排序算法笔记(C++版)

时间:2022-07-22
本文章向大家介绍排序算法笔记(C++版),主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。

注: ①第一个算法给出了完整的测试程序,其余的为避免重复及节省空间,只显示排序算法部分代码 ②运行结果的程序耗时每次运行略有不同,仅供大致对比参考

1.冒泡排序

时间复杂度:O(n)[最好],O(n^2^)[平均],O(n^2^)[最差]空间复杂度:O(1)代码:

#include<iostream>
#include<windows.h>//计时用
using namespace std;

//冒泡排序算法
void bubbleSort(int data[], int n)
{
    //打印原始数据信息
    cout << "n 待排序数据为:";
    for (int i = 0; i < n; i++) 
        cout << data[i] << " ";
    //算法计时
    LARGE_INTEGER  nFreq, t1, t2;
    double dt;
    QueryPerformanceFrequency(&nFreq);
    QueryPerformanceCounter(&t1);

    //排序算法
    int count = 0;
    for (int i = 0; i < n - 1; i++)
    {
        bool flag = true;//排序提前完成标志
        for (int j = 0; j < n - i - 1; j++)
        {
            if (data[j] > data[j + 1])//改成'<'则为降序
            {
                swap(data[j], data[j + 1]);
                count++;
                flag = false;
            }
        }
        if (flag) break;
    }

    //打印结果信息
    QueryPerformanceCounter(&t2);
    dt = (t2.QuadPart - t1.QuadPart) / (double)nFreq.QuadPart;
    cout << "n 此次排序耗时: " << dt * 1000000 << "us";

    cout << "n 执行了"<<count<<"次swap交换";
    cout << "n 排序结果为:";
    for (int i = 0; i < n; i++)
        cout << data[i] << " ";
    cout << endl;
}

//主函数
int main(void)
{
    int testdata1[10] = { 1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 0 };
    bubbleSort(testdata1, 10);

    int testdata2[10] = { 0, 1, 2, 3, 4, 9, 8, 7, 6, 5 };
    bubbleSort(testdata2, 10);

    return 0;
}

运行结果:

 待排序数据为:1 3 5 7 9 2 4 6 8 0
 此次排序耗时: 2us
 执行了19次swap交换
 排序结果为:0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

 待排序数据为:0 1 2 3 4 9 8 7 6 5
 此次排序耗时: 1.1us
 执行了10次swap交换
 排序结果为:0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
请按任意键继续. . .

2.选择排序

时间复杂度:O(n^2^)[最好],O(n^2^)[平均],O(n^2^)[最差]空间复杂度:O(1)主要代码:

//n-1次外循环,每次选出最大的放在最右边
//内循环与最大值比较,记录最大值的标签
void selectSort(int data[], int n)
{
    //打印原始数据信息(代码略,同上)
    //算法计时(代码略)

    //排序算法
    //int count = 0;
    for (int i = n - 1; i > 0; i--)
    {
        int max = i;
        for (int j = i - 1; j >= 0; j--)//从后向前推,有点绕
        {
            if (data[j] > data[max])//改成'<'则为降序
                max = j;
        }
        swap(data[max], data[i]);
        //count++;
    }

    //打印结果信息(代码略)
}

运行结果:

 待排序数据为:1 3 5 7 9 2 4 6 8 0
 此次排序耗时: 1.1us
 执行了9次swap交换
 排序结果为:0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

 待排序数据为:0 1 2 3 4 9 8 7 6 5
 此次排序耗时: 1us
 执行了9次swap交换
 排序结果为:0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
请按任意键继续. . .

3.插入排序

时间复杂度:O(n)[最好],O(n^2^)[平均],O(n^2^)[最差]空间复杂度:O(1)主要代码:

//插入排序
void insertionSort(int* data, int n)
{
    //打印原始数据信息(代码略,同上)
    //算法计时(代码略)

    //排序算法
    int i, j;
    for (i = 1; i < n; i++)
    {
        int tmp = data[i];//待插入的值
        j = i;//待插入的位置
        while (j > 0 && data[j - 1] > tmp)//待插入的数较小
        {
            data[j] = data[j - 1];//前面的依次后移
            j--;
        }
        data[j] = tmp;//插入值
    }

    //打印结果信息(代码略)
}

运行结果:

 待排序数据为:1 3 5 7 9 2 4 6 8 0
 此次排序耗时: 0.3us
 排序结果为:0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

 待排序数据为:0 1 2 3 4 9 8 7 6 5
 此次排序耗时: 0.2us
 排序结果为:0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
请按任意键继续. . .

4.快速排序

时间复杂度:O(nlogn)[最好],O(nlogn)[平均],O(n^2^)[最差]空间复杂度:O(logn)主要代码:

//轴点构造算法
int partition(int x[], int lo, int hi)
{
    swap(x[lo], x[lo + rand() % (hi - lo + 1)]);//任选一个元素与首元素交换
    int pivot = x[lo];//以首元素为候选轴点————经以上交换,等效于随机选取
    while (lo < hi)//从向量两端交替向中间扫描
    {
        while ((lo < hi) && (pivot <= x[hi])) hi--;//不小于pivot下,向左拓展右端子向量
        x[lo] = x[hi];//小于pivot者归入左侧序列
        while ((lo < hi) && (x[lo] <= pivot)) lo++;//不大于pivot下,向右拓展左端子向量
        x[hi] = x[lo];//大于pivot者归入右侧序列
    }//assert:lo==hi
    x[lo] = pivot;//将备份的轴点记录置于前后子向量之间
    return lo;//返回轴点的秩
}

//整体快速算法
void quicksort(int x[], int lo, int hi)
{
    if (hi - lo < 2) return;//单元素区间自然有序
    int mi = partition(x, lo, hi - 1);//在[lo,hi-1]内构造轴点
    quicksort(x, lo, mi);//对前缀递归排序
    quicksort(x, mi + 1, hi);//对后缀递归排序
}

运行结果:

 待排序数据为:1 3 5 7 9 2 4 6 8 0
 此次排序耗时: 5.1us
 排序结果为:0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
请按任意键继续. . .

5.归并排序

时间复杂度:O(nlogn)[最好],O(nlogn)[平均],O(nlogn)[最差]空间复杂度:O(n)主要代码:

//合并两个有序数组
void merge(int x[], int lo, int mi, int hi)
{
    int *A = x + lo;//设合并后为A(B+C=A)

    int lb = mi - lo;//B的长度
    int *B = new  int[lb];//先复制出一份B
    for (int i = 0; i < lb; B[i] = A[i++]);

    int lc = hi - mi;//C的长度
    int *C = x + mi;//C的指针起始位置(不用重新复制C)

    for (int i = 0, j = 0, k = 0; j < lb; )//B未排完情况
    {
        if (k <  lc && C[k] <  B[j]) A[i++] = C[k++];//C也未完 且 C小(即两个都未完,复制小的C)
        if (k >= lc || B[j] <= C[k]) A[i++] = B[j++];//C已完(只能复制B了) 或 B小(肯定要复制B)
    }

    delete[] B;
}

//整体归并算法
void mergesort(int x[], int lo, int hi)
{
    if (hi - lo < 2) return;
    int mi = (hi + lo) / 2;
    mergesort(x, lo, mi);
    mergesort(x, mi, hi);
    merge(x, lo, mi, hi);
}

运行结果:

 待排序数据为:1 3 5 7 9 2 4 6 8 0
 此次排序耗时: 4.4us
 排序结果为:0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
请按任意键继续. . .

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