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數(shù)據(jù)庫入門級之算法【三】

數(shù)據(jù)庫 算法
之前我們跟隨筆者重溫了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的查詢算法和部分排序算法,現(xiàn)在我們繼續(xù)跟隨筆者繼續(xù)學(xué)習(xí)一些基本的排序算法。

之前我們跟隨筆者重溫了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的查詢算法和部分排序算法,現(xiàn)在我們繼續(xù)跟隨筆者繼續(xù)學(xué)習(xí)一些基本的排序算法。

選擇排序

使用條件:可對比大小的集合。

算法思想:每一趟從待排序的數(shù)據(jù)元素中選出最小(或最大)的一個元素,順序放在已排好序的數(shù)列的最后,直到全部待排序的數(shù)據(jù)元素排完。

舉例編程:int b[10]={77,1,65,13,81,93,10,5,23,17}

  1. //簡單選擇排序  
  2. void SimpleSelect(int b[10])  
  3. {  
  4.     int temp;  
  5.     int i;  
  6.     for(i=0;i<9;i++)  
  7.     {  
  8.         for(int j=i+1;j<9;j++)  
  9.         {  
  10.             if(b[i]>b[j])  
  11.             {  
  12.                 temp=b[i];  
  13.                 b[i]=b[j];  
  14.                 b[j]=temp;  
  15.             }  
  16.         }  
  17.     }  
  18.     cout<<"the sort is:";  
  19.     for(int i=0;i<10;i++)  
  20.     {  
  21.         cout<<b[i]<<" ";  
  22.     }  
  23.     cout<<endl;  
  24. }  

性能分析:時間復(fù)雜度為O(n^2)


堆排序

使用條件:可對比大小的集合。

算法思想:其實(shí)堆排序是簡單選擇排序的一種進(jìn)化,它最主要是減少比較的次數(shù)。什么是堆?若將序列對應(yīng)看成一個完全二叉樹,完全二叉樹中所有非終端節(jié)點(diǎn)的值均不大于(或者不小于)其左右孩子節(jié)點(diǎn)的值,可以稱作為堆。由堆的性質(zhì)可以知道堆頂是一個最大關(guān)鍵字(或者最小關(guān)鍵字)。在輸出堆頂后,使剩下的元素又建成一個堆,然后在輸出對頂。如此反復(fù)執(zhí)行,便能得到一個有序序列,這個過程成便是堆排序。

堆排序主要分為兩個步驟:

  1. 從無序序列建堆。
  2. 輸出對頂元素,在調(diào)成一個新堆。

舉例編程:int b[10]={77,1,65,13,81,93,10,5,23,17}

  1. //堆排序  
  2. void HeapSort(int b[10])  
  3. {  
  4.     void HeapAdjuest(int b[10],int min,int max);  
  5.     void Sawp(int *a,int *b);  
  6.     int i;  
  7.     //因?yàn)槭峭瓿啥鏄洌詮淖詈笠粋€非葉子節(jié)點(diǎn)開始堆轉(zhuǎn)換  
  8.     for(i=9/2;i>=0;i--)  
  9.     {  
  10.         HeapAdjuest(b,i,9);  
  11.     }  
  12.     //拿出堆頂數(shù)據(jù)在從新堆排序  
  13.     for(i=9;i>0;i--)  
  14.     {  
  15.         Sawp(&b[i],&b[0]);  
  16.         HeapAdjuest(b,0,i-1);  
  17.     }  
  18. }  
  19. //堆調(diào)整(大頂堆)  
  20. //min 數(shù)據(jù)需要調(diào)整在數(shù)組中的開始位置  
  21. //max 數(shù)據(jù)需要調(diào)整在數(shù)據(jù)中的結(jié)束位置  
  22. void HeapAdjuest(int b[10],int min,int max)  
  23. {  
  24.     if(max<=min)return ;  
  25.     int temp;  
  26.     temp=b[min];  
  27.     int j;  
  28.     //延它的孩子節(jié)點(diǎn)循環(huán)  
  29.     for(j=2*min;j<=max;j*=2)  
  30.     {  
  31.         //選擇它的大孩子  
  32.         if(j<max&&b[j]<b[j+1])  
  33.         {  
  34.             j++;  
  35.         }  
  36.         //堆頂小于它的孩子不做處理  
  37.         if(temp>b[j])  
  38.         {  
  39.             break;  
  40.         }  
  41.         //將大的數(shù)替換成小的數(shù)  
  42.         b[min]=b[j];  
  43.         min=j;  
  44.         }  
  45.     b[min]=temp;  
  46. }  
  47. //交換函數(shù)  
  48. void Sawp(int *a,int *b)  
  49. {  
  50.     int temp;  
  51.     temp=*a;  
  52.     *a=*b;  
  53.     *b=temp;  
  54. }  

性能分析:時間復(fù)雜度時間復(fù)雜度O(nlogn)


歸并算法又稱2路歸并算法

使用條件:可對比大小的集合。

算法思想:假設(shè)初始序列含有n個記錄,則可看成n個有序的子序列,每個子序列長度為1,然后兩兩歸并,得到[n/2]個長度為2或者為1(這里長度為1可能這里序列長度是奇數(shù),那么最后一個序列就落單了,所以長度為1);在兩兩歸并,如此重復(fù),直至得到一個長度為n的有序序列為止。

舉例編程:int b[10]={77,1,65,13,81,93,10,5,23,17}

  1. //歸并排序  
  2. void MergeSort(int b[10],int d[10],int min,int max)  
  3. {  
  4.     //用與存放中間分區(qū)域得到的序列  
  5.     int c[10];  
  6.     void Merge(int c[10],int d[10],int min,int mid,int max);  
  7.     if(min==max)d[min]=b[min];  
  8.     else 
  9.     {  
  10.         //平分成兩個區(qū)域  
  11.         int mid=(min+max)/2;  
  12.         //將這個區(qū)域進(jìn)行歸并排序  
  13.         MergeSort(b,c,min,mid);  
  14.         //將這個區(qū)域進(jìn)行歸并排序  
  15.         MergeSort(b,c,mid+1,max);  
  16.         //兩個區(qū)域歸并  
  17.         Merge(c,d,min,mid,max);  
  18.     }  
  19. }  
  20. //將有序序列d[min-mid]與d[mid+1-max]歸并成有序序列c[min-max]  
  21. void Merge(int c[10],int d[10],int min,int mid,int max)  
  22. {  
  23.     int i,j,k;  
  24.     for(i=j=min,k=mid+1;j<=mid&&k<=max;i++)  
  25.     {  
  26.         if(c[j]>c[k])  
  27.         {  
  28.             d[i]=c[k];  
  29.             k++;  
  30.         }  
  31.         else 
  32.         {  
  33.             d[i]=c[j];  
  34.             j++;  
  35.         }  
  36.     }  
  37.     if(j<=mid)  
  38.     {  
  39.         for(;j<=mid;j++,i++)  
  40.         {  
  41.             d[i]=c[j];  
  42.         }  
  43.     }  
  44.     if(k<=max)  
  45.     {  
  46.          for(;k<=max;k++,i++)  
  47.         {  
  48.             d[i]=c[k];  
  49.         }  
  50.     }  
  51. }  

性能分析:時間復(fù)雜度O(nlogn)

總結(jié)

因?yàn)椴煌呐判蚍椒ㄟm應(yīng)不同的應(yīng)用換進(jìn)和要求,選擇合適的排序方法考慮以下因素:

  1. 待排序的記錄數(shù)n
  2. 對其穩(wěn)定性要求
  3. 存儲結(jié)構(gòu)
  4. 時間和輔助空間復(fù)雜度

那么這么多排序算法,到底什么時候用什么樣的算法呢?

如果n比較小(例如n<=50),可采用直接插入排序或者簡單選擇排序。

如果序列初始狀態(tài)基本有序,則可選用直接插入排序,冒泡排序

如果n比價(jià)大,則可采用時間復(fù)雜度為O(nlogn)的算法:快速排序,堆排序,歸并排序

  1. 快速排序被認(rèn)為目前基于比較的內(nèi)部排序中最好的方法。當(dāng)帶排序的關(guān)鍵字隨機(jī)分布時,快速排序平均時間最短。 不穩(wěn)定
  2. 堆排序所需要的輔助空間小于快速排序,并且不會出現(xiàn)快速排序可能出現(xiàn)的最壞情況。 但還是比較不穩(wěn)定
  3. 歸并排序,比較穩(wěn)定,但是歸并排序一般不提倡使用,實(shí)用性很差,占用的輔助空間肯能個比較大。

 原文鏈接:http://www.cnblogs.com/couhujia/archive/2011/03/25/1994996.html

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責(zé)任編輯:艾婧 來源: 博客園
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