1L喂猪

各种排序算法的稳定性和时间复杂度小结
http://blog.csdn.net/hkx1n/archive/2009/02/22/3922249.aspx

8种排序算法
http://blog.163.com/pop_great/blog/static/65093161200941194437318/

8种排序算法(有代码)
 
1.简单的选择排序 
 
代码:
bool selectionsort(int *array,int n)     //array为存储数据的数组,n为数组元素个数
{
int k,temp;        //k用来存储,临时最小数据的位置
for(int i=0;i<n-1;i++)     
{
  k=i;        
  for(int j=i+1;j<n;j++)    //从第i个数开始选择最小数位置,存于k中
   if(array[j]<array[k])
    k=j;
  if(k!=i)       //若最小数,不为array[i],则array[i]与array[k]进行交换
  {
   temp=array[i];
   array[i]=array[k];
   array[k]=temp;
  }
}
return true;
}
思想:逐个找出,第一小,第二小....第n小的数...
算法平均时间复杂度: O(n^2)
2.插入排序 
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代码:
bool insertionsort(int *array,int n)
{
int temp;       //用来存储,插入的数据
for(int i=1;i<n;i++)  
{
  temp=array[i];    //用temp记录array[i]
  for(int j=i-1;j>=0;j--)  //逐个向前寻找插入点
  {
   if(temp>array[j])  //找到,跳出循环
    break;
   else     //没找到,将前一个数据后移
    array[j+1]=array[j];
  }
  array[j+1]=temp;
}
return true;
}
思想: 逐个取数,插入一个有序数组(从后向前插)
算法平均时间复杂度: O(n^2)
3.自底向上排序 
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代码:
bool bottomupsort(int *array,int n)
{
int length=1,temp_length,i;           //temp_length表示单个合并数组的长度
while(length<n)
{
  temp_length=length;     //length表示合并后数组的长度 
  length=2*temp_length; 
  i=0;        //i用于记录合并数组的起始位置
  while(i+length-1<=n-1)           
  {
   merge(array,i,i+temp_length,i+length-1);  //合并i~i+temp_length-1 和 i+temp_length~i+length-1 段
   i=i+length;          //取下一个合并段的起始位置


  }
  if(i+temp_length<n-1)
   merge(array,i,i+temp_length,n-1);         //对尾部剩余段合并
}
return true;
}
bool merge(int *array,int start1,int start2,int n)  //合并两个有序数组
{
int temp_n=n-start1+1,       //两合并数组的长度和
  *temp_array,        
  n1=start2-1,        //第一个有序数组的末端位置
  temp_start1=start1;       //记录start1的初始位置
temp_array=(int *)malloc(sizeof(int)*temp_n);   //申请长度为temp_n的整形空间,用于临时存储合并后的数组
    
for(int i=0;start1<=n1&&start2<=n;i++)          //对两个有序数组进行合并,存储于temp_array
{
  if(array[start1]<=array[start2])
  {
   temp_array[i]=array[start1];
   start1++;
  }
  else
  {
   temp_array[i]=array[start2];
   start2++;
  }
}
if(start1<=n1)         
{
  while(start1<=n1)
  {
   temp_array[i++]=array[start1];
   start1++;
  }
}
else
{
  while(start2<=n)
  {
   temp_array[i++]=array[start2];
   start2++;
  }
}
for(i=0,start1=temp_start1;i<temp_n;start1++,i++)      //将合并后的有序数组,复制到array数组中
{
  array[start1]=temp_array[i];
}
free(temp_array);
return true;
}
思想: 将数组的个部分,两两有序数组进行合并
算法平均时间复杂度: O(nlogn)
4.快速排序 
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代码:
void QuickSort(int low,int high,int *array)
{
int pos;
if(low<high)
{
  pos=SPLIT(low,high,array);     //以array[low]进行划分,pos最为划分点
             //前一部分<array[low],后一部分,反之
  QuickSort(low,pos-1,array);     //对划分后的前一部分递归处理
  QuickSort(pos+1,high,array);    //对划分后的后一部分递归处理 
}
}
int SPLIT(int low,int high,int *array)


{
int temp=array[low];       //用temp来记录划分数
while(low<high)
{
  while(array[high]>temp&&low<high)      //寻找小于temp的数
   high--;
  if(low==high)
   break;
  else
  {
   array[low]=array[high];     
   low++;
  }
  while(array[low]<temp&&low<high)   //寻找大于temp的数
   low++;
  if(low==high)
   break;
  else
  {
   array[high]=array[low];
   high--;
  }
}
array[low]=temp;        //最终low=high作为划分点,并将划分数存于array[low]
return low;
}
思想:
就是你 从数组中 任取一个元素 p (可随机取,现在以取第一个为例)
以P作为主元,对数组 进行划分 ,前一部分小于 P,后一部分 大于p
最后 划分处 存储 p
然后分别对划分后的前一部分 和 后一部分 递归调用
算法平均时间复杂度: O(nlogn)
5.归并排序 
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代码:
bool MergeSort(int low,int high,int *array)
{
int middle=(high+low)/2;     //将数组划分为2分
if(low<high)
{
  MergeSort(low,middle,array);   //对前一部分进行递归处理
  MergeSort(middle+1,high,array);   //对后一部分进行递归处理
  HeBing(low,middle,middle+1,high,array); //将排序后的,前后两部分,进行合并
}
return true;
}
bool HeBing(int low1,int high1,int low2,int high2,int *array)
{
int *temp,
  i=low1,
  j=low2,
  k=0;
temp=(int *)malloc((high2-low1+1)*sizeof(int));   //temp用于临时存储合并后的数组
while(i<=high1&&j<=high2)        //对两个有序数组进行合并
{
  if(array[i]<array[j])
  {
   temp[k++]=array[i];
   i++;
  }
  else
  {
   temp[k++]=array[j];
   j++;
  } 
}
if(i<=high1)
{
  while(i<=high1)
   temp[k++]=array[i++];
}
else
{
  while(j<=high2)
   temp[k++]=array[j++];


}
for(i=low1,j=0;i<=high2;i++,j++)                        //将合并后的数组,复制到array中
{
  array[i]=temp[j];
}
free (temp);
return true;
}
思想: 将数组划分为小数组,通过局部的有序合并,解决问题
算法平均时间复杂度: O(nlogn)
6.冒泡排序 
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代码:
bool bubblesort(int *array,int n)
{
int flag=1,        //用来标记是否发生交换
  temp;
for(int i=0;i<n-1;i++)
{
  for(int j=i+1;j<n;j++)
  {
   if(array[j]<array[j-1])     
   {
    temp=array[i];
    array[i]=array[j];
    array[j]=temp;
    flag=0;
   }
  }
  if(flag)      //如果flag为真,及没发生交换,直接跳出循环
   break;
  else
   flag=1;
}
return true;
}
思想: 相邻两数比较,小数放前面
算法平均时间复杂度: O(n^2)
7.堆排序 
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代码:
bool slipdown(int *array,int cur,int  n)
{
for(int next=2*cur;next<=n;next=2*cur)    //next表示cur的左孩子
{
  if(next<n&&array[next]<array[next+1])   //取cur的两个孩子的大者
   next++;
  if(array[next]<array[cur])      
   break;
  int temp=array[cur];       //交换cur和他孩子中的大者
  array[cur]=array[next];
  array[next]=temp;
  cur=next;          //令当前需要调整的关键字的位置cur=next
}
return true; 
}
bool heapsort(int *array,int n)
{ 
int temp;
for(int i=n/2;i>0;i--)       //将数组调整为大顶堆
  slipdown(array,i,n);
for(int N=n;N>1;N--)       //选出堆中最大元,存于N位置,循环进行
{
  temp=array[N];
  array[N]=array[1];
  array[1]=temp;
  slipdown(array,1,N-1);
}
return true;
}
思想: 用二叉树的结构来表示数组,及用数组来表示二叉树的结构,比如i为父节点其孩子为,2i,和2i+1
         其中,大顶堆中 父节点大于其两个孩子
算法平均时间复杂度: O(nlogn)
8.基数排序 
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代码:
bool radixsort(int *array,int n)
{
L TENL[10];                                         //其中TENL[m].number中存储,数据的第i位为m的数据
int k;
for(int i=0;i<10;i++)
  TENL[i].n=0;
for(i=1;i<=5;i++)         //这里假设 数据都 小于100000,对数据进行五次分配
{
  for(int j=0;j<n;j++)       //对数据进行分配
  {
   k=getnum(array[j],i);
   TENL[k].number[TENL[k].n]=array[j];
   TENL[k].n++;
  }
  j=0;
  for(k=0;k<10;k++)        //将此次分配后的数据,按顺序重新置入array中
  {
   for(int m=0;m<TENL[k].n;m++)
    array[j++]=TENL[k].number[m];
   TENL[k].n=0;
  }
}
return true;
}
int  getnum(int num,int i)        //从个位起,获得num的第i为数据
{
int temp=1;
for(int j=0;j<i;j++)
  temp=temp*10;
return (num%temp-num%(temp/10))/(temp/10);
}