-
冒泡排序(Bubble Sort)
-
选择排序(Selection Sort)
-
插入排序(Insertion Sort)
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归并排序(Merge Sort)
-
快速排序(Quick Sort)
-
堆排序(Heap Sort)
1. 冒泡排序(Bubble Sort)
算法描述: 冒泡排序通过重复遍历要排序的序列,每次比较相邻的两个元素。如果它们的顺序错误就交换它们的位置。每次遍历后,最大的元素会被"冒泡"到序列的最后。
算法步骤:
-
从第一个元素开始,依次比较每两个相邻元素,如果它们的顺序不对,则交换它们。
-
重复步骤1,直到没有元素需要交换。
代码示例:
#include <iostream>
#include <vector>
void bubbleSort(std::vector<int>& arr) {
int n = arr.size();
for (int i = 0; i < n - 1; ++i) {
for (int j = 0; j < n - i - 1; ++j) {
if (arr[j] > arr[j + 1]) {
std::swap(arr[j], arr[j + 1]);
}
}
}
}
int main() {
std::vector<int> arr = {64, 34, 25, 12, 22, 11, 90};
bubbleSort(arr);
for (int i : arr) {
std::cout << i << " ";
}
return 0;
}
时间复杂度:
-
最坏情况:O(n²)
-
最好情况:O(n)(当序列已经有序时)
-
平均情况:O(n²)
2. 选择排序(Selection Sort)
算法描述: 选择排序每次从未排序的部分中选出最小的元素,并将其放到已排序部分的末尾。这样,每次排序后,未排序部分的最小值会被移到正确的位置。
算法步骤:
-
从未排序部分中找到最小(或最大)元素。
-
将这个元素与未排序部分的第一个元素交换。
-
重复步骤1和步骤2,直到排序完成。
代码示例:
#include <iostream>
#include <vector>
void selectionSort(std::vector<int>& arr) {
int n = arr.size();
for (int i = 0; i < n - 1; ++i) {
int minIndex = i;
for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
if (arr[j] < arr[minIndex]) {
minIndex = j;
}
}
std::swap(arr[i], arr[minIndex]);
}
}
int main() {
std::vector<int> arr = {64, 25, 12, 22, 11};
selectionSort(arr);
for (int i : arr) {
std::cout << i << " ";
}
return 0;
}
时间复杂度:
-
最坏情况:O(n²)
-
最好情况:O(n²)
-
平均情况:O(n²)
3. 插入排序(Insertion Sort)
算法描述: 插入排序通过构建有序序列,将未排序的数据插入到有序序列中。它适合少量数据的排序,且数据基本有序时效率较高。
算法步骤:
-
从第二个元素开始,假设前面的元素已经有序。
-
对于当前元素,在前面的有序序列中找到合适的位置插入。
-
重复步骤1和步骤2,直到排序完成。
代码示例:
#include <iostream>
#include <vector>
void insertionSort(std::vector<int>& arr) {
int n = arr.size();
for (int i = 1; i < n; ++i) {
int key = arr[i];
int j = i - 1;
while (j >= 0 && arr[j] > key) {
arr[j + 1] = arr[j];
--j;
}
arr[j + 1] = key;
}
}
int main() {
std::vector<int> arr = {12, 11, 13, 5, 6};
insertionSort(arr);
for (int i : arr) {
std::cout << i << " ";
}
return 0;
}
时间复杂度:
-
最坏情况:O(n²)
-
最好情况:O(n)
-
平均情况:O(n²)
4. 归并排序(Merge Sort)
算法描述: 归并排序是一种典型的分治算法,它将序列分为两个子序列,分别排序后再合并。归并排序的效率较高,适用于处理大规模数据。
算法步骤:
-
将序列分为两个子序列。
-
分别对两个子序列进行递归排序。
-
合并两个已排序的子序列。
代码示例:
#include <iostream>
#include <vector>
void merge(std::vector<int>& arr, int left, int mid, int right) {
int n1 = mid - left + 1;
int n2 = right - mid;
std::vector<int> L(n1), R(n2);
for (int i = 0; i < n1; ++i)
L[i] = arr[left + i];
for (int i = 0; i < n2; ++i)
R[i] = arr[mid + 1 + i];
int i = 0, j = 0, k = left;
while (i < n1 && j < n2) {
if (L[i] <= R[j]) {
arr[k] = L[i];
i++;
} else {
arr[k] = R[j];
j++;
}
k++;
}
while (i < n1) {
arr[k] = L[i];
i++;
k++;
}
while (j < n2) {
arr[k] = R[j];
j++;
k++;
}
}
void mergeSort(std::vector<int>& arr, int left, int right) {
if (left < right) {
int mid = left + (right - left) / 2;
mergeSort(arr, left, mid);
mergeSort(arr, mid + 1, right);
merge(arr, left, mid, right);
}
}
int main() {
std::vector<int> arr = {38, 27, 43, 3, 9, 82, 10};
mergeSort(arr, 0, arr.size() - 1);
for (int i : arr) {
std::cout << i << " ";
}
return 0;
}
时间复杂度:
-
最坏情况:O(n log n)
-
最好情况:O(n log n)
-
平均情况:O(n log n)
5. 快速排序(Quick Sort)
算法描述: 快速排序通过选择一个基准元素,将序列分为两个子序列,一个子序列的元素都小于基准,另一个子序列的元素都大于基准,然后对两个子序列递归排序。
算法步骤:
-
选择一个基准元素。
-
将比基准元素小的放到左边,比基准元素大的放到右边。
-
对左右子序列递归排序。
代码示例:
#include <iostream>
#include <vector>
int partition(std::vector<int>& arr, int low, int high) {
int pivot = arr[high];
int i = low - 1;
for (int j = low; j < high; ++j) {
if (arr[j] < pivot) {
++i;
std::swap(arr[i], arr[j]);
}
}
std::swap(arr[i + 1], arr[high]);
return i + 1;
}
void quickSort(std::vector<int>& arr, int low, int high) {
if (low < high) {
int pi = partition(arr, low, high);
quickSort(arr, low, pi - 1);
quickSort(arr, pi + 1, high);
}
}
int main() {
std::vector<int> arr = {10, 7, 8, 9, 1, 5};
quickSort(arr, 0, arr.size() - 1);
for (int i : arr) {
std::cout << i << " ";
}
return 0;
}
时间复杂度:
-
最坏情况:O(n²)
-
最好情况:O(n log n)
-
平均情况:O(n log n)
6. 堆排序(Heap Sort)
算法描述: 堆排序通过构建最大堆来实现。堆是一种特殊的完全二叉树结构,堆排序的关键在于维护堆的性质。
算法步骤:
-
构建最大堆。
-
将堆顶元素与末尾元素交换,并调整堆。
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重复步骤2,直到排序完成。
代码示例:
#include <iostream>
#include <vector>
void heapify(std::vector<int>& arr, int n, int i) {
int largest = i;
int left = 2 * i + 1;
int right = 2 * i + 2;
if (left < n && arr[left] > arr[largest])
largest = left;
if (right < n && arr[right] > arr[largest])
largest = right;
if (largest != i) {
std::swap(arr[i], arr[largest]);
heapify(arr, n, largest);
}
}
void heapSort(std::vector<int>& arr) {
int n = arr.size();
for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; --i)
heapify(arr, n, i);
for (int i = n - 1; i >= 0; --i) {
std::swap(arr[0], arr[i]);
heapify(arr, i, 0);
}
}
int main() {
std::vector<int> arr = {12, 11, 13, 5, 6, 7};
heapSort(arr);
for (int i : arr) {
std::cout << i << " ";
}
return 0;
}
时间复杂度:
-
最坏情况:O(n log n)
-
最好情况:O(n log n)
-
平均情况:O(n log n)
总结
不同排序算法的时间复杂度不同,适用的场景也不尽相同:
-
冒泡排序、选择排序、插入排序 适用于小规模、近乎有序的数据。
-
归并排序、快速排序、堆排序 适用于大规模、无序的数据。