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算法學(xué)習(xí)入門之使用C語言實(shí)現(xiàn)各大基本的排序算法

 更新時(shí)間:2015年12月02日 09:58:20   作者:百小度治哥  
這篇文章主要介紹了使用C語言實(shí)現(xiàn)各大基本的排序算法的方法,同時(shí)也對算法的選擇問題上給出了一些建議,的朋友可以參考下

首先來看一下排序算法的一些相關(guān)概念:
1、穩(wěn)定排序和非穩(wěn)定排序
簡單地說就是所有相等的數(shù)經(jīng)過某種排序方法后,仍能保持它們在排序之前的相對次序,我們就說這種排序方法是穩(wěn)定的。反之,就是非穩(wěn)定的。
比如:一組數(shù)排序前是a1,a2,a3,a4,a5,其中a2=a4,經(jīng)過某種排序后為a1,a2,a4,a3,a5,則我們說這種排序是穩(wěn)定的,因?yàn)閍2排序前在a4的前面,排序后它還是在a4的前面。假如變成a1,a4,a2,a3,a5就不是穩(wěn)定的了。

2、內(nèi)排序和外排序
在排序過程中,所有需要排序的數(shù)都在內(nèi)存,并在內(nèi)存中調(diào)整它們的存儲順序,稱為內(nèi)排序;
在排序過程中,只有部分?jǐn)?shù)被調(diào)入內(nèi)存,并借助內(nèi)存調(diào)整數(shù)在外存中的存放順序排序方法稱為外排序。

3、算法的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度
所謂算法的時(shí)間復(fù)雜度,是指執(zhí)行算法所需要的計(jì)算工作量。
一個(gè)算法的空間復(fù)雜度,一般是指執(zhí)行這個(gè)算法所需要的內(nèi)存空間。

接下來我們實(shí)際來看幾大排序算法的具體C語言實(shí)現(xiàn):

冒泡排序 (Bubble Sort)

如果序列是從小到大排列好的,那么任意兩個(gè)相鄰元素,都應(yīng)該滿足a[i-1] <= a[i]的關(guān)系。在冒泡排序時(shí),我們從右向左遍歷數(shù)組,比較相鄰的兩個(gè)元素。如果兩個(gè)元素的順序是錯(cuò)的,那么就交換這兩個(gè)元素。如果兩個(gè)元素的順序是正確的,則不做交換。經(jīng)過一次遍歷,我們可以保證最小的元素(泡泡)處于最左邊的位置。

經(jīng)過一次遍歷,冒泡排序并不能保證所有的元素已經(jīng)按照從小到大的排列好。因此,我們需要重新從右向左遍歷數(shù)組元素,并進(jìn)行冒泡排序。這一次遍歷,我們不用考慮最左端的元素。然后繼續(xù)進(jìn)行最多為n-1次的遍歷。

如果某次遍歷過程中,元素都沒有發(fā)生交換,那么說明數(shù)組已經(jīng)排序好,可以中止停止排序。最壞的情況是在起始數(shù)組中,最大的元素位于最左邊,那么冒泡算法必須經(jīng)過n-1次遍歷才能將數(shù)組排列好,而不能提前完成排序。

/*By Vamei*/
/*swap the neighbors if out of order*/
void bubble_sort(int a[], int ac)
{
  /*use swap*/
  int i,j;
  int sign;
  for (j = 0; j < ac-1; j++) {
    sign = 0;
    for(i = ac-1; i > j; i--)
    {
      if(a[i-1] > a[i]) {
        sign = 1;
        swap(a+i, a+i-1);
      }
    }
    if (sign == 0) break;
  }
}

插入排序 (Insertion Sort)

假設(shè)在新生報(bào)到的時(shí)候,我們將新生按照身高排好隊(duì)(也就是排序)。如果這時(shí)有一名學(xué)生加入,我們將該名學(xué)生加入到隊(duì)尾。如果這名學(xué)生比前面的學(xué)生低,那么就讓該學(xué)生和前面的學(xué)生交換位置。這名學(xué)生最終會換到應(yīng)在的位置。這就是插入排序的基本原理。

對于起始數(shù)組來說,我們認(rèn)為最初,有一名學(xué)生,也就是最左邊的元素(i=0),構(gòu)成一個(gè)有序的隊(duì)伍。

隨后有第二個(gè)學(xué)生(i=1)加入隊(duì)伍,第二名學(xué)生交換到應(yīng)在的位置;隨后第三個(gè)學(xué)生加入隊(duì)伍,第三名學(xué)生交換到應(yīng)在的位置…… 當(dāng)n個(gè)學(xué)生都加入隊(duì)伍時(shí),我們的排序就完成了。

/*By Vamei*/
/*insert the next element 
 into the sorted part*/
void insert_sort(int a[], int ac)
{
  /*use swap*/
  int i,j;  
  for (j=1; j < ac; j++) 
  {
    i = j-1;
    while((i>=0) && (a[i+1] < a[i])) 
    {
      swap(a+i+1, a+i);
      i--;
    }
  }
}

選擇排序 (Selection Sort)

排序的最終結(jié)果:任何一個(gè)元素都不大于位于它右邊的元素 (a[i] <= a[j], if i <= j)。所以,在有序序列中,最小的元素排在最左的位置,第二小的元素排在i=1的位置…… 最大的元素排在最后。

選擇排序是先找到起始數(shù)組中最小的元素,將它交換到i=0;然后尋找剩下元素中最小的元素,將它交換到i=1的位置…… 直到找到第二大的元素,將它交換到n-2的位置。這時(shí),整個(gè)數(shù)組的排序完成。

/*By Vamei*/
/*find the smallest of the rest,
 then append to the sorted part*/
void select_sort(int a[], int ac) 
{
  /*use swap*/
  int i,j;
  int min_idx;
  for (j = 0; j < ac-1; j++) 
  {
    min_idx = j;
    for (i = j+1; i < ac; i++) 
    {
      if (a[i] < a[min_idx]) 
      {
        min_idx = i;
      }
    }
    swap(a+j, a+min_idx);
  }  
}

希爾排序 (Shell Sort)

我們在冒泡排序中提到,最壞的情況發(fā)生在大的元素位于數(shù)組的起始。這些位于數(shù)組起始的大元素需要多次遍歷,才能交換到隊(duì)尾。這樣的元素被稱為烏龜(turtle)。

烏龜元素的原因在于,冒泡排序總是相鄰的兩個(gè)元素比較并交換。所以每次從右向左遍歷,大元素只能向右移動一位。(小的元素位于隊(duì)尾,被稱為兔子(rabbit)元素,它們可以很快的交換到隊(duì)首。)

希爾排序是以更大的間隔來比較和交換元素,這樣,大的元素在交換的時(shí)候,可以向右移動不止一個(gè)位置,從而更快的移動烏龜元素。比如,可以將數(shù)組分為4個(gè)子數(shù)組(i=4k, i=4k+1, i=4k+2, i=4k+3),對每個(gè)子數(shù)組進(jìn)行冒泡排序。比如子數(shù)組i=0,4,8,12...。此時(shí),每次交換的間隔為4。

完成對四個(gè)子數(shù)組的排序后,數(shù)組的順序并不一定能排列好。希爾排序會不斷減小間隔,重新形成子數(shù)組,并對子數(shù)組冒泡排序…… 當(dāng)間隔減小為1時(shí),就相當(dāng)于對整個(gè)數(shù)組進(jìn)行了一次冒泡排序。隨后,數(shù)組的順序就排列好了。

希爾排序不止可以配合冒泡排序,還可以配合其他的排序方法完成。

/*By Vamei*/
/*quickly sort the turtles at the tail of the array*/
void shell_sort(int a[], int ac)
{
  int step;
  int i,j;
  int nsub;
  int *sub;

  /* initialize step */
  step = 1;
  while(step < ac) step = 3*step + 1;

  /* when step becomes 1, it's equivalent to the bubble sort*/
  while(step > 1) {
    /* step will go down to 1 at most */
    step = step/3 + 1;
    for(i=0; i<step; i++) {
      /* pick an element every step, 
       and combine into a sub-array */
      nsub = (ac - i - 1)/step + 1;      
      sub = (int *) malloc(sizeof(int)*nsub);
      for(j=0; j<nsub; j++) {
        sub[j] = a[i+j*step]; 
      }
      /* sort the sub-array by bubble sorting. 
       It could be other sorting methods */
      bubble_sort(sub, nsub);
      /* put back the sub-array*/
      for(j=0; j<nsub; j++) {
        a[i+j*step] = sub[j];
      }
      /* free sub-array */
      free(sub);
    }  
  }
}

Shell Sorting依賴于間隔(step)的選取。一個(gè)常見的選擇是將本次間隔設(shè)置為上次間隔的1/1.3。見參考書籍。

 

歸并排序 (Merge Sort)

如果我們要將一副撲克按照數(shù)字大小排序。此前已經(jīng)有兩個(gè)人分別將其中的一半排好順序。那么我們可以將這兩堆撲克向上放好,假設(shè)小的牌在上面。此時(shí),我們將看到牌堆中最上的兩張牌。

我們?nèi)蓮埮浦行〉哪菑埲〕龇旁谑种?。兩個(gè)牌堆中又是兩張牌暴露在最上面,繼續(xù)取小的那張放在手中…… 直到所有的牌都放入手中,那么整副牌就排好順序了。這就是歸并排序。

下面的實(shí)現(xiàn)中,使用遞歸:

/*By Vamei*/
/*recursively merge two sorted arrays*/
void merge_sort(int *a, int ac)
{
  int i, j, k;  
  int ac1, ac2;
  int *ah1, *ah2;
  int *container;

  /*base case*/  
  if (ac <= 1) return;

  /*split the array into two*/
  ac1 = ac/2;
  ac2 = ac - ac1;
  ah1 = a + 0;
  ah2 = a + ac1;

  /*recursion*/
  merge_sort(ah1, ac1);
  merge_sort(ah2, ac2);
 
  /*merge*/
  i = 0;
  j = 0;
  k = 0;
  container = (int *) malloc(sizeof(int)*ac);
  while(i<ac1 && j<ac2) {
    if (ah1[i] <= ah2[j]) {
      container[k++] = ah1[i++];
    } 
    else {
      container[k++] = ah2[j++];
    }
  }
  while (i < ac1) {
    container[k++] = ah1[i++];
  }
  while (j < ac2) {
    container[k++] = ah2[j++];
  }

  /*copy back the sorted array*/
  for(i=0; i<ac; i++) {
    a[i] = container[i];
  }
  /*free space*/
  free(container);
}

快速排序 (Quick Sort)

我們依然考慮按照身高給學(xué)生排序。在快速排序中,我們隨便挑出一個(gè)學(xué)生,以該學(xué)生的身高為參考(pivot)。然后讓比該學(xué)生低的站在該學(xué)生的右邊,剩下的站在該學(xué)生的左邊。

很明顯,所有的學(xué)生被分成了兩組。該學(xué)生右邊的學(xué)生的身高都大于該學(xué)生左邊的學(xué)生的身高。

我們繼續(xù),在低身高學(xué)生組隨便挑出一個(gè)學(xué)生,將低身高組的學(xué)生分為兩組(很低和不那么低)。同樣,將高學(xué)生組也分為兩組(不那么高和很高)。

如此繼續(xù)細(xì)分,直到分組中只有一個(gè)學(xué)生。當(dāng)所有的分組中都只有一個(gè)學(xué)生時(shí),則排序完成。

 在下面的實(shí)現(xiàn)中,使用遞歸:

/*By Vamei*/
/*select pivot, put elements (<= pivot) to the left*/
void quick_sort(int a[], int ac)
{
  /*use swap*/

  /* pivot is a position, 
    all the elements before pivot is smaller or equal to pvalue */
  int pivot;
  /* the position of the element to be tested against pivot */
  int sample;

  /* select a pvalue. 
    Median is supposed to be a good choice, but that will itself take time.
    here, the pvalue is selected in a very simple wayi: a[ac/2] */
  /* store pvalue at a[0] */
  swap(a+0, a+ac/2);
  pivot = 1; 

  /* test each element */
  for (sample=1; sample<ac; sample++) {
    if (a[sample] < a[0]) {
      swap(a+pivot, a+sample);
      pivot++;
    }
  }
  /* swap an element (which <= pvalue) with a[0] */
  swap(a+0,a+pivot-1);

  /* base case, if only two elements are in the array,
    the above pass has already sorted the array */
  if (ac<=2) return;
  else {
    /* recursion */
    quick_sort(a, pivot);
    quick_sort(a+pivot, ac-pivot);
  }
}

理想的pivot是采用分組元素中的中位數(shù)。然而尋找中位數(shù)的算法需要另行實(shí)現(xiàn)。也可以隨機(jī)選取元素作為pivot,隨機(jī)選取也需要另行實(shí)現(xiàn)。為了簡便,我每次都采用中間位置的元素作為pivot。

 

堆排序 (Heap Sort)

堆(heap)是常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它是一個(gè)有優(yōu)先級的隊(duì)列。最常見的堆的實(shí)現(xiàn)是一個(gè)有限定操作的Complete Binary Tree。這個(gè)Complete Binary Tree保持堆的特性,也就是父節(jié)點(diǎn)(parent)大于子節(jié)點(diǎn)(children)。因此,堆的根節(jié)點(diǎn)是所有堆元素中最小的。堆定義有插入節(jié)點(diǎn)和刪除根節(jié)點(diǎn)操作,這兩個(gè)操作都保持堆的特性。

我們可以將無序數(shù)組構(gòu)成一個(gè)堆,然后不斷取出根節(jié)點(diǎn),最終構(gòu)成一個(gè)有序數(shù)組。

堆的更詳細(xì)描述請閱讀參考書目。

下面是堆的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),以及插入節(jié)點(diǎn)和刪除根節(jié)點(diǎn)操作。你可以很方便的構(gòu)建堆,并取出根節(jié)點(diǎn),構(gòu)成有序數(shù)組。

/* By Vamei 
  Use an big array to implement heap
  DECLARE: int heap[MAXSIZE] in calling function
  heap[0] : total nodes in the heap
  for a node i, its children are i*2 and i*2+1 (if exists)
  its parent is i/2 */

void insert(int new, int heap[]) 
{
  int childIdx, parentIdx;
  heap[0] = heap[0] + 1;
  heap[heap[0]] = new;
  
  /* recover heap property */
  percolate_up(heap);
}

static void percolate_up(int heap[]) {
  int lightIdx, parentIdx;
  lightIdx = heap[0];
  parentIdx = lightIdx/2;
  /* lightIdx is root? && swap? */
  while((parentIdx > 0) && (heap[lightIdx] < heap[parentIdx])) {
    /* swap */
    swap(heap + lightIdx, heap + parentIdx); 
    lightIdx = parentIdx;
    parentIdx = lightIdx/2;
  }
}


int delete_min(int heap[]) 
{
  int min;
  if (heap[0] < 1) {
    /* delete element from an empty heap */
    printf("Error: delete_min from an empty heap.");
    exit(1);
  }

  /* delete root 
    move the last leaf to the root */
  min = heap[1];
  swap(heap + 1, heap + heap[0]);
  heap[0] -= 1;

  /* recover heap property */
  percolate_down(heap);
 
  return min;
}

static void percolate_down(int heap[]) {
  int heavyIdx;
  int childIdx1, childIdx2, minIdx;
  int sign; /* state variable, 1: swap; 0: no swap */

  heavyIdx = 1;
  do {
    sign   = 0;
    childIdx1 = heavyIdx*2;
    childIdx2 = childIdx1 + 1;
    if (childIdx1 > heap[0]) {
      /* both children are null */
      break; 
    }
    else if (childIdx2 > heap[0]) {
      /* right children is null */
      minIdx = childIdx1;
    }
    else {
      minIdx = (heap[childIdx1] < heap[childIdx2]) ?
             childIdx1 : childIdx2;
    }

    if (heap[heavyIdx] > heap[minIdx]) {
      /* swap with child */
      swap(heap + heavyIdx, heap + minIdx);
      heavyIdx = minIdx;
      sign = 1;
    }
  } while(sign == 1);
}

總結(jié)

除了上面的算法,還有諸如Bucket Sorting, Radix Sorting涉及。我會在未來實(shí)現(xiàn)了相關(guān)算法之后,補(bǔ)充到這篇文章中。相關(guān)算法的時(shí)間復(fù)雜度分析可以參考書目中找到。我自己也做了粗糙的分析。如果博客 園能支持?jǐn)?shù)學(xué)公式的顯示,我就把自己的分析過程貼出來,用于引玉。

上面的各個(gè)代碼是我自己寫的,只進(jìn)行了很簡單的測試。如果有錯(cuò)漏,先謝謝你的指正。

最后,上文中用到的交換函數(shù)為:

/* By Vamei */
/* exchange the values pointed by pa and pb*/
void swap(int *pa, int *pb)
{
  int tmp;
  tmp = *pa;
  *pa = *pb;
  *pb = tmp;
}

幾種排序算法的比較和選擇
1. 選取排序方法需要考慮的因素:
       (1) 待排序的元素?cái)?shù)目n;
       (2) 元素本身信息量的大小;
       (3) 關(guān)鍵字的結(jié)構(gòu)及其分布情況;
       (4) 語言工具的條件,輔助空間的大小等。

2. 一些建議:
   (1) 若n較小(n <= 50),則可以采用直接插入排序或直接選擇排序。由于直接插入排序所需的記錄移動操作較直接選擇排序多,因而當(dāng)記錄本身信息量較大時(shí),用直接選擇排序較好。
   (2) 若文件的初始狀態(tài)已按關(guān)鍵字基本有序,則選用直接插入或冒泡排序?yàn)橐恕?br />    (3) 若n較大,則應(yīng)采用時(shí)間復(fù)雜度為O(nlog2n)的排序方法:快速排序、堆排序或歸并排序。快速排序是目前基于比較的內(nèi)部排序法中被認(rèn)為是最好的方法。
   (4) 在基于比較排序方法中,每次比較兩個(gè)關(guān)鍵字的大小之后,僅僅出現(xiàn)兩種可能的轉(zhuǎn)移,因此可以用一棵二叉樹來描述比較判定過程,由此可以證明:當(dāng)文件的n個(gè)關(guān)鍵字隨機(jī)分布時(shí),任何借助于"比較"的排序算法,至少需要O(nlog2n)的時(shí)間。
   (5) 當(dāng)記錄本身信息量較大時(shí),為避免耗費(fèi)大量時(shí)間移動記錄,可以用鏈表作為存儲結(jié)構(gòu)。

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