算法排序学习

Posted 胡图咦声

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了算法排序学习相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1:冒泡排序

已知一组无序数据a[1]、a[2]、……a[n],需将其按升序排列。首先比较a[1]与a[2]的值,若a[1]大于a[2]则交换两者的值,否则不变。再比较a[2]与a[3]的值,若a[2]大于a[3]则交换两者的值,否则不变。再比较a[3]与a[4],以此类推,最后比较a[n-1]与a[n]的值。这样处理一轮后,a[n]的值一定是这组数据中最大的。再对a[1]~a[n-1]以相同方法处理一轮,则a[n-1]的值一定是a[1]~a[n-1]中最大的。再对a[1]~a[n-2]以相同方法处理一轮,以此类推。共处理n-1轮后a[1]、a[2]、……a[n]就以升序排列了。降序排列与升序排列相类似,若a[1]小于a[2]则交换两者的值,否则不变,后面以此类推。 总的来讲,每一轮排序后最大(或最小)的数将移动到数据序列的最后,理论上总共要进行n(n-1)/2次交换。

public static void BubbleSort(this int[] arry)
 6         {
 7             for (int i = 0; i < arry.Length-1; i++)
 8             {
 9                 for (int j = 0; j < arry.Length - 1 - i; j++)
10                 {
11                     //比较相邻的两个元素,如果前面的比后面的大,则交换位置
12                     if (arry[j] > arry[j + 1])
13                     {
14                         int temp = arry[j + 1];
15                         arry[j + 1] = arry[j];
16                         arry[j] = temp;
17                     }
18                 }
19             }
20         }

优点:稳定

缺点:慢,每次只移动相邻的两个元素。

时间复杂度:理想情况下(数组本来就是有序的),此时最好的时间复杂度为o(n),最坏的时间复杂度(数据反序的),此时的时间复杂度为o(n*n) 。冒泡排序的平均时间负责度为o(n*n).

2:快速排序

设要排序的数组是A[0]……A[N-1],首先任意选取一个数据(通常选用数组的第一个数)作为关键数据,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一趟快速排序。值得注意的是,快速排序不是一种稳定的排序算法,也就是说,多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动。
一趟快速排序的算法是:
1)设置两个变量i、j,排序开始的时候:i=0,j=N-1;
2)以第一个数组元素作为关键数据,赋值给key,即key=A[0];
3)从j开始向前搜索,即由后开始向前搜索(j--),找到第一个小于key的值A[j],将A[j]和A[i]互换;
4)从i开始向后搜索,即由前开始向后搜索(i++),找到第一个大于key的A[i],将A[i]和A[j]互换;
5)重复第3、4步,直到i=j; (3,4步中,没找到符合条件的值,即3中A[j]不小于key,4中A[i]不大于key的时候改变j、i的值,使得j=j-1,i=i+1,直至找到为止。找到符合条件的值,进行交换的时候i, j指针位置不变。另外,i==j这一过程一定正好是i+或j-完成的时候,此时令循环结束)。

  public static void QuickSort(this int[] arry, int left, int right)
 8         {
 9             //左边索引小于右边,则还未排序完成   
10             if (left < right)
11             {
12                 //取中间的元素作为比较基准,小于他的往左边移,大于他的往右边移   
13                 int middle = arry[(left + right) / 2];
14                 int i = left - 1;
15                 int j = right + 1;
16                 while (true)
17                 {
18                     //移动下标,左边的往右移动,右边的向左移动
19                     while (arry[++i] < middle && i < right);
20                     while (arry[--j] > middle && j > 0);
21                     if (i >= j)
22                         break;
23                     //交换位置
24                     int number = arry[i];
25                     arry[i] = arry[j];
26                     arry[j] = number;
27 
28                 }
29                 QuickSort(arry, left, i - 1);
30                 QuickSort(arry, j + 1, right);
31             }
32         }

 

具体快速排序的规则一般如下:

从右边开始查找比66小的数,找到的时候先等一下,再从左边开始找比66大的数,将这两个数借助66互换一下位置,继续这个过程直到两次查找过程碰头。

例子中:

66  13  51  76  81  26  57  69  23

从右边找到23比66小,互换

23  13  51  76  81  26  57  69  66

从左边找到76比66大,互换

23  13  51  66  81  26  57  69  76

继续从右边找到57比66小,互换

23  13  51  57  81  26  66  69  76

从左边查找,81比66大,互换

23  13  51  57  66  26  81  69  76

从右边开始查找26比66小,互换

23  13  51  57  26  66  81  69  76

从左边开始查找,发现已经跟右边查找碰头了,结束,第一堂排序结束

快速排序算法的时间复杂度,有时候是O(nlgn), 有时候就是O(n2), 在你不知道自己数据特性的情况下,很难选择是否使用快速排序,因为他并不总是最快的。

 

 

 

主定理: T [n] = aT[n/b] + f (n)

其中 a >= 1 and b > 1 是常量 并且 f (n) 是一个渐近正函数, 为了使用这个主定理,您需要考虑下列三种情况:

 

 

 

 

快速排序的每一次划分把一个 问题分解成两个子问题,其中的关系可以用下式表示:

 

T[n] = 2T[n/2] + O(n) 其中O(n)为PARTITION()的时间复杂度,对比主定理,

 

 T [n] = aT[n/b] + f (n)

 

我们的快速排序中:a = 2, b = 2, f(n) = O(n)

 

那么为什么还有最坏情况呢?

 

考虑如下极端情况,

 

T[n] = T[n-1] + T[1] + O(n),

问题来了,这一次的划分白玩了,划分之后一边是一个,一边是n-1个,这种极端情况的时间复杂度就是O(n2).

而对于其他常数比例划分,哪怕是左右按9:1的比例划分,效果都是和在正中间划分一样快的(算法导论上有详细分析)

即,任何一种按照常数比例进行划分,总运行时间都是O(n lg n)

 

以上是关于算法排序学习的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

7种基本排序算法的Java实现

算法排序之堆排序

python学习选择排序算法简单代码

排序算法学习(直接插入排序,希尔排序,选择排序,堆排序,冒泡排序)

ElasticSearch学习问题记录——Invalid shift value in prefixCoded bytes (is encoded value really an INT?)(代码片段

JavaScript算法(归并排序与快速排序)