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數據結構與算法之排序—看不懂你來打我吧

大數據 算法
下面主要寫了數據結構課本上介紹的「十種排序算法」,趁著快考試了復習一波排序,有圖有真相,看不懂打死我吧。

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下面主要寫了數據結構課本上介紹的「十種排序算法」,趁著快考試了復習一波排序,有圖有真相,看不懂打死我吧。

堆排序、快速排序、希爾排序、直接選擇排序不是穩定的排序算法,而基數排序、冒泡排序、直接插入排序、折半插入排序、鏈表插入排序、歸并排序是穩定的排序算法。

直接插入排序 T(n) = O(n^2)

直接插入排序「Insertion Sort」的基本思想是:每次將一個待排序的記錄,按其關鍵字大小插入到前面已經排好序的子序列中的適當位置,直到全部記錄插入完成為止。

設數組為a[0…n-1]:

  1. 初始時,a[0]自成1個有序區,無序區為a[1..n-1]。令i=1。
  2. 將a[i]并入當前的有序區a[0…i-1]中形成a[0…i]的有序區間。
  3. i++并重復第二步直到i==n-1。排序完成。

折半插入排序 T(n) = O(n^2)

折半插入排序是對直接插入排序的簡單改進,對于折半插入排序而言,當需要插入第i個元素時,它不會逐個進行比較每個元素,而是:

  1. 計算0~i-1索引的中間點,也就是用i索引處的元素和(0+i-1)/2索引處的元素進行比較,如果i索引處的元素值大,就直接在(0+i-1)/2~i-1半個范圍內進行搜索;反之在0~(0+i-1)/2半個范圍內搜索,這就是所謂的折半
  2. 在半個范圍內搜索時,按照1的方法不斷地進行折半搜索,這樣就可以將搜索范圍縮小到1/2、1/4、1/8…,從而快速的確定插入位置

鏈表插入排序 T(n) = O(n^2)

鏈表插入排序的基本思想是:假設前 n-1個節點有序,取***節點,沿鏈表依次查找比較,直到合適位置,修改「本節點」和「待插入節點」的指針。

  1. 沿頭節點遍歷鏈表,比較此節點、待插入節點、后繼節點的大小關系,直到:此節點 < 待插入節點 < 后繼節點。
  2. 令「此節點」指向「待插入節點」,「待插入節點」指向「后繼節點」。

Shell 排序(希爾排序) T(n) = O(n^1.5)

希爾排序的實質就是分組插入排序,該方法又稱縮小增量排序。該方法的基本思想是:

  1. 先將整個待排元素序列分割成若干個子序列(由相隔某個“增量”的元素組成的)分別進行直接插入排序
  2. 然后依次縮減增量再進行排序,待整個序列中的元素基本有序(增量足夠小,1)時,再對全體元素進行一次直接插入排序

冒泡排序 T(n) = O(n^2)

冒泡排序的基本思想是,對相鄰的元素進行兩兩比較,順序相反則進行交換,這樣,每一趟會將最小或***的元素“浮”到頂端,最終達到完全有序。

快速排序 范圍T(n) = O(n*lg n) ~ O(n^2) | 平均T(n) = O(n*lg n)

快速排序采用了分治(遞歸)的方法,該方法的基本思想是:

先從數列中取出一個數作為基準數

分區過程,將比這個數大的數全放到它的右邊,小于或等于它的數全放到它的左邊

再對左右區間重復第二步,直到各區間只有一個數

直接選擇排序 T(n) = O(n^2)

直接選擇排序(Straight Select Sorting) 也是一種簡單的排序方法,它的基本思想是:

  1. 從R[0]~R[n-1]中選取最小值,與R[0]交換
  2. 從R{1}~R[n-1]中選取最小值,與R[1]交換
  3. 第i次從R[i-1]~R[n-1]中選取最小值,與R[i-1]交換

堆選擇排序 T(n) = O(n*log2n)

堆排序(Heapsort)是指利用堆積樹(堆)這種數據結構所設計的一種排序算法,它是選擇排序的一種。堆分為大根堆和小根堆,下圖為小根堆:

「如圖所示依次類推」

歸并排序 T(n) = O(n*log2n)

歸并排序是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法,采用了分治思想。如下圖的二路歸并:

基數排序

基數排序(radix sort)屬于「分配式排序」,有點類似 「桶排」。

  1. 分配10個桶,桶編號為0-9,以個位數數字為桶編號依次入桶,將桶里的數字順序取出來
  2. 再次入桶,不過這次以十位數的數字為準,進入相應的桶,同一桶內有序
  3. 再次取出,排序完成

責任編輯:武曉燕 來源: 36大數據
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