⑴ 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;
⑵ 常见排序算法以及对应的时间复杂度和空间复杂度
排序 :将杂乱无章的数据,按照一定的方法进行排列的过程叫做排序。
排序大的分类可分为 内排序 和 外排序 ,不需要访问外存就能进行排序的叫做内排序。
排序也可以分为 稳定排序 和 不稳定排序
稳定排序 :假设在待排序的文件中,存在两个或两个以上的记录具有相同的关键字,在用某种排序法排序后,若这些相同关键字的元素的相对次序仍然不变,则这种排序方法是稳定的。即;若 a[i]=a[j] , a[i] 在 a[j] 之前,经过排序后 a[i] 依然在 a[j] 之前。冒泡排序、直接插入排序、二分插入排序、归并排序,基数排序都是稳定排序。
不稳定排序 :直接选择排序、堆排序、快速排序、希尔排序,猴子排序。
以升序为例,比较相邻的元素,如果第一个比第二个大,则交换他们两个。如果两个元素一样大,则继续比较下一对。所以冒泡排序是一种稳定排序。
选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素,通过一趟扫描,将待排序列分成两部分,一部分比基准元素小,一部分大于等于基准元素,此时基准元素在其排好序后的正确位置,然后再用同样的方法递归地排序划分的两部分。快速排序是不稳定排序。
将序列分为两个部分{{有序序列},{无序}},每次处理就是将无序数列的第一个元素与有序数列的元素从后往前逐个进行比较,找出插入位置,将该元素插入到有序数列的合适位置中。如果碰到相等的元素,就会把它插入到想等元素后面,顺序不会改变,所以直接插入排序是稳定排序。
在直接插入排序的基础上,对有序序列进行划分。例如:序列为 {{a[0]......a[i-1]},a[i]} 其中 {a[0]......a[i-1]} 为有序序列,取 a[(i-1)/2] ,将其与 a[i] 比较,即可确定 a[i] 的范围 (a[0]...a[(i-1)/2] 或者 a[(i-1)/2]...a[i-1]) ,然后继续在已确定的范围内进行二分。范围依次缩小为: 1/2、1/4、1/8、1/16...... 可快速确定a[i]应该插入的位置。二分插入排序也是稳定排序。
将整个序列分割成若干个小的子序列,每个子序列内分别进行插入排序。一般情况下步长取n/2。直到最后一次步长为1,即所有元素在一个组中进行排序。由于希尔排序是先将整个序列划分为多个子序列进行排序,相同的元素顺序在这个过程中顺序可能会被打乱,所以希尔排序是不稳定排序。
从待排序的数据元素中,选出最小或最大的元素与序列第一个数交换。直到所有数据排完。直接选择排序是不稳定排序。例如: {3,3,1} ,第一次排序就将1和第一个3交换,想等元素的顺序改变了。
以n=10的一个数组49, 38, 65, 97, 26, 13, 27, 49, 55, 4为例
堆排序是一种树形选择排序,是对直接选择排序的有效改进。
最大堆:每个节点的值都大于等于它的孩子节点。
最小堆:每个节点的值都小于等于它的孩子节点。
最大堆第0个数据是最大数,最小堆第0个数据是最小数。
堆排序是不稳定排序
思想
归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。
如何将两个有序序列合并?(升序)
{a[0]......a[i-1]},{b[0]......b[j-1]}
若 b[0]<a[0] ,取 b[0] 放入数组 c 中,然后继续比较数组 a 和 b 中的第一个元素,直到数组 a 和 b 中最后一对元素比较完成。
思想
将数组分成二组 a , b 如果这二组组内的数据都是有序的,那么就可以按照上述方法对这二组数据进行排序。如果这二组数据是无序的?
可以将 a , b 组各自再分成二组。递归操作,直到每个小组只有一个数据,每个小组只有一个元素所以我们可以认为它已经是有序序列,然后进行合并。
先分解后合并。
归并排序是稳定排序
将所有待比较数值(正整数)统一为同样的数位长度,数位较短的数前面补零。从最低位起从0-9依次扫描序列,一边扫描一边将扫描到的数据加到新的序列中,得到一个序列。然后比较高一位,重复上述操作,直到最高位排序完成。数列就变成一个有序序列。基数排序是稳定排序。
以全是二位数的序列举例
无限猴子定理 :指一只猴子随机在打字机键盘上按键,最后必然可以打出法国国家图书馆的每本图书。
时间复杂度最低1次,最高可执行到世界的尽头。。。