c++经典排序算法全集(转)

C++排序算法全集
 排序算法是一种基本并且常用的算法。由于实际工作中处理的数量巨大，所以排序算法对算法本身的速度要求很高。 

一、简单排序算法
由于程序比较简单，所以没有加什么注释。所有的程序都给出了完整的运行代码，并在我的VC环境下运行通过。因为没有涉及MFC和WINDOWS的内容，所以在BORLAND C++的平台上应该也不会有什么问题的。在代码的后面给出了运行过程示意，希望对理解有帮助。 

.冒泡法：
这是最原始，也是众所周知的最慢的算法了。他的名字的由来因为它的工作看来象是冒泡：
 #include ＜iostream.h＞ 

void BubbleSort(int＊ pData，int Count)
 {
 int iTemp;
 for(int i＝;i＜Count;i++)
 {
　for(int j＝Count-;j＞＝i;j--)
　{
　　if(pData[j]＜pData[j-])
　　{
　　iTemp ＝ pData[j-];
　　pData[j-] ＝ pData[j];
　　pData[j] ＝ iTemp;
　　}
　}
 }
 } 

void main()
 {
 int data[] ＝ {，，，，，，};
 BubbleSort(data，);
 for (int i＝;i＜;i++)
　cout＜＜data＜＜＂ ＂;
cout＜＜＂＼n＂;
 } 

倒序(最糟情况)
第一轮：，，，-＞，，，-＞，，，-＞，，，(交换3次)
第二轮：，，，-＞，，，-＞，，，(交换2次)
第一轮：，，，-＞，，，(交换1次)
循环次数：6次
交换次数：6次 

其他：
第一轮：，，，-＞，，，-＞，，，-＞，，，(交换2次)
第二轮：，，，-＞，，，-＞，，，(交换0次)
第一轮：，，，-＞，，，(交换1次)
循环次数：6次
交换次数：3次 

上面我们给出了程序段，现在我们分析它：这里，影响我们算法性能的主要部分是循环和交换，显然，次数越多，性能就越差。从上面的程序我们可以看出循环的次数是固定的，为1++...+n-。
写成公式就是1/＊(n-)＊n。
现在注意，我们给出O方法的定义： 

若存在一常量K和起点n0，使当n＞＝n0时，有f(n)＜＝K＊g(n)，则f(n) ＝ O(g(n))。（呵呵，不要说没学好数学呀，对于编程数学是非常重要的！！！） 

现在我们来看1/＊(n-)＊n，当K＝/，n0＝，g(n)＝n＊n时，/＊(n-)＊n＜＝/＊n＊n＝K＊g(n)。所以f(n) ＝O(g(n))＝O(n＊n)。所以我们程序循环的复杂度为O(n＊n)。
再看交换。从程序后面所跟的表可以看到，两种情况的循环相同，交换不同。其实交换本身同数据源的有序程度有极大的关系，当数据处于倒序的情况时，交换次数同循环一样（每次循环判断都会交换），复杂度为O(n＊n)。当数据为正序，将不会有交换。复杂度为O()。乱序时处于中间状态。正是由于这样的原因，我们通常都是通过循环次数来对比算法。 

.交换法：
交换法的程序最清晰简单，每次用当前的元素一一的同其后的元素比较并交换。
 #include ＜iostream.h＞
void ExchangeSort(int＊ pData，int Count)
 {
 int iTemp;
 for(int i＝;i＜Count-;i++)
 {
　for(int j＝i+;j＜Count;j++)
　{
　　if(pData[j]＜pData)
　　{
　　iTemp ＝ pData;
　　pData ＝ pData[j];
　　pData[j] ＝ iTemp;
　　}
　}
 }
 } 

void main()
 {
 int data[] ＝ {，，，，，，};
 ExchangeSort(data，);
 for (int i＝;i＜;i++)
　cout＜＜data＜＜＂ ＂;
cout＜＜＂＼n＂;
 }
倒序(最糟情况)
第一轮：，，，-＞，，，-＞，，，-＞，，，(交换3次)
第二轮：，，，-＞，，，-＞，，，(交换2次)
第一轮：，，，-＞，，，(交换1次)
循环次数：6次
交换次数：6次 

其他：
第一轮：，，，-＞，，，-＞，，，-＞，，，(交换1次)
第二轮：，，，-＞，，，-＞，，，(交换1次)
第一轮：，，，-＞，，，(交换1次)
循环次数：6次
交换次数：3次 

从运行的表格来看，交换几乎和冒泡一样糟。事实确实如此。循环次数和冒泡一样也是1/＊(n-)＊n，所以算法的复杂度仍然是O(n＊n)。由于我们无法给出所有的情况，所以只能直接告诉大家他们在交换上面也是一样的糟糕（在某些情况下稍好，在某些情况下稍差）。 

.选择法：
现在我们终于可以看到一点希望：选择法，这种方法提高了一点性能（某些情况下）
这种方法类似我们人为的排序习惯：从数据中选择最小的同第一个值交换，在从省下的部分中
选择最小的与第二个交换，这样往复下去。
 #include ＜iostream.h＞
void SelectSort(int＊ pData，int Count)
 {
 int iTemp;
 int iPos;
 for(int i＝;i＜Count-;i++)
 {
　iTemp ＝ pData;
　iPos ＝ i;
　for(int j＝i+;j＜Count;j++)
　{
　　if(pData[j]＜iTemp)
　　{
　　iTemp ＝ pData[j];
　　iPos ＝ j;
　　}
　}
　pData[iPos] ＝ pData;
　pData ＝ iTemp;
 }
 } 

 void main()
 {
 int data[] ＝ {，，，，，，};
 SelectSort(data，);
 for (int i＝;i＜;i++)
　cout＜＜data＜＜＂ ＂;
cout＜＜＂＼n＂;
 }
倒序(最糟情况)
第一轮：，，，-＞(iTemp＝)，，，-＞(iTemp＝)，，，-＞(iTemp＝)，，，(交换1次)
第二轮：，，，-＞，，，(iTemp＝)-＞(iTemp＝)，，，(交换1次)
第一轮：，，，-＞(iTemp＝)，，，(交换0次)
循环次数：6次
交换次数：2次 

其他：
第一轮：，，，-＞(iTemp＝)，，，-＞(iTemp＝)，，，-＞(iTemp＝)，，，(交换1次)
第二轮：，，，-＞(iTemp＝)，，，-＞(iTemp＝)，，，(交换1次)
第一轮：，，，-＞(iTemp＝)，，，(交换1次)
循环次数：6次
交换次数：3次
遗憾的是算法需要的循环次数依然是1/＊(n-)＊n。所以算法复杂度为O(n＊n)。
我们来看他的交换。由于每次外层循环只产生一次交换（只有一个最小值）。所以f(n)＜＝n
所以我们有f(n)＝O(n)。所以，在数据较乱的时候，可以减少一定的交换次数。 

.插入法：
插入法较为复杂，它的基本工作原理是抽出牌，在前面的牌中寻找相应的位置插入，然后继续下一张
 #include ＜iostream.h＞
void InsertSort(int＊ pData，int Count)
 {
 int iTemp;
 int iPos;
 for(int i＝;i＜Count;i++)
 {
　iTemp ＝ pData;
　iPos ＝ i-;
　while((iPos＞＝) && (iTemp＜pData[iPos]))
　{
　　pData[iPos+] ＝ pData[iPos];
　　iPos--;
　}
　pData[iPos+] ＝ iTemp;
 }
 } 

 void main()
 {
 int data[] ＝ {，，，，，，};
 InsertSort(data，);
 for (int i＝;i＜;i++)
　cout＜＜data＜＜＂ ＂;
cout＜＜＂＼n＂;
 } 

倒序(最糟情况)
第一轮：，，，-＞，，，(交换1次)(循环1次)
第二轮：，，，-＞，，，(交换1次)(循环2次)
第一轮：，，，-＞，，，(交换1次)(循环3次)
循环次数：6次
交换次数：3次 

其他：
第一轮：，，，-＞，，，(交换0次)(循环1次)
第二轮：，，，-＞，，，(交换1次)(循环2次)
第一轮：，，，-＞，，，(交换1次)(循环1次)
循环次数：4次
交换次数：2次 

上面结尾的行为分析事实上造成了一种假象，让我们认为这种算法是简单算法中最好的，其实不是， 因为其循环次数虽然并不固定，我们仍可以使用O方法。从上面的结果可以看出，循环的次数f(n)＜＝/＊n＊(n-)＜＝/＊n＊n。所以其复杂度仍为O(n＊n)（这里说明一下，其实如果不是为了展示这些简单排序的不同，交换次数仍然可以这样推导）。现在看交换，从外观上看，交换次数是O(n)（推导类似选择法），但我们每次要进行与内层循环相同次数的‘＝’操作。正常的一次交换我们需要三次‘＝’而这里显然多了一些，所以我们浪费了时间。 

最终，我个人认为，在简单排序算法中，选择法是最好的。 

二、高级排序算法：
高级排序算法中我们将只介绍这一种，同时也是目前我所知道（我看过的资料中）的最快的。
它的工作看起来仍然象一个二叉树。首先我们选择一个中间值middle程序中我们使用数组中间值，然后把比它小的放在左边，大的放在右边（具体的实现是从两边找，找到一对后交换）。然后对两边分别使用这个过程（最容易的方法——递归）。 

.快速排序：
 #include ＜iostream.h＞ 

void run(int＊ pData，int left，int right)
 {
 int i，j;
 int middle，iTemp;
 i ＝ left;
 j ＝ right;
 middle ＝ pData[(left+right)/]; //求中间值
do{
　while((pData＜middle) && (i＜right))//从左扫描大于中值的数
　　i++;　　
　while((pData[j]＞middle) && (j＞left))//从右扫描大于中值的数
　　j--;
　if(i＜＝j)//找到了一对值
　{
　　//交换
　　iTemp ＝ pData;
　　pData ＝ 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)
　run(pData，left，j);
 //当右边部分有值(right＞i)，递归右半边
if(right＞i)
　run(pData，i，right);
 } 

 void QuickSort(int＊ pData，int Count)
 {
 run(pData，，Count-);
 } 

 void main()
 {
 int data[] ＝ {，，，，，，};
 QuickSort(data，);
 for (int i＝;i＜;i++)
　cout＜＜data＜＜＂ ＂;
cout＜＜＂＼n＂;
 } 

这里我没有给出行为的分析，因为这个很简单，我们直接来分析算法：首先我们考虑最理想的情况
.数组的大小是2的幂，这样分下去始终可以被2整除。假设为2的k次方，即k＝log2(n)。
.每次我们选择的值刚好是中间值，这样，数组才可以被等分。
第一层递归，循环n次，第二层循环2＊(n/)......
所以共有n+(n/)+(n/)+...+n＊(n/n) ＝ n+n+n+...+n＝k＊n＝log2(n)＊n
所以算法复杂度为O(log2(n)＊n)
其他的情况只会比这种情况差，最差的情况是每次选择到的middle都是最小值或最大值，那么他将变成交换法（由于使用了递归，情况更糟）。但是你认为这种情况发生的几率有多大？？呵呵，你完全不必担心这个问题。实践证明，大多数的情况，快速排序总是最好的。
如果你担心这个问题，你可以使用堆排序，这是一种稳定的O(log2(n)＊n)算法，但是通常情况下速度要慢于快速排序（因为要重组堆）。 

三、其他排序
.双向冒泡：
通常的冒泡是单向的，而这里是双向的，也就是说还要进行反向的工作。
代码看起来复杂，仔细理一下就明白了，是一个来回震荡的方式。
写这段代码的作者认为这样可以在冒泡的基础上减少一些交换（我不这么认为，也许我错了）。
反正我认为这是一段有趣的代码，值得一看。
 #include ＜iostream.h＞
void Bubble2Sort(int＊ pData，int Count)
 {
 int iTemp;
 int left ＝ ;
 int right ＝Count -;
 int t;
 do
 {
　//正向的部分
　for(int i＝right;i＞＝left;i--)
　{
　　if(pData＜pData[i-])
　　{
　　iTemp ＝ pData;
　　pData ＝ pData[i-];
　　pData[i-] ＝ iTemp;
　　t ＝ i;
　　}
　}
　left ＝ t+; 

　//反向的部分
　for(i＝left;i＜right+;i++)
　{
　　if(pData＜pData[i-])
　　{
　　iTemp ＝ pData;
　　pData ＝ pData[i-];
　　pData[i-] ＝ iTemp;
　　t ＝ i;
　　}
　}
　right ＝ t-;
 }while(left＜＝right);
 } 

 void main()
 {
 int data[] ＝ {，，，，，，};
 Bubble2Sort(data，);
 for (int i＝;i＜;i++)
　cout＜＜data＜＜＂ ＂;
cout＜＜＂＼n＂;
 } 

.SHELL排序
这个排序非常复杂，看了程序就知道了。
首先需要一个递减的步长，这里我们使用的是9、、、（最后的步长必须是1）。
工作原理是首先对相隔9-1个元素的所有内容排序，然后再使用同样的方法对相隔5-1个元素的排序以次类推。
 #include ＜iostream.h＞
void ShellSort(int＊ pData，int Count)
 {
 int step[];
 step[] ＝ ;
 step[] ＝ ;
 step[] ＝ ;
 step[] ＝ ; 

 int iTemp;
 int k，s，w;
 for(int i＝;i＜;i++)
 {
　k ＝ step;
　s ＝ -k;
　for(int j＝k;j＜Count;j++)
　{
　　iTemp ＝ pData[j];
　　w ＝ j-k;//求上step个元素的下标
　　if(s ＝＝)
　　{
　　s ＝ -k;
　　s++;
　　pData[s] ＝ iTemp;
　　}
　　while((iTemp＜pData[w]) && (w＞＝) && (w＜＝Count))
　　{
　　pData[w+k] ＝ pData[w];
　　w ＝ w-k;
　　}
　　pData[w+k] ＝ iTemp;
　}
 }
 } 

void main()
 {
 int data[] ＝ {，，，，，，，，，，-，-};
 ShellSort(data，);
 for (int i＝;i＜;i++)
　cout＜＜data＜＜＂ ＂;
cout＜＜＂＼n＂;
 }
呵呵，程序看起来有些头疼。不过也不是很难，把s＝＝0的块去掉就轻松多了，这里是避免使用0步长造成程序异常而写的代码。这个代码我认为很值得一看。 这个算法的得名是因为其发明者的名字D.L.SHELL。依照参考资料上的说法：“由于复杂的数学原因避免使用2的幂次步长，它能降低算法效率。”另外算法的复杂度为n的1.2次幂。同样因为非常复杂并“超出本书讨论范围”的原因（我也不知道过程），我们只有结果了。 

四、基于模板的通用排序：
这个程序我想就没有分析的必要了，大家看一下就可以了。不明白可以在论坛上问。
MyData.h文件
 ///////////////////////////////////////////////////////
class CMyData
 {
 public:
 CMyData(int Index，char＊ strData);
 CMyData();
 virtual ~CMyData(); 

 int m_iIndex;
 int GetDataSize(){ return m_iDataSize; };
 const char＊ GetData(){ return m_strDatamember; };
 //这里重载了操作符：
CMyData& operator ＝(CMyData &SrcData);
 bool operator ＜(CMyData& data );
 bool operator ＞(CMyData& data ); 

 private:
 char＊ m_strDatamember;
 int m_iDataSize;
 };
 //////////////////////////////////////////////////////// 

 MyData.cpp文件
 ////////////////////////////////////////////////////////
CMyData::CMyData():
 m_iIndex()，
m_iDataSize()，
m_strDatamember(NULL)
 {
 } 

 CMyData::~CMyData()
 {
 if(m_strDatamember !＝ NULL)
　delete[] m_strDatamember;
 m_strDatamember ＝ NULL;
 } 

 CMyData::CMyData(int Index，char＊ strData):
 m_iIndex(Index)，
m_iDataSize()，
m_strDatamember(NULL)
 {
 m_iDataSize ＝ strlen(strData);
 m_strDatamember ＝ new char[m_iDataSize+];
 strcpy(m_strDatamember，strData);
 } 

 CMyData& CMyData::operator ＝(CMyData &SrcData)
 {
 m_iIndex ＝ SrcData.m_iIndex;
 m_iDataSize ＝ SrcData.GetDataSize();
 m_strDatamember ＝ new char[m_iDataSize+];
 strcpy(m_strDatamember，SrcData.GetData());
 return ＊this;
 } 

 bool CMyData::operator ＜(CMyData& data )
 {
 return m_iIndex＜data.m_iIndex;
 } 

 bool CMyData::operator ＞(CMyData& data )
 {
 return m_iIndex＞data.m_iIndex;
 }
 /////////////////////////////////////////////////////////// 

 //////////////////////////////////////////////////////////
 //主程序部分
 #include ＜iostream.h＞
 #include ＂MyData.h＂ 

template ＜class T＞
void run(T＊ pData，int left，int right)
 {
 int i，j;
 T middle，iTemp;
 i ＝ left;
 j ＝ right;
 //下面的比较都调用我们重载的操作符函数
middle ＝ pData[(left+right)/]; //求中间值
do{
　while((pData＜middle) && (i＜right))//从左扫描大于中值的数
　　i++;　　
　while((pData[j]＞middle) && (j＞left))//从右扫描大于中值的数
　　j--;
　if(i＜＝j)//找到了一对值
　{
　　//交换
　　iTemp ＝ pData;
　　pData ＝ 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)
　run(pData，left，j);
 //当右边部分有值(right＞i)，递归右半边
if(right＞i)
　run(pData，i，right);
 } 

 template ＜class T＞
void QuickSort(T＊ pData，int Count)
 {
 run(pData，，Count-);
 } 

 void main()
 {
 CMyData data[] ＝ {
　CMyData(，＂xulion＂)，
　CMyData(，＂sanzoo＂)，
　CMyData(，＂wangjun＂)，
　CMyData(，＂VCKBASE＂)，
　CMyData(，＂jacky2000＂)，
　CMyData(，＂cwally＂)，
　CMyData(，＂VCUSER＂)，
　CMyData(，＂isdong＂)
 };
QuickSort(data，);
 for (int i＝;i＜;i++)
　cout＜＜data.m_iIndex＜＜＂ ＂＜＜data.GetData()＜＜＂＼n＂;
cout＜＜＂＼n＂;

 ////////////////////////////////////////////////////////
经典C++双向冒泡排序算法
经典C++双向冒泡排序算法
hawkman2k 发表于 --
 #include《iostream.h》
#define max 20 //最多记录个数
typedef int elemtype;
 typedef elemtype recs[max];
 void bibubble(recs r,int n)
 {
 int flag=; //继续遍历时flag置1,已排好序不需遍历时为0
 int i=, j;
 elemtype temp;
 while(flag==)
 {
 flag=;
 for(j=i+;j《n-;j++) //正向遍历找最大值
if(r[j]》r[j+])
 {
 flag=; //能交换时,说明未排好序,需继续
temp=r[j];
 r[j]=r[j+];
 r[j+]=temp;
 }
 for(j=n-i-;j》=i+;j--) //反向遍历
if(r[j]》r[j-])
 {
 flag=; //能交换时,说明未排好序,需继续
temp=r[j];
 r[j]=r[j-];
 r[j-]=temp;
 }
 i++;
 }
 }

 void main()
 {
 recs A={,,,,,,,,,};
 int n=, i;
 cout《《"双向冒泡排序"《《endl《《"排序前:";
for(i=;i《n;i++)
 cout《《A[i]《《"";
cout《《endl;
 cout《《" 排序后: ";
bibubble(A,n);
 for(i=;i《n;i++)
 cout《《A[i]《《"";
cout《《endl;
 }

转：http://blog.csdn.net/yangxiao_xiang