排序算法——上

一、冒泡排序：

1、冒泡排序算法的思想

我们从左边开始把相邻的两个数两两做比较，当一个元素大于右侧与它相邻的元素时，交换它们之间位置；反之，它们之间的位置不发生变化。冒泡排序是一种稳定的排序算法。

2、代码实现：

void BubbleSort(int* a, int n)
{
	for (int i = 1; i < n; i++)
	{
		for (int j = 0; j < n - i; j++)
		{
			if (a[j] > a[j + 1])
			{
				swap(&a[j], &a[j + 1]);
			}
		}
	}
}

冒泡排序需要有两层循环，无论数组是否排好序，都会完成这两层循环，对于最差的情况，比如[9,8,7,6,5,4]，对其进行升序排序，这两层循环必不可少；但是对于[9,1,2,3,4,5]这种情况，第一遍循环结束后，整个数组就已经是升序排列的了，但是普通的冒泡排序还会继续进行循环遍历比较，这就对做了不少无用功。所以需要设置一个排序完成的标志，如果排序已经完成，就没必要再继续循环遍历了，直接跳出循环。

优化版本：

void BubbleSort(int* a, int n)
{
	for (int i = 1; i < n; i++)
	{
		int flag = 0;
		for (int j = 0; j < n - i; j++)
		{
			if (a[j] > a[j + 1])
			{
				swap(&a[j], &a[j + 1]);
				flag = 1;
			}
		}
		if (flag == 0)
		{
			break;
		}
	}
}

 二、插入排序

1、直接插入排序：

当插入第i(i>=1)个元素时，前面的array[0],array[1],…,array[i-1]已经排好序，此时用array[i]的排序码与array[i-1],array[i-2],…的排序码顺序进行比较，找到插入位置即将array[i]插入，原来位置上的元素顺序后移。

直接插入排序的特性总结：
1. 元素集合越接近有序，直接插入排序算法的时间效率越高
2. 时间复杂度：O(N^2)
3. 空间复杂度：O(1)，它是一种稳定的排序算法
4. 稳定性：稳定

单趟：

int end = i;
int tmp = a[i + 1];
while (end >= 0)
{
	if (a[end] > tmp)
	{
		a[end+1] = a[end];
		end--;
	}
	else
	{
		break;
	}
	a[end+1] = tmp;
}

这里有些同学可能会这样去写：

int end = i;
int tmp = a[i + 1];
while (end >= 0)//如果写为>0则最后一个数据比较不了。
{
	if (a[end] > tmp)
	{
		a[end+1] = a[end];
		end--;
	}
}
//最后出去时end为-1
a[end+1] = tmp;

其实这样会造成不必要的比较，因为前面的数据已经排好序，所以当if条件不满足时，一定排好了序，只需将后一个数据放在end位置即可；

很多人会这么写：

for (int i = 0; i < n ; i++)
{
	int end = i;
	int tmp = a[i + 1];
	while (end >= 0)
	{
		if (a[end] > tmp)
		{
			a[end+1] = a[end];
			end--;
		}
		else
		{
			break;
		}
		a[end] = tmp;
	}
}

但是实际上这样写会造成数组越界访问，[0, n-2]是最后一组[0,end]有序 end+1位置的值插入[0,end]，保持有序

void InsertSort(int* a, int n)
{
	for (int i = 0; i < n - 1; i++)
	{
		// [0, n-2]是最后一组
		// [0,end]有序 end+1位置的值插入[0,end]，保持有序
		int end = i;
		int tmp = a[i + 1];
		while (end >= 0)
		{
			if (a[end] > tmp)
			{
				a[end+1] = a[end];
				end--;
			}
			else
			{
				break;
			}
			a[end+1] = tmp;
		}
	}
}

 2、希尔排序

希尔排序法又称缩小增量法。希尔排序法的基本思想是：先选定一个整数，把待排序文件中所有记录分成个组，所有距离为的记录分在同一组内，并对每一组内的记录进行排序。然后，取，重复上述分组和排序的工作。当到达=1时，所有记录在统一组内排好序。

 我们先尝试第一趟中红色组的排序：

//对红色组
int gap = 5;
for (int i = 0; i < n - gap; i+=gap)
{
	int end = i;
	int tmp = a[i + gap];
	while (end >= 0)
	{
		if (tmp < a[end])
		{
			a[end + gap] = a[end];
			end -= gap;
		}
		else
		{
			break;
		}
		a[end+gap] = tmp;
	}
}

同理不可写为<n，因为可能造成数组越界访问。（我们不难发现其是插入排序的一种变形）；

那么我们对第一趟排序就非常好写了：

1、分组排序

int gap = 3;
for (int j = 0; j < gap; j++)
{
	for (size_t i = j; i < n - gap; i += gap)
	{
		int end = i;
		int tmp = a[end + gap];
		while (end >= 0)
		{
			if (tmp < a[end])
			{
				a[end + gap] = a[end];
				end -= gap;
			}
			else
			{
				break;
			}
		}
		a[end + gap] = tmp;
	}
}

2、同时排序：

int gap = 5;
for (int i = j; i < n - gap; i ++)
{
	int end = i;
	int tmp = a[end + gap];
	while (end >= 0)
	{
		if (tmp < a[end])
		{
			a[end + gap] = a[end];
			end -= gap;
		}
		else
		{
			break;
		}
	}
	a[end + gap] = tmp;
}

虽然两个循环层数不一样但是效率是一模一样的（时间复杂度不能单看循环层数判断）。

我们知道：

gap > 1时是预排序

gap == 1时是插入排序

所以我们要想办法通过调整gap来实现插入排序：

所以每次调整为gap/3+1。

void ShellSort(int* a, int n)
{
	int gap = n;
	while (gap > 1)//这不可写为》=1，因为如果为1，则最后一次进去还是1，相当于多排了一次，浪费
	{
		gap = gap / 3 + 1;
		for (int i = j; i < n - gap; i++)
		{
			int end = i;
			int tmp = a[end + gap];
			while (end >= 0)
			{
				if (tmp < a[end])
				{
					a[end + gap] = a[end];
					end -= gap;
				}
				else
				{
					break;
				}
			}
			a[end + gap] = tmp;
		}
	}
	
}

3、希尔排序时间复杂度的简单推理：

三、选择排序

选择排序（ Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，顺序放在已排好序的数列的最后，直到全部待排序的数据元素排完。

   选择排序算法通过选择和交换来实现排序，其排序流程如下：

（1）首先从原始数组中选择最小的1个数据，将其和位于第1个位置的数据交换。
（2）接着从剩下的n-1个数据中选择次小的1个元素，将其和第2个位置的数据交换
（3）然后，这样不断重复，直到最后两个数据完成交换。最后，便完成了对原始数组的从小到大的排序。
假如给定初始数据：（118，101，105，127，112）

一次排序：101，118，105，127，112

二次排序：101，105，118，127，112

三次排序：101，105，112，127，118

四次排序：101，105，112，118，127

(绿色为交换的数据)

每一趟在n-i+1(i=1,2,...,n-1)个记录中选取关键字最小的记录作为有序序列中第i个记录。具体来说，假设长度为n的数组arr，要按照从小到大排序，那么先从n个数字中找到最小值min1，如果最小值min1的位置不在数组的最左端(也就是min1不等于arr[0])，则将最小值min1和arr[0]交换，接着在剩下的n-1个数字中找到最小值min2，如果最小值min2不等于arr[1]，则交换这两个数字，依次类推，直到数组arr有序排列。算法的时间复杂度为O(n^2)。

void SelectSort(int* a, int n)
{
	int begin = 0;
	int end = n - 1;
	while (begin < end)
	{
		int min = begin;
		int max = begin;
		for (int i = 0; i < n; i++)
		{
			if (a[i] < a[min])
			{
				min = i;
			}
			if (a[i] > a[max])
			{
				max = i;
			}
			swap(&a[i], &a[min]);
			swap(&a[i], &a[max]);
			begin++;
			end--;
		}
	}
}

这么写可能会导致对于些数据无法排序；具体原因如下：

即如果先交换最小值会导致，maxi可能指向的最大值移走，使得maxi指向的并不是最大值（先换最大值也可能有类似情况发生）。

所以出现入上情况时我们要经行判断：
如果maxi等于初始位置，那么真正的最大值为mini指向的位置（因为mini会将最小值放前面）；

调整代码如下：

void SelectSort(int* a, int n)
{
	int begin = 0;
	int end = n - 1;
	while (begin < end)
	{
		int min = begin;
		int max = begin;
		for (int i = 0; i < n; i++)
		{
			if (a[i] < a[min])
			{
				min = i;
			}
			if (a[i] > a[max])
			{
				max = i;
			}
			swap(&a[i], &a[min]);
			if (max == begin)
			{
				max = min;
			}
			swap(&a[i], &a[max]);
			begin++;
			end--;
		}
	}
}

 

四、堆排序

如果不了解可以去看我写过关于堆的博客，里面有详细介绍：
http://t.csdnimg.cn/VGbOO

void AdjustDown(int* a, int n, int parent)
{
	// 先假设左孩子小
	int child = parent * 2 + 1;
 
	while (child < n)  // child >= n说明孩子不存在，调整到叶子了
	{
		// 找出小的那个孩子
		if (child + 1 < n && a[child + 1] > a[child])
		{
			++child;
		}
 
		if (a[child] > a[parent])
		{
			Swap(&a[child], &a[parent]);
			parent = child;
			child = parent * 2 + 1;
		}
		else
		{
			break;
		}
	}
}
 
void HeapSort(int* a, int n)
{
	// 向下调整建堆 O(N)
	for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--)
	{
		AdjustDown(a, n, i);
	}
 
	// O(N*logN)
	int end = n - 1;
	while (end > 0)
	{
		Swap(&a[0], &a[end]);
		AdjustDown(a, end, 0);
		--end;
	}
}

五、计数排序

思想：计数排序又称为鸽巢原理，是对哈希直接定址法的变形应用。 操作步骤：
1. 统计相同元素出现次数
2. 根据统计的结果将序列回收到原来的序列中

代码实现；

void countsort(int* a, int n)
{
	int max = a[0];
	int min = a[0];
	for (int i = 0; i < n; i++)//找到最大最小值，确定开辟空间
	{
		if (a[i] > max)
		{
			max = a[i];
		}
		if (a[i] < min)
		{
			min = a[i];
		}
	}
	int* tmp = (int*)calloc(max - min + 1, sizeof(int));
	if (tmp == NULL)
	{
		perror("calloc fail");
		return;
	}
	for (int j = 0; j < n; j++)//计数
	{
		tmp[a[j] - min]++;
	}
	// 排序
	int j = 0;
	for (int i = 0; i < max-min+1; i++)
	{
		while (tmp[i]--)
		{
			a[j++] = i + min;
		}
	}
 
	free(tmp);
}

 六、总结：