当前位置: 首页 > article >正文

八大经典排序算法

八大经典排序算法

目录

  1. 算法概览
  2. 算法详解
    • 冒泡排序
    • 选择排序
    • 插入排序
    • 希尔排序
    • 归并排序
    • 快速排序
    • 堆排序
    • 计数排序
  3. 性能对比

1. 算法概览

排序算法平均时间复杂度空间复杂度稳定性排序方式
冒泡排序O(n²)O(1)稳定In-place
选择排序O(n²)O(1)不稳定In-place
插入排序O(n²)O(1)稳定In-place
希尔排序O(n log n)O(1)不稳定In-place
归并排序O(n log n)O(n)稳定Out-place
快速排序O(n log n)O(log n)不稳定In-place
堆排序O(n log n)O(1)不稳定In-place
计数排序O(n + k)O(k)稳定Out-place

2. 算法详解

2.1 冒泡排序

基本思想:通过相邻元素比较交换,使最大元素"浮"到末尾
动图演示:气泡从水底逐渐上浮的过程

void bubble_sort(int arr[], int n) {
    for (int i = 0; i < n-1; i++) {
        int swapped = 0;
        for (int j = 0; j < n-i-1; j++) {
            if (arr[j] > arr[j+1]) {
                swap(&arr[j], &arr[j+1]);
                swapped = 1;
            }
        }
        if (!swapped) break; // 提前终止优化
    }
}

2.2 选择排序

基本思想:每次选择最小元素放到已排序序列末尾

void selection_sort(int arr[], int n) {
    for (int i = 0; i < n-1; i++) {
        int min_idx = i;
        for (int j = i+1; j < n; j++) {
            if (arr[j] < arr[min_idx]) 
                min_idx = j;
        }
        swap(&arr[i], &arr[min_idx]);
    }
}

2.3 插入排序

基本思想:将未排序元素插入已排序序列合适位置

void insertion_sort(int arr[], int n) {
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        int key = arr[i];
        int j = i-1;
        while (j >= 0 && arr[j] > key) {
            arr[j+1] = arr[j];
            j--;
        }
        arr[j+1] = key;
    }
}

2.4 希尔排序

基本思想:分组插入排序,逐步缩小间隔

void shell_sort(int arr[], int n) {
    for (int gap = n/2; gap > 0; gap /= 2) {
        for (int i = gap; i < n; i++) {
            int temp = arr[i];
            int j;
            for (j = i; j >= gap && arr[j-gap] > temp; j -= gap)
                arr[j] = arr[j-gap];
            arr[j] = temp;
        }
    }
}

2.5 归并排序

基本思想:分治法,先拆分再合并有序子序列

void merge(int arr[], int l, int m, int r) {
    // 合并操作实现
}

void merge_sort(int arr[], int l, int r) {
    if (l < r) {
        int m = l + (r - l)/2;
        merge_sort(arr, l, m);
        merge_sort(arr, m+1, r);
        merge(arr, l, m, r);
    }
}

2.6 快速排序

基本思想:选取基准值进行分区排序

int partition(int arr[], int low, int high) {
    int pivot = arr[high];
    int i = low - 1;
    for (int j = low; j < high; j++) {
        if (arr[j] < pivot) {
            i++;
            swap(&arr[i], &arr[j]);
        }
    }
    swap(&arr[i+1], &arr[high]);
    return i+1;
}

void quick_sort(int arr[], int low, int high) {
    if (low < high) {
        int pi = partition(arr, low, high);
        quick_sort(arr, low, pi-1);
        quick_sort(arr, pi+1, high);
    }
}

2.7 堆排序

基本思想:利用堆结构进行选择排序

void heapify(int arr[], int n, int i) {
    // 堆调整实现
}

void heap_sort(int arr[], int n) {
    for (int i = n/2-1; i >= 0; i--)
        heapify(arr, n, i);
    
    for (int i = n-1; i > 0; i--) {
        swap(&arr[0], &arr[i]);
        heapify(arr, i, 0);
    }
}

2.8 计数排序

适用场景:整数排序,数据范围较小

void counting_sort(int arr[], int n) {
    int max = arr[0], min = arr[0];
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        if (arr[i] > max) max = arr[i];
        if (arr[i] < min) min = arr[i];
    }
    
    int range = max - min + 1;
    int *count = calloc(range, sizeof(int));
    
    for (int i = 0; i < n; i++)
        count[arr[i] - min]++;
    
    int idx = 0;
    for (int i = 0; i < range; i++) {
        while (count[i]--) 
            arr[idx++] = i + min;
    }
    free(count);
}

3. 性能对比

排序算法最佳情况最差情况适用场景
冒泡排序O(n)O(n²)小规模数据/基本有序数据
快速排序O(n log n)O(n²)通用排序/大规模随机数据
归并排序O(n log n)O(n log n)链表排序/外部排序
堆排序O(n log n)O(n log n)内存受限场景
计数排序O(n + k)O(n + k)整数排序/范围较小数据

选择建议

  • 小规模数据:插入排序
  • 通用场景:快速排序
  • 稳定性要求:归并排序
  • 内存敏感:堆排序
  • 特殊场景:计数排序(数据范围小)

完整代码实现建议在本地IDE中测试运行,理解算法原理后尝试手写实现


http://www.kler.cn/a/556530.html

相关文章:

  • 物联网+人工智能的无限可能
  • TiDB 助力广发银行新零售信贷业务管理平台上线
  • golang的var ,make ,new, := 的区别
  • 【深度学习】使用其他深度学习框架(TensorFlow、PyTorch)实现波士顿房价预测任务
  • Django 5实用指南(五)模板系统
  • python用 PythonNet 从 Python 调用 WPF 类库 UI 用XAML
  • Android JNI的理解与使用。
  • 单片机 code RO-data RW-data ZI-data以及OTA学习
  • DeepSeek本地部署WebUI可视化数据投喂训练AI
  • android13修改系统Launcher不跟随重力感应旋转
  • 深入理解ES6核心特性:现代JavaScript开发的基石
  • 分布式 IO 模块:造纸设备的降本增效利器
  • BERT 大模型
  • LeetCode 2209.用地毯覆盖后的最少白色砖块:记忆化搜索之——深度优先搜索(DFS)
  • 机器学习 - 衡量模型的特性
  • uniapp引入uview组件库(可以引用多个组件)
  • 【机器学习】多元线性回归算法和正规方程解求解
  • 域内证书维权
  • 基于Python+Django+Vue的旅游景区推荐系统系统设计与实现源代码+数据库+使用说明
  • STL —— 洛谷字符串(string库)入门题(蓝桥杯题目训练)(二)