排序算法之交换排序
排序是数据处理中经常使用的一种重要运算，在计算机及其应用系统中，花费在排序上的时间在系统运行时间中占有很大比重，其重要性无需多言。下文将介绍常用的如下排序方法，对它们进行简单的分析和比较，并提供 C 语言实现。
所谓排序，就是要将一堆记录，使之按关键字递增(或递减)次序排列起来。根据排序所采用的策略，可以分为如下五种：
4、归并排序；
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前面我们讲了插入排序，下面接着来讲交换排序。
交换排序的基本思想是：两两比较待排序记录的关键字，发现两个记录的次序相反时即进行交换，直到没有反序的记录为止。应用交换排序基本思想的主要排序方法有：冒泡排序和快速排序。
冒泡排序（Bubble Sorting）
基本思想：从后往前扫描序列，通过相邻元素之间的比较与交换，使值较小的元素逐渐从后部移向前部（从下标较大的单元移向下标较小的单元），就象水底下的气泡一样逐渐向上冒。故称为冒泡排序法。
代码实现：
void bubble_sort(int* array, int length)
{
assert(array && length >= 0);
int i, j, temp;
for (i = 1; i < length; ++i) {
for (j = length - 1; j >= i; --j) {
if (array[j] < array[j - 1]) {
temp = array[j];
array[j] = array[j - 1];
array[j - 1] = temp;
}
}
}
}
若在某一趟排序中未发现气泡位置的交换，则说明待排序的无序区中所有气泡均满足轻者在上，重者在下的原则，因此，冒泡排序过程可在此趟排序后终止。因此，上面的实现可以优化如下：
void bubble_sort(int* array, int length)
{
assert(array && length >= 0);
int i, j, temp;
bool exchange;
for (i = 1; i < length; ++i) {
exchange = false;
for (j = length - 1; j >= i; --j) {
if (array[j] < array[j - 1]) {
temp = array[j];
array[j] = array[j - 1];
array[j - 1] = temp;
exchange = true;
}
}
if (!exchange) {
break;
}
}
}
还可以通过减少排序的趟数做进一步的优化。每趟扫描中，记住最后一次交换发生的位置 lastExchange （该位置之前的相邻记录均已有序）。下一趟排序开始时，array[1..lastExchange - 1] 是有序区， array[lastExchange..n] 是无序区。这样，一趟排序可能使当前有序区扩充多个记录，从而减少排序的趟数。实现如下：
void bubble_sort_opt(int* array, int length)
{
assert(array && length >= 0);
int i, j, temp;
bool exchange;
int lastExchange = 1;
for (i = 1; i < length;) {
exchange = false;
for (j = length - 1; j >= i; --j) {
if (array[j] < array[j - 1]) {
temp = array[j];
array[j] = array[j - 1];
array[j - 1] = temp;
lastExchange = j;
exchange = true;
}
}
if (!exchange) {
break;
}
i = lastExchange + 1;
}
}
如果待排序序列是基本有序（比如只有第一个元素是最大的，其他的都已有序，在这种情况下，本该只需要 1 趟排序就可以完成），如果用上面的实现 ，这时平均时间复杂达到最坏 O(n^2）。 在这种情况下，可以通过交替改变扫描方向（从后往前，从前往后，再从后往前...）改变不对称性达到优化的目的。具体实现就留着当作业啦，^_^
时间复杂度：
最好的情况下，待排序记录已经有序，只需要一趟排序就可以完成，所以冒泡排序的最好时间复杂度为 O(n)。
最坏的情况下，待排序记录反序，这时需要 n - 1 趟排序，每趟排序需要比较 n - i 次比较操作，这时比较和移动的次数达到最大值，所以冒泡排序的最坏时间复杂度为 O(n ^ 2)。
冒泡排序的平均时间复杂度为 O(n ^ 2)。因为它移动的次数较多，其平均时间性能还不如直接插入排序。
空间复杂度：
很明显，O(1)。
补充：
冒泡排序是就地排序，且是稳定排序。
快速排序
基本思想：采用分治法。设当前待排序的无序区为 array[low..high]，在其中任选一个记录作为基准(Pivot)，调整基准在序列中的位置 prvotpos，使左边子区间中所有记录的关键字均小于等于基准记录的关键字，右边的子区间中所有记录的关键字均大于等于基准记录的关键字。即基准将当前无序区划分为左、右两个较小的子区间 array[low..pivotpos - 1] 和 array[pivotpos + 1..high]，而基准记录已经处在正确的位置上，它无须参加后续的排序。这时，排序问题就分解成两个子区间的排序问题（这就是分而治之的思想啊）， 递归对左右子区间进行快速排序，就可以完成排序。
BTW，分治法的基本思想是将原问题分解为若干个规模更小但结构与原问题相似的子问题。递归地解这些子问题，然后将这些子问题的解组合为原问题的解。
// 对 [low, high] 做划分，并返回基准记录的位置2
int quick_partition(int* array, int low, int high)3
{
4
assert(array && low >= 0 && low <= high);5
6
int pivot = array[low]; // 用区间的第 1 个记录作为基准7
8
while (low < high) {
9
while (low < high && array[high] >= pivot) {10
--high;11
}12
13
if (low < high) {14
array[low++] = array[high];15
}16
17
while (low < high && array[low] <= pivot) {18
++low;19
}20
21
if (low < high) {22
array[high--] = array[low];23
}24
}25
26
array[low] = pivot;27
28
return low;29
}30
31
void quick_sort_impl(int* array, int low, int high)32
{33
if (low < high) {34
int pivotPos = quick_partition(array, low, high);35
36
quick_sort_impl(array, low, pivotPos - 1);37
quick_sort_impl(array, pivotPos + 1, high);38
}39
}40
41
// 快速排序42
//43
void quick_sort(int* array, int length)44
{45
assert(array && length >= 0);46
47
if (length <= 1) {48
return;49
}50
51
quick_sort_impl( array, 0, length - 1);52
}
时间复杂度分析：
最坏情况是每次划分选取的基准都是当前无序区中关键字最小(或最大)的记录，划分的结果是基准左边的子区间为空(或右边的子区间为空)，而划分所得的另一个非空的子区间中记录数目，仅仅比划分前的无序区中记录个数减少一个。此时，时间复杂度为 O(n ^ 2)。
在最好情况下，每次划分所取的基准都是当前无序区的"中值"记录，划分的结果是基准的左、右两个无序子区间的长度大致相等。总的关键字比较次数：0(nlgn)。
尽管快速排序的最坏时间为 O(n ^ 2)，但就平均性能而言，它是基于关键字比较的内部排序算法中速度最快者，快速排序亦因此而得名。它的平均时间复杂度为 O(nlgn)。
空间复杂度分析：
快速排序需要一个栈来实现递归。若每次划分较为均匀（也就是对半分，基准值总是中值），则其递归树的高度为O(lgn)，故递归后需栈空间为O(lgn)。最坏情况下，递归树的高度为O(n)，所需的栈空间为O(n)。
补充：
快速排序是非稳定的。例如，对 [5, 5, 1] 进行排序。
对时间复杂度进行分析之后，可以看出，在当前无序区中选取划分的基准关键字是决定算法性能的关键。可以对这个进行一定程度的优化：
第一办法是，取中值，即比较当前无序区间的第一个，中间那个以及最后一个记录的大小，取中间的那个记录作为基准，进行快速排序；
第二个办法是，在当前无需区间中进行随机选取。
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测试：
在前文《排序算法之插入排序》测试代码的基础上添加两行代码即可：
{"直接插入排序", insert_sort},
{"希尔排序", shell_sort},
{"冒泡排序", bubble_sort},
{"快速排序", quick_sort},
{"", NULL}
};
运行结果：
=== 冒泡排序 ===
original: 65 32 49 10 8 72 27 42 18 58 91
sorted: 8 10 18 27 32 42 49 58 65 72 91
original: 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
sorted: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
=== 快速排序 ===
original: 65 32 49 10 8 72 27 42 18 58 91
sorted: 8 10 18 27 32 42 49 58 65 72 91
original: 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
sorted: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10