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c排序演算法復雜度

發布時間:2023-01-09 17:42:38

❶ 用C語言描述下列演算法,並給出演算法的時間復雜度。

你說的用c描述下列演算法?還是說用演算法描述這些問題??
對於(1):只需一行一行(或一列一列)的相加即可,兩層for循環,時間復雜度為n平方;
(2)和(3)都可以用一個排序演算法就行,不同的是(2)可以直接用if~else判斷就可以給出答案,時間復雜度o(1);而(3),可用的排序演算法就比較多了,選擇排序,冒泡排序,快速排序等等……不同的排序演算法時間復雜度也不一樣……

❷ C語言排序

//總共給你整理了7種排序演算法:希爾排序,鏈式基數排序,歸並排序
//起泡排序,簡單選擇排序,樹形選擇排序,堆排序,先自己看看吧,
//看不懂可以再問身邊的人或者查資料,既然可以上網,我相信你所在的地方信息流通方式應該還行,所有的程序全部在VC++6.0下編譯通過
//希爾排序
#include<stdio.h>
typedef int InfoType; // 定義其它數據項的類型
#define EQ(a,b) ((a)==(b))
#define LT(a,b) ((a)<(b))
#define LQ(a,b) ((a)<=(b))
#define MAXSIZE 20 // 一個用作示例的小順序表的最大長度
typedef int KeyType; // 定義關鍵字類型為整型
struct RedType // 記錄類型
{
KeyType key; // 關鍵字項
InfoType otherinfo; // 其它數據項,具體類型在主程中定義
};

struct SqList // 順序表類型
{
RedType r[MAXSIZE+1]; // r[0]閑置或用作哨兵單元
int length; // 順序表長度
};
void ShellInsert(SqList &L,int dk)
{ // 對順序表L作一趟希爾插入排序。本演算法是和一趟直接插入排序相比,
// 作了以下修改:
// 1.前後記錄位置的增量是dk,而不是1;
// 2.r[0]只是暫存單元,不是哨兵。當j<=0時,插入位置已找到。演算法10.4
int i,j;
for(i=dk+1;i<=L.length;++i)
if LT(L.r[i].key,L.r[i-dk].key)
{ // 需將L.r[i]插入有序增量子表
L.r[0]=L.r[i]; // 暫存在L.r[0]
for(j=i-dk;j>0&<(L.r[0].key,L.r[j].key);j-=dk)
L.r[j+dk]=L.r[j]; // 記錄後移,查找插入位置
L.r[j+dk]=L.r[0]; // 插入
}
}

void print(SqList L)
{
int i;
for(i=1;i<=L.length;i++)
printf("%d ",L.r[i].key);
printf("\n");
}

void print1(SqList L)
{
int i;
for(i=1;i<=L.length;i++)
printf("(%d,%d)",L.r[i].key,L.r[i].otherinfo);
printf("\n");
}

void ShellSort(SqList &L,int dlta[],int t)
{ // 按增量序列dlta[0..t-1]對順序表L作希爾排序。演算法10.5
int k;
for(k=0;k<t;++k)
{
ShellInsert(L,dlta[k]); // 一趟增量為dlta[k]的插入排序
printf("第%d趟排序結果: ",k+1);
print(L);
}
}

#define N 10
#define T 3
void main()
{
RedType d[N]={{49,1},{38,2},{65,3},{97,4},{76,5},{13,6},{27,7},{49,8},{55,9},{4,10}};
SqList l;
int dt[T]={5,3,1}; // 增量序列數組
for(int i=0;i<N;i++)
l.r[i+1]=d[i];
l.length=N;
printf("排序前: ");
print(l);
ShellSort(l,dt,T);
printf("排序後: ");
print1(l);
}

/*****************************************************************/
//鏈式基數排序
typedef int InfoType; // 定義其它數據項的類型
typedef int KeyType; // 定義RedType類型的關鍵字為整型
struct RedType // 記錄類型(同c10-1.h)
{
KeyType key; // 關鍵字項
InfoType otherinfo; // 其它數據項
};
typedef char KeysType; // 定義關鍵字類型為字元型
#include<string.h>
#include<ctype.h>
#include<malloc.h> // malloc()等
#include<limits.h> // INT_MAX等
#include<stdio.h> // EOF(=^Z或F6),NULL
#include<stdlib.h> // atoi()
#include<io.h> // eof()
#include<math.h> // floor(),ceil(),abs()
#include<process.h> // exit()
#include<iostream.h> // cout,cin
// 函數結果狀態代碼
#define TRUE 1
#define FALSE 0
#define OK 1
#define ERROR 0
#define INFEASIBLE -1
typedef int Status; // Status是函數的類型,其值是函數結果狀態代碼,如OK等
typedef int Boolean; // Boolean是布爾類型,其值是TRUE或FALSE
#define MAX_NUM_OF_KEY 8 // 關鍵字項數的最大值
#define RADIX 10 // 關鍵字基數,此時是十進制整數的基數
#define MAX_SPACE 1000
struct SLCell // 靜態鏈表的結點類型
{
KeysType keys[MAX_NUM_OF_KEY]; // 關鍵字
InfoType otheritems; // 其它數據項
int next;
};

struct SLList // 靜態鏈表類型
{
SLCell r[MAX_SPACE]; // 靜態鏈表的可利用空間,r[0]為頭結點
int keynum; // 記錄的當前關鍵字個數
int recnum; // 靜態鏈表的當前長度
};

typedef int ArrType[RADIX];
void InitList(SLList &L,RedType D[],int n)
{ // 初始化靜態鏈表L(把數組D中的數據存於L中)
char c[MAX_NUM_OF_KEY],c1[MAX_NUM_OF_KEY];
int i,j,max=D[0].key; // max為關鍵字的最大值
for(i=1;i<n;i++)
if(max<D[i].key)
max=D[i].key;
L.keynum=int(ceil(log10(max)));
L.recnum=n;
for(i=1;i<=n;i++)
{
L.r[i].otheritems=D[i-1].otherinfo;
itoa(D[i-1].key,c,10); // 將10進制整型轉化為字元型,存入c
for(j=strlen(c);j<L.keynum;j++) // 若c的長度<max的位數,在c前補'0'
{
strcpy(c1,"0");
strcat(c1,c);
strcpy(c,c1);
}
for(j=0;j<L.keynum;j++)
L.r[i].keys[j]=c[L.keynum-1-j];
}
}

int ord(char c)
{ // 返回k的映射(個位整數)
return c-'0';
}

void Distribute(SLCell r[],int i,ArrType f,ArrType e) // 演算法10.15
{ // 靜態鍵表L的r域中記錄已按(keys[0],…,keys[i-1])有序。本演算法按
// 第i個關鍵字keys[i]建立RADIX個子表,使同一子表中記錄的keys[i]相同。
// f[0..RADIX-1]和e[0..RADIX-1]分別指向各子表中第一個和最後一個記錄
int j,p;
for(j=0;j<RADIX;++j)
f[j]=0; // 各子表初始化為空表
for(p=r[0].next;p;p=r[p].next)
{
j=ord(r[p].keys[i]); // ord將記錄中第i個關鍵字映射到[0..RADIX-1]
if(!f[j])
f[j]=p;
else
r[e[j]].next=p;
e[j]=p; // 將p所指的結點插入第j個子表中
}
}

int succ(int i)
{ // 求後繼函數
return ++i;
}

void Collect(SLCell r[],ArrType f,ArrType e)
{ // 本演算法按keys[i]自小至大地將f[0..RADIX-1]所指各子表依次鏈接成
// 一個鏈表,e[0..RADIX-1]為各子表的尾指針。演算法10.16
int j,t;
for(j=0;!f[j];j=succ(j)); // 找第一個非空子表,succ為求後繼函數
r[0].next=f[j];
t=e[j]; // r[0].next指向第一個非空子表中第一個結點
while(j<RADIX-1)
{
for(j=succ(j);j<RADIX-1&&!f[j];j=succ(j)); // 找下一個非空子表
if(f[j])
{ // 鏈接兩個非空子表
r[t].next=f[j];
t=e[j];
}
}
r[t].next=0; // t指向最後一個非空子表中的最後一個結點
}

void printl(SLList L)
{ // 按鏈表輸出靜態鏈表
int i=L.r[0].next,j;
while(i)
{
for(j=L.keynum-1;j>=0;j--)
printf("%c",L.r[i].keys[j]);
printf(" ");
i=L.r[i].next;
}
}

void RadixSort(SLList &L)
{ // L是採用靜態鏈表表示的順序表。對L作基數排序,使得L成為按關鍵字
// 自小到大的有序靜態鏈表,L.r[0]為頭結點。演算法10.17
int i;
ArrType f,e;
for(i=0;i<L.recnum;++i)
L.r[i].next=i+1;
L.r[L.recnum].next=0; // 將L改造為靜態鏈表
for(i=0;i<L.keynum;++i)
{ // 按最低位優先依次對各關鍵字進行分配和收集
Distribute(L.r,i,f,e); // 第i趟分配
Collect(L.r,f,e); // 第i趟收集
printf("第%d趟收集後:\n",i+1);
printl(L);
printf("\n");
}
}

void print(SLList L)
{ // 按數組序號輸出靜態鏈表
int i,j;
printf("keynum=%d recnum=%d\n",L.keynum,L.recnum);
for(i=1;i<=L.recnum;i++)
{
printf("keys=");
for(j=L.keynum-1;j>=0;j--)
printf("%c",L.r[i].keys[j]);
printf(" otheritems=%d next=%d\n",L.r[i].otheritems,L.r[i].next);
}
}

void Sort(SLList L,int adr[]) // 改此句(類型)
{ // 求得adr[1..L.length],adr[i]為靜態鏈表L的第i個最小記錄的序號
int i=1,p=L.r[0].next;
while(p)
{
adr[i++]=p;
p=L.r[p].next;
}
}

void Rearrange(SLList &L,int adr[]) // 改此句(類型)
{ // adr給出靜態鏈表L的有序次序,即L.r[adr[i]]是第i小的記錄。
// 本演算法按adr重排L.r,使其有序。演算法10.18(L的類型有變)
int i,j,k;
for(i=1;i<L.recnum;++i) // 改此句(類型)
if(adr[i]!=i)
{
j=i;
L.r[0]=L.r[i]; // 暫存記錄L.r[i]
while(adr[j]!=i)
{ // 調整L.r[adr[j]]的記錄到位直到adr[j]=i為止
k=adr[j];
L.r[j]=L.r[k];
adr[j]=j;
j=k; // 記錄按序到位
}
L.r[j]=L.r[0];
adr[j]=j;
}
}

#define N 10
void main()
{
RedType d[N]={{278,1},{109,2},{63,3},{930,4},{589,5},{184,6},{505,7},{269,8},{8,9},{83,10}};
SLList l;
int *adr;
InitList(l,d,N);
printf("排序前(next域還沒賦值):\n");
print(l);
RadixSort(l);
printf("排序後(靜態鏈表):\n");
print(l);
adr=(int*)malloc((l.recnum)*sizeof(int));
Sort(l,adr);
Rearrange(l,adr);
printf("排序後(重排記錄):\n");
print(l);
}
/*******************************************/
//歸並排序
#include<stdio.h>
typedef int InfoType; // 定義其它數據項的類型
#define EQ(a,b) ((a)==(b))
#define LT(a,b) ((a)<(b))
#define LQ(a,b) ((a)<=(b))
#define MAXSIZE 20 // 一個用作示例的小順序表的最大長度
typedef int KeyType; // 定義關鍵字類型為整型
struct RedType // 記錄類型
{
KeyType key; // 關鍵字項
InfoType otherinfo; // 其它數據項,具體類型在主程中定義
};

struct SqList // 順序表類型
{
RedType r[MAXSIZE+1]; // r[0]閑置或用作哨兵單元
int length; // 順序表長度
};
void Merge(RedType SR[],RedType TR[],int i,int m,int n)
{ // 將有序的SR[i..m]和SR[m+1..n]歸並為有序的TR[i..n] 演算法10.12
int j,k,l;
for(j=m+1,k=i;i<=m&&j<=n;++k) // 將SR中記錄由小到大地並入TR
if LQ(SR[i].key,SR[j].key)
TR[k]=SR[i++];
else
TR[k]=SR[j++];
if(i<=m)
for(l=0;l<=m-i;l++)
TR[k+l]=SR[i+l]; // 將剩餘的SR[i..m]復制到TR
if(j<=n)
for(l=0;l<=n-j;l++)
TR[k+l]=SR[j+l]; // 將剩餘的SR[j..n]復制到TR
}

void MSort(RedType SR[],RedType TR1[],int s, int t)
{ // 將SR[s..t]歸並排序為TR1[s..t]。演算法10.13
int m;
RedType TR2[MAXSIZE+1];
if(s==t)
TR1[s]=SR[s];
else
{
m=(s+t)/2; // 將SR[s..t]平分為SR[s..m]和SR[m+1..t]
MSort(SR,TR2,s,m); // 遞歸地將SR[s..m]歸並為有序的TR2[s..m]
MSort(SR,TR2,m+1,t); // 遞歸地將SR[m+1..t]歸並為有序的TR2[m+1..t]
Merge(TR2,TR1,s,m,t); // 將TR2[s..m]和TR2[m+1..t]歸並到TR1[s..t]
}
}

void MergeSort(SqList &L)
{ // 對順序表L作歸並排序。演算法10.14
MSort(L.r,L.r,1,L.length);
}

void print(SqList L)
{
int i;
for(i=1;i<=L.length;i++)
printf("(%d,%d)",L.r[i].key,L.r[i].otherinfo);
printf("\n");
}

#define N 7
void main()
{
RedType d[N]={{49,1},{38,2},{65,3},{97,4},{76,5},{13,6},{27,7}};
SqList l;
int i;
for(i=0;i<N;i++)
l.r[i+1]=d[i];
l.length=N;
printf("排序前:\n");
print(l);
MergeSort(l);
printf("排序後:\n");
print(l);
}
/**********************************************/
//起泡排序
#include<string.h>
#include<ctype.h>
#include<malloc.h> // malloc()等
#include<limits.h> // INT_MAX等
#include<stdio.h> // EOF(=^Z或F6),NULL
#include<stdlib.h> // atoi()
#include<io.h> // eof()
#include<math.h> // floor(),ceil(),abs()
#include<process.h> // exit()
#include<iostream.h> // cout,cin
// 函數結果狀態代碼
#define TRUE 1
#define FALSE 0
#define OK 1
#define ERROR 0
#define INFEASIBLE -1
typedef int Status;
typedef int Boolean;
#define N 8
void bubble_sort(int a[],int n)
{ // 將a中整數序列重新排列成自小至大有序的整數序列(起泡排序)
int i,j,t;
Status change;
for(i=n-1,change=TRUE;i>1&&change;--i)
{
change=FALSE;
for(j=0;j<i;++j)
if(a[j]>a[j+1])
{
t=a[j];
a[j]=a[j+1];
a[j+1]=t;
change=TRUE;
}
}
}

void print(int r[],int n)
{
int i;
for(i=0;i<n;i++)
printf("%d ",r[i]);
printf("\n");
}

void main()
{
int d[N]={49,38,65,97,76,13,27,49};
printf("排序前:\n");
print(d,N);
bubble_sort(d,N);
printf("排序後:\n");
print(d,N);
}
/****************************************************/
//簡單選擇排序
#include<stdio.h>
typedef int InfoType; // 定義其它數據項的類型
#define MAXSIZE 20 // 一個用作示例的小順序表的最大長度
typedef int KeyType; // 定義關鍵字類型為整型
struct RedType // 記錄類型
{
KeyType key; // 關鍵字項
InfoType otherinfo; // 其它數據項,具體類型在主程中定義
};

struct SqList // 順序表類型
{
RedType r[MAXSIZE+1]; // r[0]閑置或用作哨兵單元
int length; // 順序表長度
};
int SelectMinKey(SqList L,int i)
{ // 返回在L.r[i..L.length]中key最小的記錄的序號
KeyType min;
int j,k;
k=i; // 設第i個為最小
min=L.r[i].key;
for(j=i+1;j<=L.length;j++)
if(L.r[j].key<min) // 找到更小的
{
k=j;
min=L.r[j].key;
}
return k;
}

void SelectSort(SqList &L)
{ // 對順序表L作簡單選擇排序。演算法10.9
int i,j;
RedType t;
for(i=1;i<L.length;++i)
{ // 選擇第i小的記錄,並交換到位
j=SelectMinKey(L,i); // 在L.r[i..L.length]中選擇key最小的記錄
if(i!=j)
{ // 與第i個記錄交換
t=L.r[i];
L.r[i]=L.r[j];
L.r[j]=t;
}
}
}

void print(SqList L)
{
int i;
for(i=1;i<=L.length;i++)
printf("(%d,%d)",L.r[i].key,L.r[i].otherinfo);
printf("\n");
}

#define N 8
void main()
{
RedType d[N]={{49,1},{38,2},{65,3},{97,4},{76,5},{13,6},{27,7},{49,8}};
SqList l;
int i;
for(i=0;i<N;i++)
l.r[i+1]=d[i];
l.length=N;
printf("排序前:\n");
print(l);
SelectSort(l);
printf("排序後:\n");
print(l);
}
/************************************************/
//樹形選擇排序
#include<string.h>
#include<ctype.h>
#include<malloc.h> // malloc()等
#include<limits.h> // INT_MAX等
#include<stdio.h> // EOF(=^Z或F6),NULL
#include<stdlib.h> // atoi()
#include<io.h> // eof()
#include<math.h> // floor(),ceil(),abs()
#include<process.h> // exit()
#include<iostream.h> // cout,cin
// 函數結果狀態代碼
#define TRUE 1
#define FALSE 0
#define OK 1
#define ERROR 0
#define INFEASIBLE -1
typedef int Status; // Status是函數的類型,其值是函數結果狀態代碼,如OK等
typedef int Boolean; // Boolean是布爾類型,其值是TRUE或FALSE
typedef int InfoType; // 定義其它數據項的類型
#define MAXSIZE 20 // 一個用作示例的小順序表的最大長度
typedef int KeyType; // 定義關鍵字類型為整型
struct RedType // 記錄類型
{
KeyType key; // 關鍵字項
InfoType otherinfo; // 其它數據項,具體類型在主程中定義
};

struct SqList // 順序表類型
{
RedType r[MAXSIZE+1]; // r[0]閑置或用作哨兵單元
int length; // 順序表長度
};
void TreeSort(SqList &L)
{ // 樹形選擇排序
int i,j,j1,k,k1,l,n=L.length;
RedType *t;
l=(int)ceil(log(n)/log(2))+1; // 完全二叉樹的層數
k=(int)pow(2,l)-1; // l層完全二叉樹的結點總數
k1=(int)pow(2,l-1)-1; // l-1層完全二叉樹的結點總數
t=(RedType*)malloc(k*sizeof(RedType)); // 二叉樹採用順序存儲結構
for(i=1;i<=n;i++) // 將L.r賦給葉子結點
t[k1+i-1]=L.r[i];
for(i=k1+n;i<k;i++) // 給多餘的葉子的關鍵字賦無窮大
t[i].key=INT_MAX;
j1=k1;
j=k;
while(j1)
{ // 給非葉子結點賦值
for(i=j1;i<j;i+=2)
t[i].key<t[i+1].key?(t[(i+1)/2-1]=t[i]):(t[(i+1)/2-1]=t[i+1]);
j=j1;
j1=(j1-1)/2;
}
for(i=0;i<n;i++)
{
L.r[i+1]=t[0]; // 將當前最小值賦給L.r[i]
j1=0;
for(j=1;j<l;j++) // 沿樹根找結點t[0]在葉子中的序號j1
t[2*j1+1].key==t[j1].key?(j1=2*j1+1):(j1=2*j1+2);
t[j1].key=INT_MAX;
while(j1)
{
j1=(j1+1)/2-1; // 序號為j1的結點的雙親結點序號
t[2*j1+1].key<=t[2*j1+2].key?(t[j1]=t[2*j1+1]):(t[j1]=t[2*j1+2]);
}
}
free(t);
}

void print(SqList L)
{
int i;
for(i=1;i<=L.length;i++)
printf("(%d,%d)",L.r[i].key,L.r[i].otherinfo);
printf("\n");
}

#define N 8
void main()
{
RedType d[N]={{49,1},{38,2},{65,3},{97,4},{76,5},{13,6},{27,7},{49,8}};
SqList l;
int i;
for(i=0;i<N;i++)
l.r[i+1]=d[i];
l.length=N;
printf("排序前:\n");
print(l);
TreeSort(l);
printf("排序後:\n");
print(l);
}
/****************************/
//堆排序
#include<stdio.h>
typedef int InfoType; // 定義其它數據項的類型
#define EQ(a,b) ((a)==(b))
#define LT(a,b) ((a)<(b))
#define LQ(a,b) ((a)<=(b))
#define MAXSIZE 20 // 一個用作示例的小順序表的最大長度
typedef int KeyType; // 定義關鍵字類型為整型
struct RedType // 記錄類型
{
KeyType key; // 關鍵字項
InfoType otherinfo; // 其它數據項,具體類型在主程中定義
};

struct SqList // 順序表類型
{
RedType r[MAXSIZE+1]; // r[0]閑置或用作哨兵單元
int length; // 順序表長度
};

typedef SqList HeapType; // 堆採用順序表存儲表示
void HeapAdjust(HeapType &H,int s,int m) // 演算法10.10
{ // 已知H.r[s..m]中記錄的關鍵字除H.r[s].key之外均滿足堆的定義,本函數
// 調整H.r[s]的關鍵字,使H.r[s..m]成為一個大頂堆(對其中記錄的關鍵字而言)
RedType rc;
int j;
rc=H.r[s];
for(j=2*s;j<=m;j*=2)
{ // 沿key較大的孩子結點向下篩選
if(j<m&<(H.r[j].key,H.r[j+1].key))
++j; // j為key較大的記錄的下標
if(!LT(rc.key,H.r[j].key))
break; // rc應插入在位置s上
H.r[s]=H.r[j];
s=j;
}
H.r[s]=rc; // 插入
}

void HeapSort(HeapType &H)
{ // 對順序表H進行堆排序。演算法10.11
RedType t;
int i;
for(i=H.length/2;i>0;--i) // 把H.r[1..H.length]建成大頂堆
HeapAdjust(H,i,H.length);
for(i=H.length;i>1;--i)
{ // 將堆頂記錄和當前未經排序子序列H.r[1..i]中最後一個記錄相互交換
t=H.r[1];
H.r[1]=H.r[i];
H.r[i]=t;
HeapAdjust(H,1,i-1); // 將H.r[1..i-1]重新調整為大頂堆
}
}

void print(HeapType H)
{
int i;
for(i=1;i<=H.length;i++)
printf("(%d,%d)",H.r[i].key,H.r[i].otherinfo);
printf("\n");
}

#define N 8
void main()
{
RedType d[N]={{49,1},{38,2},{65,3},{97,4},{76,5},{13,6},{27,7},{49,8}};
HeapType h;
int i;
for(i=0;i<N;i++)
h.r[i+1]=d[i];
h.length=N;
printf("排序前:\n");
print(h);
HeapSort(h);
printf("排序後:\n");
print(h);
}

❸ 以下排序演算法最壞情況下時間復雜度最低的是 A.冒泡排序 B.插入 C.選擇 D.快排

在冒泡排序,插入排序,選擇排序,快速排序中,在最最壞情況下,快速排序的時間復雜為O(n2) ,插入排序O(n2),選擇排序O(n2),冒泡排序O(n2)。所以ABCD時間復雜度是一樣的。

知識拓展:

在快速排序演算法中,最為關鍵的就是選取一個基值,將數組分為大於基值以及小於基值兩部分,並返回基值所以在位置以利用於遞歸劃分。

對數組a,設需要劃分的其中一段為a[p]~a[r],我們期待的結果是得到一個q,其中p<=q<=r,使得a[p]~a[q-1]<=a[q]<=a[q+1]~a[r],這個時候原先的一段數組被分成了三部分。

首先,設基值為這段數組的最後一個元素a[r],我們希望最後得到的結果是a[r]現在對應的值在演算法結束後可以排在比他大和小的兩部分的中間愛。

然後令i=p-1; j=p,當發現有a[j]>x時,j繼續前進,不需要任何移動。當發現a[j]<=x時,我們需要將這個元素放到小於基值的一邊,於是將i自加1,並交換此時a[i],與a[j]的元素,然後j自加1。這個時候i指向的是比基值小的那段數據的最後一個元素,j指向的是第一個還沒有判斷的剩餘元素。

上面一步不斷循環直到j指向了r,此時只剩下r沒有和基值判斷了,而a[r]本來就是基值,而除了a[r]以外,a[p]~a[i]是小於基值的部分,a[i+1]~a[r-1]是大於基值的部分,所以此時只需交換a[i+1]和a[r]即可。

由於對數組a從頭到尾掃描一次就可以得到結果,因此這一部分演算法復雜度為o(n)

❹ c語言插入法排序的演算法步驟

演算法描述
一般來說,插入排序都採用in-place在數組上實現。具體演算法描述如下:
從第一個元素開始,該元素可以認為已經被排序
取出下一個元素,在已經排序的元素序列中從後向前掃描
如果該元素(已排序)大於新元素,將該元素移到下一位置
重復步驟3,直到找到已排序的元素小於或者等於新元素的位置
將新元素插入到該位置後
重復步驟2~5
如果比較操作的代價比交換操作大的話,可以採用二分查找法來減少比較操作的數目。該演算法可以認為是插入排序的一個變種,稱為二分查找排序。
范常式式碼
void insertion_sort(int array[], int first, int last)
{
int i,j;
int temp;
for (i = first+1; i<=last;i++)
{
temp = array[i];
j=i-1;

while((j>=first) && (array[j] > temp))
{
array[j+1] = array[j];
j--;
}
array[j+1] = temp;
}
}

❺ C語言四個數從小到大排列的程序

汗,。。。。。任意一本家才上都有
什麼冒泡
選擇
插入排序都是啊
、排序演算法
(1)分析
因為每一趟排序都使有序區增加了一個氣泡,在經過n-1趟排序之後,有序區中就有n-1個氣泡,而無序區中氣泡的重量總是大於等於有序區中氣泡的重量,所以整個冒泡排序過程至多需要進行n-1趟排序。
若在某一趟排序中未發現氣泡位置的交換,則說明待排序的無序區中所有氣泡均滿足輕者在上,重者在下的原則,因此,冒泡排序過程可在此趟排序後終止。為此,在下面給出的演算法中,引入一個布爾量exchange,在每趟排序開始前,先將其置為FALSE。若排序過程中發生了交換,則將其置為TRUE。各趟排序結束時檢查exchange,若未曾發生過交換則終止演算法,不再進行下一趟排序。
(2)具體演算法
void
BubbleSort(SeqList
R)
{
//R(l..n)是待排序的文件,採用自下向上掃描,對R做冒泡排序
int
i,j;
Boolean
exchange;
//交換標志
for(i=1;i<n;i++){
//最多做n-1趟排序
exchange=FALSE;
//本趟排序開始前,交換標志應為假
for(j=n-1;j>=i;j--)
//對當前無序區R[i..n]自下向上掃描
if(R[j+1].key<R[j].key){//交換記錄
R[0]=R[j+1];
//R[0]不是哨兵,僅做暫存單元
R[j+1]=R[j];
R[j]=R[0];
exchange=TRUE;
//發生了交換,故將交換標志置為真
}
if(!exchange)
//本趟排序未發生交換,提前終止演算法
return;
}
//endfor(外循環)
}
//BubbleSort
4、演算法分析
(1)演算法的最好時間復雜度
若文件的初始狀態是正序的,一趟掃描即可完成排序。所需的關鍵字比較次數C和記錄移動次數M均達到最小值:
Cmin=n-1
Mmin=0。
冒泡排序最好的時間復雜度為O(n)。
(2)演算法的最壞時間復雜度
若初始文件是反序的,需要進行n-1趟排序。每趟排序要進行n-i次關鍵字的比較(1≤i≤n-1),且每次比較都必須移動記錄三次來達到交換記錄位置。在這種情況下,比較和移動次數均達到最大值:
Cmax=n(n-1)/2=O(n2)
Mmax=3n(n-1)/2=O(n2)
冒泡排序的最壞時間復雜度為O(n2)。
(3)演算法的平均時間復雜度為O(n2)
雖然冒泡排序不一定要進行n-1趟,但由於它的記錄移動次數較多,故平均時間性能比直接插入排序要差得多。
(4)演算法穩定性
冒泡排序是就地排序,且它是穩定的。

❻ 快速排序法的平均時間復雜度是多少

快速排序法的時間復雜度是nlogn(n×log以2為底n的對數)

拓展:

快速排序(Quicksort)是對冒泡排序的一種改進。

快速排序由C. A. R.
Hoare在1962年提出。它的基本思想是:通過一趟排序將要排序的數據分割成獨立的兩部分,其中一部分的所有數據都比另外一部分的所有數據都要小,然後再按此方法對這兩部分數據分別進行快速排序,整個排序過程可以遞歸進行,以此達到整個數據變成有序序列。

附各種排序法的時間復雜度如下:

❼ c語言 比較法排序區別

1、穩定排序和非穩定排序的不同

簡單地說就是所有相等的數經過某種排序方法後,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定的。反之,就是非穩定的。

比如:一組數排序前是a1,a2,a3,a4,a5,其中a2=a4,經過某種排序後為a1,a2,a4,a3,a5,則我們說這種排序是穩定的,因為a2排序前在a4的前面,排序後它還是在a4的前面。假如變成a1,a4,a2,a3,a5就不是穩定的了。

2、內排序和外排序的不同

在排序過程中,所有需要排序的數都在內存,並在內存中調整它們的存儲順序,稱為內排序;

在排序過程中,只有部分數被調入內存,並藉助內存調整數在外存中的存放順序排序方法稱為外排序。

3、演算法的時間復雜度和空間復雜度不同

所謂演算法的時間復雜度,是指執行演算法所需要的計算工作量。

一個演算法的空間復雜度,一般是指執行這個演算法所需要的內存空間。

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