数据结构中的各种排序---总结篇

      一个月没有写文章，原因是一直在忙碌着，但是其实是有收获的，下面就是我这前半个月最大的收获：对于数据结构中排序算法的总结，在我找工作的道路上帮助了我好多。如有错误，欢迎指正！

一、 基本概念：

1、  排序：按照一定的关键字，将一个序列排列成想要得到的一个新的序列。

2、  内部排序和外部排序：整个排序过程完全在内存中进行，叫做内部排序。数据量较大需要借助外部存储设备才能完成，叫做外部排序。

3、  主关键字和此关键字：

4、  排序的稳定性：对于相同的元素来说，在排序之前和之后的书讯是一样的，那么这种排序就是稳定的排序，如果顺序发生了变化，那么就是不稳定排序。

二、 插入类排序：

（一）   思想：在一个已经排好序的序列中，将未被排进的元素按照原先的规定插入到指定位置。

（二）   分类：

1、  直接插入排序：

①   思想：最基本的插入排序，将第i个插入到前i-1个中的适当位置。

②   时间复杂度：T(n) = O(n²)。

③   空间复杂度：S(n) = O(1)。

④   稳定性：稳定排序。循环条件while(r[0].key < r[j].key)保证的。

⑤   程序：

void InsSort(RecordType r[], int length) { for(i = 2; I <= length; i++) { r[0] = r[i]; j = i – 1; while(r[0].key < r[j].key) { r[j + 1] = r[j]; j = j – 1; } r[j+1] = r[0]; } }

2、  折半插入排序：

①   思想：因为是已经确定了前部分是有序序列，所以在查找插入位置的时候可以用折半查找的方法进行查找，提高效率。

②   时间复杂度：比较时的时间减为O(n㏒n)，但是移动元素的时间耗费未变，所以总是得时间复杂度还是O(n²)。

③   空间复杂度：S(n) = O(1)。

④   稳定性：稳定排序。

⑤   程序：

void BinSort(RecordType r[], int length) { for(i = 2; i <= length; i++) { x = r[i]; low = 1; high = i – 1; while(low <= high) { mid = (low + high) / 2; if(x.key < r[mid].key) high = mid – 1; else low = mid – 1; } for(j = i – 1; j >= low; --j) r[j + 1] = r[j]; r[low] = x; } }

3、  希尔排序：

①   思想：又称缩小增量排序法。把待排序序列分成若干较小的子序列，然后逐个使用直接插入排序法排序，最后再对一个较为有序的序列进行一次排序，主要是为了减少移动的次数，提高效率。原理应该就是从无序到渐渐有序，要比直接从无序到有序移动的次数会少一些。

②   时间复杂度：O(n的1.5次方)

③   空间复杂度：O(1)

④   稳定性：不稳定排序。{2,4,1,2}，2和1一组4和2一组，进行希尔排序，第一个2和最后一个2会发生位置上的变化。

⑤   程序：

void ShellInsert(RecordType r[], int length, int delta) { for(i = 1 + delta; i <= length; i++)/*1+delta为第一个子序列的第二个元素的下表*/ if(r[i].key < r[1 - delta].key) { r[0] = r[i]; for(j = i – delta; j > 0 && r[0].key < r[j].key; j -=delta) r[j + delta] = r[j]; r[j + delta] = r[0]; } } void ShellSort(RecordType r[], int length, int delta[], int n) { for(i = 0; i <= n – 1; ++i) ShellInsert(r, length, delta[i]); }

三、 交换类排序：

（一）   思想：通过交换逆序元素进行排序的方法。

（二）   分类：

1、  冒泡排序：

①   思想：反复扫描待排序序列，在扫描的过程中顺次比较相邻的两个元素的大小，若逆序就交换位置。第一趟，从第一个数据开始，比较相邻的两个数据，（以升序为例）如果大就交换，得到一个最大数据在末尾；然后进行第二趟，只扫描前n-1个元素，得到次大的放在倒数第二位。以此类推，最后得到升序序列。如果在扫描过程中，发现没有交换，说明已经排好序列，直接终止扫描。所以最多进行n-1趟扫描。

②   时间复杂度：T(n) = O(n²)。

③   空间复杂度：S(n) = O(1)。

④   稳定性：稳定排序。

⑤   程序：

void BubbleSort(RecordType r[], int length) { n = length; change = TRUE; for(i = 1; i <= n – 1 && change; i++) { change = FALSE; for(j = 1; j <= n – I; ++j) if(r[j].key > r[j + 1].key) { x = r[j]; r[j] = r[j + 1]; r[j + 1] = x; change = TRUE; } } }

2、  快速排序：

①   思想：冒泡排序一次只能消除一个逆序，为了能一次消除多个逆序，采用快速排序。以一个关键字为轴，从左从右依次与其进行对比，然后交换，第一趟结束后，可以把序列分为两个子序列，然后再分段进行快速排序，达到高效。

②   时间复杂度：平均T(n) = O(n㏒n)，最坏O(n²)。

③   空间复杂度：S(n) = O(㏒n)。

④   稳定性：不稳定排序。{3， 2， 2}

⑤   程序：

void QKSort(RecordType r[], int low, int high) { int pos; if(low < high) { pos = QKPass(r, low, high); QKSort(r, low, pos - 1); QKSort(r, pos + 1, high); } } int QKPass(RecordType r[], int left, int right) { RecordType x; int low, high; x = r[left]; low = left; high = right; while(low < high) { while(low < high && r[high].key >= x.key) high--; if(low < high) { r[low] = r[high]; low++; } while(low < high && r[low].key < x.key) low++; if(low < high) { r[high] = r[low]; high--; } } r[low] = x; return low; }

四、 选择类排序：

（一）   思想：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的第i个记录。

（二）   分类：

1、  简单选择排序：

①   思想：第一趟时，从第一个记录开始，通过n – 1次关键字的比较，从n个记录中选出关键字最小的记录，并和第一个记录进行交换。第二趟从第二个记录开始，选择最小的和第二个记录交换。以此类推，直至全部排序完毕。

②   时间复杂度：T(n) = O(n²)。

③   空间复杂度：S(n) = O(1)。

④   稳定性：不稳定排序，{3， 3， 2}。

⑤   程序：

void SelectSort(RecordType r[], int length) { n = length; for(i = 1; i <= n - 1; i++) { k = i; for(j = i + 1; j <= n; i++) if(r[j].key < r[k],key) k = j; if(k != i) { x = r[i]; r[i] = r[k]; r[k] = x; } } }

2、  树形选择排序：

①   思想：为了减少比较次数，两两进行比较，得出的较小的值再两两比较，直至得出最小的输出，然后在原来位置上置为∞，再进行比较。直至所有都输出。

②   时间复杂度：T(n) = O(n㏒n)。

③   空间复杂度：较简单选择排序，增加了n-1个额外的存储空间存放中间比较结果，就是树形结构的所有根节点。S(n) = O(n)。

④   稳定性：稳定排序。

⑤   程序：

3、  堆排序：

①   思想：把待排序记录的关键字存放在数组r[1…n]中，将r看成是一刻完全二叉树的顺序表示，每个节点表示一个记录，第一个记录r[1]作为二叉树的根，一下个记录r[2…n]依次逐层从左到右顺序排列，任意节点r[i]的左孩子是r[2i]，右孩子是r[2i+1]，双亲是r[i/2向下取整]。然后对这棵完全二叉树进行调整建堆。

②   时间复杂度：T(n) = O(n㏒n)。

③   空间复杂度：S(n) = O(1)。

④   稳定性：不稳定排序。{5， 5， 3}

⑤   程序：

(1)     调整堆：

void sift(RecordType r[], int k, int m) { /*假设r[k...m]是以r[k]为根的完全二叉树，而且分别以r[2k]和r[2k+1]为根的左右子树为大根堆，调整r[k]，使整个序列r[k...m]满足堆的性质*/ t = r[k];/*暂存“根”记录r[k]*/ x = r[k].key; i = k; j = 2 * i; finished = FALSE; while(j <= m && !finished) { if(j < m && r[j].key < r[j + 1].key) j = j + 1;/*若存在右子树，且右子树根的关键字大，则沿右分支“筛选”*/ if(x >= r[j].key) finished = TRUE;/*筛选完毕*/ else { r[i] = r[j]; i = j; j = 2 * i; }/*继续筛选*/ } r[i] = t;/*将r[k]填入到恰当的位置*/ }

(2)     建初堆：

void crt_heap(recordType r[], int length) { n = length; for(i = n / 2; i >= 1; --i)/*自第n/2向下取整 个记录开始进行筛选建堆*/ sift(r, i, n); }

(3)     堆排序：

void HeapSort(RecordType r[], int length) { crt_heap(r, length); n = length; for(i = n; i >= 2; --i) { b = r[1];/*将堆顶记录和堆中的最后一个记录互换*/ r[1] = r[i]; r[i] = b; sift(r, 1, i - 1);/*进行调整，使r[1…i-1]变成堆*/ } }

五、 归并排序：

（一）   思想：

（二）   分类：

1、  归并排序：

①   思想：假设初始序列右n个记录，首先将这n个记录看成n个有序的子序列，每个子序列的长度为1，然后两两归并，得到n/2向上取整 个长度为2（n为奇数时，最后一个序列的长度为1）的有序子序列。在此基础上，在对长度为2的有序子序列进行两两归并，得到若干个长度为4的有序子序列。如此重复，直至得到一个长度为n的有序序列为止。

②   时间复杂度：T(n) = O(n㏒n)。

③   空间复杂度：S(n) = O(n)。

④   稳定性：稳定排序。

⑤   程序：

void Merge(RecordType r1[], int low, int mid, int high, RecordType r2[]) { /*已知r1[low...mid]和r1[mid + 1...high]分别按关键字有序排列，将它们合并成一个有序序列，存放在r2[low...high]*/ i = low; j = mid + 1; k = low; while((i <= mid) && (j <= high)) { if(r1[i].key <= r1[j].key) { r2[k] = r1[i]; ++i; } else { r2[k] = r1[j]; ++j; } ++k; } while(i <= mid) { r2[k] = r1[i]; k++; i++; } while(j <= high) { r2[k] = r1[j]; k++; j++; } } void MSort(RecordType r1[], int low, int high, RecordType r3[]) { /*r1[low...high]经过排序后放在r3[low...high]中，r2[low...high]为辅助空间*/ RecordType r2[N]; if(low == high) r3[low] = r1[low]; else { mid = (low + high) / 2; MSort(r1, low, mid, r2); MSort(r1, mid + 1, high, r2); Merge(r2, low, mid, high, r3); } } void MergeSort(RecordType r[], int n) { /*对记录数组r[1...n]做归并排序*/ MSort(r, 1, n, r); }

六、 分配类排序：

（一）   思想：分配类排序是利用分配和收集两种基本操作。

（二）   分类：

1、  多关键字排序：

2、  链式基数排序：

①   思想：先分配，再收集，就是先按照一个次关键字收集一下，然后进行收集（第一个排序），然后再换一个关键字把新序列分配一下，然后再收集起来，又完成一次排序，这样所有关键字分配收集完后，就完成了排序。

②   时间复杂度：T(n) = O( d ( n + rd ) )。

③   空间复杂度：S(n) = O(rd)。

④   稳定性：稳定排序。

⑤   程序：

七、 总结：

（1）简单排序法一般只用于n较小的情况（例如n<30）。当序列的记录“基本有序”时，直接插入排序是最佳的排序方法。如果记录中的数据较多，则应采用移动次数较少的简单选择排序法。

（2）快速排序、堆排序和归并排序的平均时间复杂度均为O(n㏒n)，但实验结果表明，就平均时间性能而言，快速排序是所有排序方法中最好的。遗憾的是，快速排序在最坏情况下的时间性能为O(n²)。堆排序和归并排序的最坏时间复杂度仍为O(n㏒n)，当n较大时，归并排序的时间性能优于堆排序，但它所需的辅助空间最多。

（3）可以将简单排序法与性能较好的排序方法结合使用。例如，在快速排序中，当划分子区间的长度小于某值时，可以转而调用直接插入排序法；或者先将待排序序列划分成若干子序列，分别进行直接插入排序，然后再利用归并排序法，将有序子序列合并成一个完整的有序序列。

（4）基数排序的时间复杂度可以写成O(d·n)。因此，它最适合于n值很大而关键字的位数d较小的序列。当d远小于n时，其时间复杂度接近O(n)。

（5）从排序的稳定性上来看，在所有简单排序法中，简单选择排序是不稳定的，其他各种简单排序法都是稳定的。然而，在那些时间性能较好的排序方法中，希尔排序、快速排序、堆排序都是不稳定的，只有归并排序、基数排序是稳定的。

最后

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