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南阳千牛网站建设,seo提高关键词,软件外包公司绩效考核,张北北京网站建设目录 一. 冒泡排序 基本思想 代码实现 时间和空间复杂度 稳定性 二. 快速排序 基本思想 代码实现 hoare法 挖坑法 前后指针法 时间和空间复杂度 稳定性 一. 冒泡排序 基本思想 冒泡排序是一种交换排序。两两比较数组元素,如果是逆序(即排列顺序与排序后…

   

                             

目录

一. 冒泡排序

基本思想

代码实现

时间和空间复杂度

稳定性

二. 快速排序

基本思想

代码实现

hoare法

挖坑法

前后指针法

时间和空间复杂度

稳定性


一. 冒泡排序

       基本思想

           冒泡排序是一种交换排序。两两比较数组元素,如果是逆序(即排列顺序与排序后的顺序相     反)就交换,直到所有元素都有序为止。

      方法步骤:                   

          ① 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。

          ② 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后,最后                  的元素会是最大的数

          ③ 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。

          ④ 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较

        图示

        

代码实现

  

//冒泡排序
void BubbleSort(int* a, int n)
{for (int i = 0; i < n - 1; i++){int flag = 0; //作为判断是否交换的标志for (int j = 1; j < n - i; j++){if (a[j-1] > a[j]){flag = 1;int tmp = a[j-1]; //交换a[j-1] = a[j];a[j] = tmp;}}if (flag == 0)break;}
}

时间和空间复杂度

     若初始序列为正序序列,则只需进行一趟排序,在排序过程中进行n-1次比较不移动元素;若初始序列为逆序序列,则需进行n-1趟排序n(n-1) / 2次比较,每次比较都需要移动 3 次,移动次数为  3n(n-1) / 2.

    时间复杂度:O(n^2)

    空间复杂度:O(1)

稳定性

     冒泡排序:稳定排序

二. 快速排序

      基本思想

       任取待排序元素序列中的某元素作为基准值,按照该排序码将待排序集合分割成两子序列,左子序列中所有元素均小于基准值,右子序列中所有元素均大于基准值,然后最左右子序列重复该过程,直到所有元素都排列在相应位置上为止
 

     方法步骤:       

  1. 从数列中挑出一个元素,称为 "基准"(pivot);

  2. 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作;

  3. 递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序;

     图示

代码实现

   

 hoare法

        思想方法:

           定义两个指针 left 和 right,分别指向左边和右边,左指针从左向右找大( 大于pivotkey),右      指针从右向左找小(小于pivotkey),左大右小就交换,相遇时与基准值交换

         图解:

               

        

 

int PartSort(int* a, int left, int right) //给数组分区,返回枢轴元素下标
{int pivotkey = left;while (left < right){//右边找比pivotkey小的while (left < right && a[right] >= a[pivotkey])right--;//左边找比pivotkey大的while (left < right && a[left] <= a[pivotkey])left++;Swap(&a[left], &a[right]);}Swap(&a[left], &a[pivotkey]); //把记录的枢轴元素,交换到枢轴位置return left;   //返回枢轴所在的位置下标
}

   

 挖坑法

      思想方法

              定义两个指针 left 和 right,分别指向左边和右边,先将第一个数据元素放在临时变量 pivotkey 中,形成一个坑位右指针先走,当指向的值小于 pivotkey 就停下,形成新的坑位;让左指针走,当指向的值大于 pivotkey 就停下,使其形成此次的新坑位,直到两指针相遇,把pivotkey的值放入坑中。

 

        图解:

         

           


int PartSort(int* a, int left, int right) //给数组分区,返回枢轴元素下标
{int pivotkey = a[left]; //保存第一个数据元素的值while (left < right){while (left < right && a[right] >= pivotkey) //找小{right--;}a[left] = a[right]; //右边形成新的坑while (left < right && a[left] <= pivotkey) //找大{left++;}a[right] = a[left]; //左边形成新的坑}a[left] = pivotkey;return left;
}

  前后指针法

      思想方法:

        定义两个指针 prev 和 cur ,初始时,prev指针指向序列开头,cur指针指向prev指针的后一个位置;cur的值与pivotkey的值比较,cur的值小,prev先后移一步,cur再后移;当cur的值大时,就prev的值与cur的值交换;直到cur为空时,prev的值与pivotkey的值交换。

       图解:

              

       


int PartSort(int* a, int left, int right) //给数组分区,返回枢轴元素下标
{int prev = left;int cur = left + 1;int pivotkey = left;while (cur <= right){if (a[cur] < a[pivotkey] && ++prev != cur)Swap(&a[cur], &a[prev]);cur++;}Swap(&a[pivotkey], &a[prev]);return prev;
}

时间和空间复杂度

         在最优情况下,partition每次都划的很均匀,此时时间复杂度为O(nlogn);平均情况下,其时   间复杂度也为O(nlogn)。在最坏的情况下,待排序的序列为正序或逆序时,递归树是一棵斜树,   此时,快速排序会堕落为冒泡排序,其时间复杂度为O(n^2),不过可以通过优化,使其提升为O(nlogn),总的来说还是O(nlogn)。

        空间复杂度,主要是递归造成的栈空间的使用,最好情况及平均情况下,树的递归深度为logn,空间复杂度均为O(logn);最坏情况,空间复杂度为O(n).

       时间复杂度:O(nlogn)

       空间复杂度:O(logn)

  稳定性

      由于元素的比较和交换是跳跃进行的,因此

      快速排序:不稳定排序

http://www.mmbaike.com/news/77007.html

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