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C语言排序算法实例分析

发表于:2025-11-07 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2025年11月07日,这篇文章主要讲解了"C语言排序算法实例分析",文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习"C语言排序算法实例分析"吧!1、直接插入排序基本思想:当插入第
千家信息网最后更新 2025年11月07日C语言排序算法实例分析

这篇文章主要讲解了"C语言排序算法实例分析",文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习"C语言排序算法实例分析"吧!

1、直接插入排序

基本思想: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) 、空间复杂度:O(1)

3. 稳定性:稳定

void InsertSort(int* a, int n){    //直接插入排序 ---- 升序        for (int i = 0; i < n - 1; ++i)        {                int end = i;                int tmp = a[end + 1];                while (end >= 0)                {                        if (a[i] > tmp) //如果比tmp大的话就往后移                        {                                a[end + 1] = a[end];                                --end;                        }                        else  //如果tmp比当前元素大的话就不需要交换位置了,直接跳出循环!                        {                                break;                        }                }                a[end + 1] = tmp; // 最后把tmp放到比他小的元素后面!        }}

2、希尔排序(缩小增量排序)

基本思想: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gap的记录分在同一组内,并对每一组内的记录进行排序。然后重复分组和排序的工作。当到达gap=1时,所有记录在统一组内排好序。

希尔排序的特性总结:

1. 希尔排序是对直接插入排序的优化。

2. 当gap > 1时都是预排序,目的是让数组更接近于有序。当gap == 1时,数组已经接近有序的 了,这样就会很快。这样整体而言,可以达到优化的效果。

3. 希尔排序的时间复杂度不好计算,需要进行推导,推导出来平均时间复杂度: O(N^1.3— N^2)

4. 稳定性:不稳定

void ShellSort(int* a, int n){    //希尔排序----升序        int gap = n;        while (gap > 1)        {                gap = gap / 2;                for (int i = 0; i < n - gap; ++i)                {                        int end = i;                        int tmp = a[end + gap];                        while (end >= 0)                        {                                if (a[end] > tmp)                                {                                        a[end + gap] = a[end];                                        end = end - gap;                                }                                else                                {                                        break;                                }                                a[end + gap] = tmp;                        }                }        }}

3、直接选择排序

基本思想:

在元素集合array[i]--array[n-1]中选择关键码最大(小)的数据元素 若它不是这组元素中的最后一个(第一个)元素,则将它与这组元素中的最后一个(第一个)元素交换 在剩余的array[i]--array[n-2](array[i+1]--array[n-1])集合中,重复上述步骤,直到集合剩余1个元素。

直接选择排序的特性总结:(因为特别简单就不画图了直接上代码)

1. 直接选择排序思考非常好理解,但是效率不是很好。实际中很少使用

2. 时间复杂度:O(N^2) 、空间复杂度:O(1)

3. 稳定性:不稳定

这里我们用一个优化版本,每次确定两个数的最终位置:

void Swap(int* p1, int* p2){        int tmp = *p1;        *p1 = *p2;        *p2 = tmp;} 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 = begin; i <= end; ++i)                {                        if (a[i] < a[min])                        {                                min = i;                        }                        if (a[i] > a[max])                        {                                max = i;                        }                }                Swap(&a[min], &a[begin]);                if (max == begin) //如果max等于begin的话就证明最大值是begin的位置                          //需要修正max的位置                {                        max = min;                }                Swap(&a[max], &a[end]);                ++begin;                --end;        }}

4、堆排序

堆排序(Heapsort)是指利用堆积树(堆)这种数据结构所设计的一种排序算法,它是选择排序的 一种。它是通过堆来进行选择数据。需要注意的是排升序要建大堆,排降序建小堆。

堆排序的特性总结:

1. 堆排序使用堆来选数,效率就高了很多。

2. 时间复杂度:O(N*logN) 、空间复杂度:O(1)

3. 稳定性:不稳定

void AdjustDown(int* a, int n, int root){        int parent = root;        int child = parent * 2 + 1;        while (child < n)        {                if (child + 1 < n && a[child] < a[child + 1])                {                        child = child + 1;                }                if (a[child] > a[parent])                {                        Swap(&a[child], &a[parent]);                        parent = child;                        child = parent * 2 + 1;                }                else                {                        break;                }        }} void HeapSort(int* a, int n){        for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; --i)        {                AdjustDown(a, n, i);        }        int end = n - 1;        while (end > 0)        {                Swap(&a[0], &a[end]);                AdjustDown(a, end, 0);                --end;        }}

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