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  • C语言常用排序全解(转)

    目的:重温经典排序思想,并用C语言指针实现排序算法
    ================================================
    */

    /*
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    相关知识介绍(所有定义只为帮助读者理解相关概念,并非严格定义):
    1、稳定排序和非稳定排序
     
     简单地说就是所有相等的数经过某种排序方法后,仍能保持它们在排序之前的相对次序,我们就
    说这种排序方法是稳定的。反之,就是非稳定的。
     比如:一组数排序前是a1,a2,a3,a4,a5,其中a2=a4,经过某种排序后为a1,a2,a4,a3,a5,
    则我们说这种排序是稳定的,因为a2排序前在a4的前面,排序后它还是在a4的前面。假如变成a1,a4,
    a2,a3,a5就不是稳定的了。

    2、内排序和外排序

     在排序过程中,所有需要排序的数都在内存,并在内存中调整它们的存储顺序,称为内排序;
     在排序过程中,只有部分数被调入内存,并借助内存调整数在外存中的存放顺序排序方法称为外排序。

    3、算法的时间复杂度和空间复杂度

     所谓算法的时间复杂度,是指执行算法所需要的计算工作量。
     一个算法的空间复杂度,一般是指执行这个算法所需要的内存空间。
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    */


    /*
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     功能:选择排序
     输入:数组名称(也就是数组首地址)、数组中元素个数
    ================================================
    */
    /*
    ====================================================
    算法思想简单描述:

     在要排序的一组数中,选出最小的一个数与第一个位置的数交换;
     然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换,如此循环
     到倒数第二个数和最后一个数比较为止。 

     选择排序是不稳定的。算法复杂度O(n2)--[n的平方]
    =====================================================
    */
    void select_sort(int *x, int n)
    {
     int i, j, min, t;

     for (i=0; i<n-1; i++) /*要选择的次数:0~n-2共n-1次*/
     {
      min = i; /*假设当前下标为i的数最小,比较后再调整*/
      for (j=i+1; j<n; j++)/*循环找出最小的数的下标是哪个*/
      {
       if (*(x+j) < *(x+min))
       {   
        min = j; /*如果后面的数比前面的小,则记下它的下标*/
       }
      }  
      
      if (min != i) /*如果min在循环中改变了,就需要交换数据*/
      {
       t = *(x+i);
       *(x+i) = *(x+min);
       *(x+min) = t;
      }
     }
    }


    /*
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     功能:直接插入排序
     输入:数组名称(也就是数组首地址)、数组中元素个数
    ================================================
    */
    /*
    ====================================================
    算法思想简单描述:

     在要排序的一组数中,假设前面(n-1) [n>=2] 个数已经是排
     好顺序的,现在要把第n个数插到前面的有序数中,使得这n个数
     也是排好顺序的。如此反复循环,直到全部排好顺序。
     
     直接插入排序是稳定的。算法时间复杂度O(n2)--[n的平方]
    =====================================================
    */
    void insert_sort(int *x, int n)
    {
     int i, j, t;

     for (i=1; i<n; i++) /*要选择的次数:1~n-1共n-1次*/
     {
      /*
       暂存下标为i的数。注意:下标从1开始,原因就是开始时
       第一个数即下标为0的数,前面没有任何数,单单一个,认为
       它是排好顺序的。
      */
      t=*(x+i);
      for (j=i-1; j>=0 && t<*(x+j); j--) /*注意:j=i-1,j--,这里就是下标为i的数,在它前面有序列中找插入位置。*/
      {
       *(x+j+1) = *(x+j); /*如果满足条件就往后挪。最坏的情况就是t比下标为0的数都小,它要放在最前面,j==-1,退出循环*/
      }

      *(x+j+1) = t; /*找到下标为i的数的放置位置*/
     }
    }


    /*
    ================================================
     功能:冒泡排序
     输入:数组名称(也就是数组首地址)、数组中元素个数
    ================================================
    */
    /*
    ====================================================
    算法思想简单描述:

     在要排序的一组数中,对当前还未排好序的范围内的全部数,自上
     而下对相邻的两个数依次进行比较和调整,让较大的数往下沉,较
     小的往上冒。即:每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要
     求相反时,就将它们互换。
     
     下面是一种改进的冒泡算法,它记录了每一遍扫描后最后下沉数的
     位置k,这样可以减少外层循环扫描的次数。

     冒泡排序是稳定的。算法时间复杂度O(n2)--[n的平方]
    =====================================================
    */

    void bubble_sort(int *x, int n)
    {
     int j, k, h, t;
      
     for (h=n-1; h>0; h=k) /*循环到没有比较范围*/
     {
      for (j=0, k=0; j<h; j++) /*每次预置k=0,循环扫描后更新k*/
      {
       if (*(x+j) > *(x+j+1)) /*大的放在后面,小的放到前面*/
       {
        t = *(x+j);
        *(x+j) = *(x+j+1);
        *(x+j+1) = t; /*完成交换*/
        k = j; /*保存最后下沉的位置。这样k后面的都是排序排好了的。*/
       }
      }
     }
    }


    /*
    ================================================
     功能:希尔排序
     输入:数组名称(也就是数组首地址)、数组中元素个数
    ================================================
    */
    /*
    ====================================================
    算法思想简单描述:
     
     在直接插入排序算法中,每次插入一个数,使有序序列只增加1个节点,
     并且对插入下一个数没有提供任何帮助。如果比较相隔较远距离(称为
     增量)的数,使得数移动时能跨过多个元素,则进行一次比较就可能消除
     多个元素交换。D.L.shell于1959年在以他名字命名的排序算法中实现
     了这一思想。算法先将要排序的一组数按某个增量d分成若干组,每组中
     记录的下标相差d.对每组中全部元素进行排序,然后再用一个较小的增量
     对它进行,在每组中再进行排序。当增量减到1时,整个要排序的数被分成
     一组,排序完成。
     
     下面的函数是一个希尔排序算法的一个实现,初次取序列的一半为增量,
     以后每次减半,直到增量为1。

     希尔排序是不稳定的。
    =====================================================
    */
    void shell_sort(int *x, int n)
    {
     int h, j, k, t;

     for (h=n/2; h>0; h=h/2) /*控制增量*/
     {
      for (j=h; j<n; j++) /*这个实际上就是上面的直接插入排序*/
      {
       t = *(x+j);
       for (k=j-h; (k>=0 && t<*(x+k)); k-=h)
       {
        *(x+k+h) = *(x+k);
       }
       *(x+k+h) = t;
      }
     }
    }


    /*
    ================================================
     功能:快速排序
     输入:数组名称(也就是数组首地址)、数组中起止元素的下标
    ================================================
    */
    /*
    ====================================================
    算法思想简单描述:

     快速排序是对冒泡排序的一种本质改进。它的基本思想是通过一趟
     扫描后,使得排序序列的长度能大幅度地减少。在冒泡排序中,一次
     扫描只能确保最大数值的数移到正确位置,而待排序序列的长度可能只
     减少1。快速排序通过一趟扫描,就能确保某个数(以它为基准点吧)
     的左边各数都比它小,右边各数都比它大。然后又用同样的方法处理
     它左右两边的数,直到基准点的左右只有一个元素为止。它是由
     C.A.R.Hoare于1962年提出的。
     
     显然快速排序可以用递归实现,当然也可以用栈化解递归实现。下面的
     函数是用递归实现的,有兴趣的朋友可以改成非递归的。

     快速排序是不稳定的。最理想情况算法时间复杂度O(nlog2n),最坏O(n2)
     
    =====================================================
    */
    void quick_sort(int *x, int low, int high)
    {
     int i, j, t;

     if (low < high) /*要排序的元素起止下标,保证小的放在左边,大的放在右边。这里以下标为low的元素为基准点*/
     {
      i = low;
      j = high;
      t = *(x+low); /*暂存基准点的数*/

      while (i<j) /*循环扫描*/
      {
       while (i<j && *(x+j)>t) /*在右边的只要比基准点大仍放在右边*/
       {
        j--; /*前移一个位置*/
       }

       if (i<j) 
       {
        *(x+i) = *(x+j); /*上面的循环退出:即出现比基准点小的数,替换基准点的数*/
        i++; /*后移一个位置,并以此为基准点*/
       }

       while (i<j && *(x+i)<=t) /*在左边的只要小于等于基准点仍放在左边*/
       {
        i++; /*后移一个位置*/
       }

       if (i<j)
       {
        *(x+j) = *(x+i); /*上面的循环退出:即出现比基准点大的数,放到右边*/
        j--; /*前移一个位置*/
       }
      }

      *(x+i) = t; /*一遍扫描完后,放到适当位置*/
      quick_sort(x,low,i-1);  /*对基准点左边的数再执行快速排序*/
      quick_sort(x,i+1,high);  /*对基准点右边的数再执行快速排序*/
     }
    }


    /*
    ================================================
     功能:堆排序
     输入:数组名称(也就是数组首地址)、数组中元素个数
    ================================================
    */
    /*
    ====================================================
    算法思想简单描述:

     堆排序是一种树形选择排序,是对直接选择排序的有效改进。
     堆的定义如下:具有n个元素的序列(h1,h2,...,hn),当且仅当
     满足(hi>=h2i,hi>=2i+1)或(hi<=h2i,hi<=2i+1)(i=1,2,...,n/2)
     时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。

     由堆的定义可以看出,堆顶元素(即第一个元素)必为最大项。完全二叉树可以
     很直观地表示堆的结构。堆顶为根,其它为左子树、右子树。
     初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树,调整它们的存储顺序,
     使之成为一个堆,这时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点
     交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类推,直到只有两个节点
     的堆,并对它们作交换,最后得到有n个节点的有序序列。

     从算法描述来看,堆排序需要两个过程,一是建立堆,二是堆顶与堆的最后一个元素
     交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数,二是反复调用渗透函数
     实现排序的函数。

     堆排序是不稳定的。算法时间复杂度O(nlog2n)。

    */
    /*
     功能:渗透建堆
     输入:数组名称(也就是数组首地址)、参与建堆元素的个数、从第几个元素开始
    */
    void sift(int *x, int n, int s)
    {
     int t, k, j;

     t = *(x+s); /*暂存开始元素*/
     k = s;  /*开始元素下标*/
     j = 2*k + 1; /*右子树元素下标*/

     while (j<n)
     {
      if (j<n-1 && *(x+j) < *(x+j+1))/*判断是否满足堆的条件:满足就继续下一轮比较,否则调整。*/
      {
       j++;
      }

      if (t<*(x+j)) /*调整*/
      {
       *(x+k) = *(x+j);
       k = j; /*调整后,开始元素也随之调整*/
       j = 2*k + 1;
      }
      else /*没有需要调整了,已经是个堆了,退出循环。*/
      {
       break;
      }
     }
     
     *(x+k) = t; /*开始元素放到它正确位置*/
    }


    /*
     功能:堆排序
     输入:数组名称(也就是数组首地址)、数组中元素个数
    */
    void heap_sort(int *x, int n)
    {
     int i, k, t;
     int *p;

     for (i=n/2-1; i>=0; i--)
     {
      sift(x,n,i); /*初始建堆*/
     } 
     
     for (k=n-1; k>=1; k--)
     {
      t = *(x+0); /*堆顶放到最后*/
      *(x+0) = *(x+k);
      *(x+k) = t;
      sift(x,k,0); /*剩下的数再建堆*/ 
     }
    }


    void main()

     #define MAX 4
     int *p, i, a[MAX];
     
     /*录入测试数据*/
     p = a;
     printf("Input %d number for sorting :/n",MAX);
     for (i=0; i<MAX; i++)
     {
      scanf("%d",p++);
     }
     printf("/n");

     /*测试选择排序*/

     
     p = a;
     select_sort(p,MAX);
     /**/


     /*测试直接插入排序*/

     /*
     p = a;
     insert_sort(p,MAX);
     */

     
     /*测试冒泡排序*/

     /*
     p = a;
     insert_sort(p,MAX);
     */

     /*测试快速排序*/

     /*
     p = a;
     quick_sort(p,0,MAX-1);
     */

     /*测试堆排序*/

     /*
     p = a;
     heap_sort(p,MAX);
     */

     for (p=a, i=0; i<MAX; i++)
     {
      printf("%d ",*p++);
     }
     
     printf("/n");
     system("pause");
    }

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