1、计数排序

如果给定上下界,并且区间不大的话,最适用。

比如对于英文字母数组进行排序。

时间复杂度O(n),空间复杂度O(n)

void countSort(int A[], int n, int low, int high)
{
int size = high-low+;
vector<int> count(size, ); //count[i] represents low+i appears count[i] times in A
for(int i = ; i < n; i ++)
{
count[A[i]-low] ++;
}
int ind = ;
for(int i = ; i < size; i ++)
{
while(count[i])
{
A[ind ++] = low+i;
count[i] --;
}
}
}

2、冒泡排序(基础版)

最基础的排序算法,相邻元素两两比较并交换。

时间复杂度O(n2),空间复杂度O(1)。稳定排序。

void bubbleSort(int A[], int n)
{
for(int i = ; i < n; i ++)
{
for(int j = ; j < n-i-; j ++)
{
if(A[j] > A[j+])
swap(A[j], A[j+]);
}
}
}

3、冒泡排序(加速版)

如果中间结果已经有序,即一次遍历过程中不存在需要交换的相邻元素,则结束返回。

时间复杂度O(n2),空间复杂度O(1)。稳定排序。

void bubbleSortAc(int A[], int n)
{
bool exchange;
for(int i = ; i < n; i ++)
{
exchange = false;
for(int j = ; j < n-i-; j ++)
{
if(A[j] > A[j+])
{
exchange = true;
swap(A[j], A[j+]);
}
}
if(exchange == false)
return;
}
}

4、选择排序

遍历过程中选择最大元素,与末尾元素交换。

时间复杂度O(n2),空间复杂度O(1)。不稳定排序。

void selectSort(int A[], int n)
{
for(int i = n-; i >= ; i --)
{
int max = A[];
int ind = ;
for(int j = ; j <= i; j ++)
{
if(A[j] > max)
{
max = A[j];
ind = j;
}
}
if(ind != i)
swap(A[ind], A[i]);
}
}

5、插入排序

将当前元素插入局部有序的数组中。

时间复杂度O(n2),空间复杂度O(1)。稳定排序。

void insertSort(int A[], int n)
{
for(int i = ; i < n; i ++)
{//insert A[i] into the right place
int cur = i-;
int value = A[i];
while(cur >= && A[cur] > value)
{
A[cur+] = A[cur];
cur --;
}
A[cur+] = value;
}
}

6、快速排序

最常用的排序,使用pivot将数组分成大小两段,递归完成排序。

时间复杂度平均O(nlogn),最坏情况(已排序或逆序)O(n2),空间复杂度O(1)。不稳定排序。

int partition(int A[], int low, int high)
{
int pivot = A[low];
int vacant = low;
while(low < high)
{
while(high > low && A[high] >= pivot)
high --;
//A[high] < pivot
if(high > low)
{
A[vacant] = A[high];
vacant = high;
}
else
break; while(low < high && A[low] <= pivot)
low ++;
//A[low] > pivot
if(low < high)
{
A[vacant] = A[low];
vacant = low;
}
else
break;
}
A[low] = pivot;
return low;
}
void quickSort(int A[], int low, int high)
{
if(low < high)
{
int pos = partition(A, low, high);
quickSort(A, low, pos-);
quickSort(A, pos+, high);
}
}

7、堆排序

分为建堆与交换两个过程。

通常用于数组中寻找最大/小的k个元素。

时间复杂度O(nlogn),空间复杂度O(1)。不稳定排序。

void siftDown(int A[], int start, int end)
{
int temp = A[start];
int i = start;
int j = *i + ; //left child
while(j <= end)
{
if(j+ <= end && A[j]<A[j+])
j = j+; //choose the bigger
if(temp >= A[j])
break;
else
{
A[i] = A[j];
i = j;
j = *i + ;
}
}
A[i] = temp;
}
void heapSort(int A[], int n)
{
//build max heap
for(int i = (n-)/; i >= ; i --)
siftDown(A, i, n-); //sort
for(int i = n-; i >= ; i --)
{
swap(A[], A[i]);
siftDown(A, , i-); //not include the i_th node
}
}

8、归并排序

分为局部排序与有序归并。

通常用于内存不足,需要与硬盘交互的排序。

时间复杂度O(nlogn),空间复杂度O(n)。稳定排序。

void merge(int A[], int start, int mid, int end)
{
int size1 = mid-start+;
int* L = new int[size1];
for(int i = ; i < size1; i ++)
L[i] = A[start+i];
int size2 = end-mid;
int* R = new int[size2];
for(int i = ; i < size2; i ++)
R[i] = A[mid++i]; int i = ;
int j = ;
int ind = start;
while(i < size1 && j < size2)
{
if(L[i] <= R[j])
{
A[ind] = L[i];
ind ++;
i ++;
}
else
{
A[ind] = R[j];
ind ++;
j ++;
}
}
while(i < size1)
{
A[ind] = L[i];
ind ++;
i ++;
}
while(j < size2)
{
A[ind] = R[j];
ind ++;
j ++;
}
}
void mergeSort(int A[], int start, int end)
{
if(start < end)
{
int mid = (start+end)/;
mergeSort(A, start, mid);
mergeSort(A, mid+, end);
merge(A, start, mid, end);
}
}

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