
int getMax(int arr[], int size) {int max arr[0];for (int i 1; i size; i) {if (arr[i] max)max arr[i];}return max;
}void countSort(int arr[], int size, int exp) {int output[size];int count[10] {0};for (int i 0; i size; i)count[(arr[i] / exp) % 10];for (int i 1; i 10; i)count[i] count[i - 1];for (int i size - 1; i 0; i--) {output[count[(arr[i] / exp) % 10] - 1] arr[i];count[(arr[i] / exp) % 10]--;}for (int i 0; i size; i)arr[i] output[i];
}void radixSort(int arr[], int size) {int max getMax(arr, size);for (int exp 1; max / exp 0; exp * 10)countSort(arr, size, exp);
}
