几种排序算法

1. 几种常用的排序算法比较

排序，从小大，0坐标的在下面，即排序后小的在下面，大的在上面。

1，冒泡Bubble：从第0个开始，一直往上，与相邻的元素比较，如果下面的大，则交换。
Analysis：
Implementation：
void BubbleSort(int *pData, int iNum)

2，插入Insertion：与打扑克牌时整理牌很想象，假定第一张牌是有序的，从第二张牌开始，拿出这张牌来，往下比较，如果有比这张牌大的，则把它拨到上一个位置，直到找到比手上的这张更小的（或到顶了），
则把手上的这张牌插入到这张更小的牌的后面。
Analysis：
Implementation：
void InsertionSort(int *list, int length)
{
int i, j, temp;
for (i = 1; i < length; i++)
{
temp = list[i];
j = i - 1;
while ((j >= 0) && (list[j] > temp))
{
list[j+1] = list[j];
j--;
}
list[j+1] = temp;
}
}

3，选择Selection：从所有元素中找到最小的放在0号位置，从其它元素（除了0号元素）中再找到最小的，放到1号位置，......。
Analysis：
Implementation：
void SelectionSort(int data[], int count)
{
int i, j, min, temp;
for (i = 0; i < count - 1; i++)
{
/* find the minimum */
min = i;
for (j = i+1; j < count; j++)
{
if (data[j] < data[min])
{
min = j;
}
}
/* swap data[i] and data[min] */
temp = data[i];
data[i] = data[min];
data[min] = temp;
}
}

4，快速Quick：先拿出中间的元素来（值保存到temp里），设置两个索引（index or pointer），一个从0号位置开始往最大位置寻找比temp大的元素；一个从最大号位置开始往最小位置寻找比temp小的元素，找到了或到顶了，则将两个索引所指向的元素
互换，如此一直寻找交换下去，直到两个索引交叉了位置，这个时候，从0号位置到第二个索引的所有元素就都比temp小，从第一个索引到最大位置的所有元素就都比temp大，这样就把所有元素分为了两块，然后采用前面的办法分别排序这两个部分。总的来
说，就是随机找一个元素（通常是中间的元素），然后把小的放在它的左边，大的放右边，对左右两边的数据继续采用同样的办法。只是为了节省空间，上面采用了左右交换的方法来达到目的。
Analysis：
Implementation：
void QuickSort(int *pData, int left, int right)
{
int i, j;
int middle, iTemp;
i = left;
j = right;

middle = pData[(left + right) / 2]; //求中间值
do
{
while ((pData[i] < middle) && (i < right)) //从左扫描大于中值的数
i++;

while ((pData[j] > middle) && (j > left)) //从右扫描小于中值的数
j--;

if (i <= j) //找到了一对值
{
//交换
iTemp = pData[i];
pData[i] = pData[j];
pData[j] = iTemp;
i++;
j--;
}
} while (i <= j); //如果两边扫描的下标交错，就停止（完成一次）

//当左边部分有值(left<j)，递归左半边
if(left < j)
QuickSort(pData, left, j);

//当右边部分有值(right>i)，递归右半边
if(right > i)
QuickSort(pData, i, right);
}

5，希尔Shell：是对Insertion Sort的一种改进，在Insertion Sort中，从第2个位置开始取出数据，每次都是与前一个（step/gap==1）进行比较。Shell Sort修改为，在开始时采用较大的步长step，
从第step位置开始取数据，每次都与它的前step个位置上的数据进行比较（如果有8个数据，初始step==4，那么pos(4)与pos(0)比较，pos(0)与pos(-4)，pos(5)与pos(1)，pos(1)与pos(-3)，
...... pos(7)与pos(3)，pos(3)与pos(-1)），然后逐渐地减小step，直到step==1。step==1时，排序过程与Insertion Sort一样，但因为有前面的排序，这次排序将减少比较和交换的次数。
Shell Sort的时间复杂度与步长step的选择有很大的关系。Shell排序比冒泡排序快5倍，比插入排序大致快2倍。Shell排序比起QuickSort，MergeSort，HeapSort慢很多。但是它相对比较简单，它适合
于数据量在5000以下并且速度并不是特别重要的场合。它对于数据量较小的数列重复排序是非常好的。
Analysis：
Implementation：
template<typename RandomIter, typename Compare>
void ShellSort(RandomIter begin, RandomIter end, Compare cmp)
{
typedef typename std::iterator_traits<RandomIter>::value_type value_type;
typedef typename std::iterator_traits<RandomIter>::difference_type diff_t;

diff_t size = std::distance(begin, end);
diff_t step = size / 2;
while (step >= 1)
{

for (diff_t i = step; i < size; ++i)
{
value_type key = *(begin+i);
diff_t ins = i; // current position

while (ins >= step && cmp(key, *(begin+ins-step)))
{
*(begin+ins) = *(begin+ins-step);
ins -= step;
}

*(begin+ins) = key;
}

if(step == 2)
step = 1;
else
step = static_cast<diff_t>(step / 2.2);
}
}

template<typename RandomIter>
void ShellSort(RandomIter begin, RandomIter end)
{
typedef typename std::iterator_traits<RandomIter>::value_type value_type;
ShellSort(begin, end, std::less<value_type>());
}

6，归并Merge：先将所有数据分割成单个的元素，这个时候单个元素都是有序的，然后前后相邻的两个两两有序地合并，合并后的这两个数据再与后面的两个合并后的数据再次合并，充分前面的过程直到所有的数据都合并到一块。
通常在合并的时候需要分配新的内存。
Analysis：
Implementation：
void Merge(int array[], int low, int mid, int high)
{
int k;
int *temp = (int *) malloc((high-low+1) * sizeof(int)); //申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列
int begin1 = low;
int end1 = mid;
int begin2 = mid + 1;
int end2 = high;

for (k = 0; begin1 <= end1 && begin2 <= end2; ++k) //比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置
{
if(array[begin1]<=array[begin2])
{
temp[k] = array[begin1++];
}
else
{
temp[k] = array[begin2++];
}
}
if(begin1 <= end1) //若第一个序列有剩余，直接拷贝出来粘到合并序列尾
{
memcpy(temp+k, array+begin1, (end1-begin1+1)*sizeof(int));
}
if(begin2 <= end2) //若第二个序列有剩余，直接拷贝出来粘到合并序列尾
{
memcpy(temp+k, array+begin2, (end2-begin2+1)*sizeof(int));
}
memcpy(array+low, temp, (high-low+1)*sizeof(int));//将排序好的序列拷贝回数组中
free(temp);
}

void MergeSort(int array[], unsigned int first, unsigned int last)
{
int mid = 0;
if (first < last)
{
mid = (first+last)/2;
MergeSort(array, first, mid);
MergeSort(array, mid+1,last);
Merge(array,first,mid,last);
}
}

2. 排序有几种方法

一. 冒泡排序

冒泡排序是是一种简单的排序算法。它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把它们交换过来。遍历数列的工作是重复的进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端

1.冒泡排序算法的运作如下：
（1）比较相邻的元素。如果第一个比第二个大（升序），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，最后的元素还是最大的数
（3）针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个
二. 选择排序
选择排序是一种简单直观的排序算法。他的工作原理如下：
首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置（末尾位置），然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕
选择排序的主要优点与数据移动有关。如果某个元素位于正确的最终位置上，则它不会被移动。选择排序每次交换一对元素，他们当中至少有一个将被移到最终位置上，因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换。在所有的完全依靠交换去移动 元素的排序方法中，选择排序属于非常好的一种
三. 插入排序

插入排序是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在从后向前扫描的过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间
四. 快速排序
快速排序，又称划分交换排序。通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列
五 希尔排序过程

希尔排序是插入排序的一种，也称缩小增量排序，是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。
六. 归并排序

归并排序是采用分治法（把复杂问题分解为相对简单的子问题，分别求解，最后通过组合起子问题的解的方式得到原问题的解）的一个非常典型的应用。归并排序的思想就是先递归分解数组，再合并数组

将数组分解最小之后，然后合并两个有序数组，基本思路是比较两个数组的最前面的数，水小九先取谁，取了后相应的指针就往后移一位。然后比较，直至一个数组为空，最后把另一个数组的剩余部分复制过来即可

3. 程序的排序算法都有那几种

1
插入排序
2快速排序
3选择排序
4归并排序
5基数排序
具体的你可以参照以下网址
http://shi..com/shi/233776.html

4. 几种常见的排序算法分析学习

排序算法一般分为以下几种： （1）非线性时间比较类排序：交换类排序（快速排序和冒泡排序）、插入类排序（简单插入排序和希尔排序）、选择类排序（简单选择排序和堆排序）、归并排序（二路归并排序和多路归并排序）；（2）线性时间非比较类排序：计数排序、基数排序和桶排序。

5. 数据结构中几种常见的排序算法之比较

1. 冒泡。 复杂度n平方。适用于数组

2. 插入排序。复杂度n平方。适用于链表

3. 快排。复杂度nLog(n)。

4. 希尔排序。这是一种插入排序，但是从统计角度看，比插入排序要快。
   

6. 几种排序算法的比较

一、八大排序算法的总体比较

4.3、堆的插入：

每次插入都是将新数据放在数组最后。可以发现从这个新数据的父结点到根结点必然为一个有序的数列，然后将这个新数据插入到这个有序数据中

（1）用大根堆排序的基本思想

先将初始数组建成一个大根堆，此对为初始的无序区；

再将最大的元素和无序区的最后一个记录交换，由此得到新的无序区和有序区，且满足<=的值；

由于交换后新的根可能违反堆性质，故将当前无序区调整为堆。然后再次将其中最大的元素和该区间的最后一个记录交换，由此得到新的无序区和有序区，且仍满足关系的值<=的值，同样要将其调整为堆；

..........

直到无序区只有一个元素为止；

4.4：应用

寻找M个数中的前K个最小的数并保持有序；

时间复杂度：O(K)[创建K个元素最大堆的时间复杂度] +（M-K）*log(K)[对剩余M-K个数据进行比较并每次对最大堆进行从新最大堆化]

5.希尔排序

（1）基本思想

先将整个待排序元素序列分割成若干子序列（由相隔某个“增量”的元素组成的）分别进行直接插入排序，然后依次缩减增量再进行排序，待整个序列中的元素基本有序（增量足够小）时，再对全体元素进行一次直接插入排序（因为直接插入排序在元素基本有序的情况下，效率很高）；

（2）适用场景

比较在希尔排序中是最主要的操作，而不是交换。用已知最好的步长序列的希尔排序比直接插入排序要快，甚至在小数组中比快速排序和堆排序还快，但在涉及大量数据时希尔排序还是不如快排；

6.归并排序

（1）基本思想

首先将初始序列的n个记录看成是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个长度为2的有序子序列，在此基础上，再对长度为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，以此类推，直到得到一个长度为n的有序序列为止；

（2）适用场景

若n较大，并且要求排序稳定，则可以选择归并排序；

7.简单选择排序

（1）基本思想

第一趟：从第一个记录开始，将后面n-1个记录进行比较，找到其中最小的记录和第一个记录进行交换；

第二趟：从第二个记录开始，将后面n-2个记录进行比较，找到其中最小的记录和第2个记录进行交换；

...........

第i趟：从第i个记录开始，将后面n-i个记录进行比较，找到其中最小的记录和第i个记录进行交换；

以此类推，经过n-1趟比较，将n-1个记录排到位，剩下一个最大记录直接排在最后；

7. java中有多少种排序算法，分别是什么

11种基本排序算法

8. 计算机的排序算法有几种

这基础的排序算法有很多，有二分排序法属性排序法，冒泡排序法

9. 请问两种排序算法有什么区别

在计算机科学与数学中，排序算法（Sorting algorithm）是一种能将一串资料依照特定排序方式进行排列的一种算法。最常用到的排序方式是数值顺序以及字典顺序。
有效的排序算法在一些算法（例如搜寻算法与合并算法）中是重要的， 如此这些算法才能得到正确解答。
排序算法也用在处理文字资料以及产生人类可读的输出结果。
基本上，排序算法的输出必须遵守下列两个原则：一、输出结果为递增序列（递增是针对所需的排序顺序而言）；二、输出结果是原输入的一种排列、或是重组； 虽然排序算法是一个简单的问题，但是从计算机科学发展以来，在此问题上已经有大量的研究。 更多的新算法仍在不断的被发明。
查找和排序算法是算法的入门知识，其经典思想可以用于很多算法当中。因为其实现代码较短，应用较常见。 所以在面试中经常会问到排序算法及其相关的问题。但万变不离其宗，只要熟悉了思想，灵活运用也不是难事。
一般在面试中最常考的是快速排序和冒泡排序，并且经常有面试官要求现场写出这两种排序的代码。对这两种排序的代码一定要信手拈来才行。除此之外，还有插入排序、冒泡排序、堆排序、基数排序、桶排序等。
常见的几种算法：冒泡算法、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序
算法的特点：
1.有限性：一个算法必须保证执行有限步之后结束。
2.确切性： 一个算法的每一步骤必须有确切的定义。
3.输入：一个算法有零个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓零个输入是指算法本身给定了初始条件。
4.输出：一个算法有一个或多个输出。没有输出的算法毫无意义。
5.可行性：算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。