C++算法之——常用算法总结

Posted 2021-04-20 宅男爱学习

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了C++算法之——常用算法总结相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

C++算法之——常用算法总结

基本的C++算法分为三类：排序算法、树算法、图算法

算法思想有三种：递推、分治、动态规划以及贪心算法。本文将简要介绍上面三类算法，介绍时穿插介绍算法思想。

0 1

一、排序算法

1、基本O(n^2)

排序算法：（对基本排序算法的时间复杂度分析主要考虑比较次数、数据交换次数）

冒泡排序：针对数组、本地排序、需要交换数据。O(1)额外空间

选择排序：一般针对数组、本地排序、需要交换数据。O(1)的额外空间

插入排序：可以是针对数组的本地排序，此时需要移动大片数据，但是比较次数是O(N*logN)。如果是针对链表，比较次数是O(N^2)，但是不需要交换数据。

注意：一般排序都是针对数组的本地排序，数组与链表相比，可以随机访问，空间使用效率更高（链表需要存放指针），而链表一般对于插入与删除操作有更好的性能。

2. O(N*logN)算法

快速排序：针对数组的本地排序，时间复杂度平均O(N*logN),最坏时O(N^2)。空间复杂度O(1)

归并排序：可以针对数组，也可以针对链表。针对数组时时间复杂度为O(N*logN)，空间复杂度为O(N)

3. 堆排序

1991年计算机先驱奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德(Robert W．Floyd)和威廉姆斯(J．Williams)在1964年共同发明了著名的堆排序算法( Heap Sort )

堆是一种非常高效的数据结构，可以用数组来表示堆。

堆排序是针对数组的本地排序，时间复杂度为O(N*logN)，空间复杂度为O(1)

对于降序排列时用最小堆，首先建立堆，然后将第一个元素（堆头）与组后一个元素交换。找到了排列的最后一个元素，然后再调整前N-1个元素为最小堆，依次类推，即完成排序。

注意：堆得建立，堆的建立的时间复杂度为O(N*logN)，可以有多种方法建立堆

4. 基数排序

数据的取值范围不大，利用bitmap

5. 外排序

归并排序，多路归并排序（利用堆实现多路归并排序）

使用堆进行多路排序时，堆中的每个元素同附加上一个域，存放该元素来自那一路

堆一般还可以用于TopK算法，求TopK最大可以使用K个元素的最小堆维护K个最大元素，对原始数组扫描一遍即可。

二、树的算法

树一般用链表实现，通常用树数据结构实现数据的快速插入、删除、查找。

1. 平衡二叉查找树

RB-Tree、 AVL、 Treap、伸展树（无需存放额外信息）

2. B树

用于建立文件系统或数据库的索引。B树的设计目标是减少IO访问次数。B树也是一棵平衡树

3. 二项树、二项堆、费波那奇堆

0 3

三、图的算法

1. 图的表示

有向图、无向图的邻接表表示、矩阵表示

2. 广度优先搜索、深度优先搜索

广度优先搜索（BFS）：找到从单个源点到所有点得最短路径，适用于有向图、无向图。算法发杂度为O(V+E)，注意算法对应图的边没有权重。算法使用队列实现广度优先。算法使用三个辅助变量、color、paraent、distance数组。搜索后的parent构成广度优先树

深度优先搜索（DFS）：可以随意从一个节点开始，遍历树的所有节点，使用于有向图、无向图。搜索构成森林。算法通过递归方式实现，依次递归完成后可能只搜索整个连通树的部分节点，因此需要从新任意选择一个节点从新开始DFS，整个搜索结果构成搜索森林。算法使用三个辅助变量：color，v，f。v表示搜索到该节点时间，f表示该节点的邻接节点都扫描完成的时间。

注意DFS可以完成拓扑排序。利用f出现时间的降序就是拓扑序，可以在深度优先搜索的过程中得到该排序。

DFS算法还可以用于发现强连通分支。

3. 最小生成树

针对无向连通图的，常见的算法有 Kruskal算法和Prim算法

Kruskal算法

将所有的边非降序排列，所有的顶点初始化为不相交集合，每次取一个边，如果该边属于不同的集合，则该边加入解集，同时更新不想交集合。注意：不想交集合实现有专门的数据结构。

Prim算法

该算法与Dijkstra算法类似，每次加入已覆盖集合A和未覆盖集合B之间最短的边。

4. 最短路径

有权值的最短路径问题。可以是有向图，可以是无向图。权值可以为负值。

变种：点与点之间最短路径、固定终点最短路径、所有点之间最短路径、最长路径（将权值去负值利用bellman-ford算法即可）

Bellman-Ford算法