/*
=============================================================================
相关知识介绍(所有定义只为帮助读者理解相关概念,并非严格定义):
1、稳定排序和非稳定排序
 
 简单地说就是所有相等的数经过某种排序方法后,仍能保持它们在排序之前的相对次序,我们就
说这种排序方法是稳定的。反之,就是非稳定的。
 比如:一组数排序前是a1,a2,a3,a4,a5,其中a2=a4,经过某种排序后为a1,a2,a4,a3,a5,
则我们说这种排序是稳定的,因为a2排序前在a4的前面,排序后它还是在a4的前面。假如变成a1,a4,
a2,a3,a5就不是稳定的了。

2、内排序和外排序

在排序过程中,所有需要排序的数都在内存,并在内存中调整它们的存储顺序,称为内排序;
 在排序过程中,只有部分数被调入内存,并借助内存调整数在外存中的存放顺序排序方法称为外排序。

3、算法的时间复杂度和空间复杂度

所谓算法的时间复杂度,是指执行算法所需要的计算工作量。
 一个算法的空间复杂度,一般是指执行这个算法所需要的内存空间。
================================================================================
*/

/*
================================================
 功能:选择排序
 输入:数组名称(也就是数组首地址)、数组中元素个数
================================================
*/
/*
====================================================
算法思想简单描述:

在要排序的一组数中,选出最小的一个数与第一个位置的数交换;
 然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换,如此循环
 到倒数第二个数和最后一个数比较为止。

选择排序是不稳定的。算法复杂度O(n2)--[n的平方]
=====================================================
*/
void select_sort(int *x, int n)
{
 int i, j, min, t;

for (i=0; i<n-1; i++) /*要选择的次数:0~n-2共n-1次*/
 {
  min = i; /*假设当前下标为i的数最小,比较后再调整*/
  for (j=i+1; j<n; j++)/*循环找出最小的数的下标是哪个*/
  {
   if (*(x+j) < *(x+min))
   {   
    min = j; /*如果后面的数比前面的小,则记下它的下标*/
   }
  }  
  
  if (min != i) /*如果min在循环中改变了,就需要交换数据*/
  {
   t = *(x+i);
   *(x+i) = *(x+min);
   *(x+min) = t;
  }
 }
}

/*
================================================
 功能:直接插入排序
 输入:数组名称(也就是数组首地址)、数组中元素个数
================================================
*/
/*
====================================================
算法思想简单描述:

在要排序的一组数中,假设前面(n-1) [n>=2] 个数已经是排
 好顺序的,现在要把第n个数插到前面的有序数中,使得这n个数
 也是排好顺序的。如此反复循环,直到全部排好顺序。
 
 直接插入排序是稳定的。算法时间复杂度O(n2)--[n的平方]
=====================================================
*/
void insert_sort(int *x, int n)
{
 int i, j, t;

for (i=1; i<n; i++) /*要选择的次数:1~n-1共n-1次*/
 {
  /*
   暂存下标为i的数。注意:下标从1开始,原因就是开始时
   第一个数即下标为0的数,前面没有任何数,单单一个,认为
   它是排好顺序的。
  */
  t=*(x+i);
  for (j=i-1; j>=0 && t<*(x+j); j--) /*注意:j=i-1,j--,这里就是下标为i的数,在它前面有序列中找插入位置。*/
  {
   *(x+j+1) = *(x+j); /*如果满足条件就往后挪。最坏的情况就是t比下标为0的数都小,它要放在最前面,j==-1,退出循环*/
  }

*(x+j+1) = t; /*找到下标为i的数的放置位置*/
 }
}

/*
================================================
 功能:冒泡排序
 输入:数组名称(也就是数组首地址)、数组中元素个数
================================================
*/
/*
====================================================
算法思想简单描述:

在要排序的一组数中,对当前还未排好序的范围内的全部数,自上
 而下对相邻的两个数依次进行比较和调整,让较大的数往下沉,较
 小的往上冒。即:每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要
 求相反时,就将它们互换。
 
 下面是一种改进的冒泡算法,它记录了每一遍扫描后最后下沉数的
 位置k,这样可以减少外层循环扫描的次数。

冒泡排序是稳定的。算法时间复杂度O(n2)--[n的平方]
=====================================================
*/

void bubble_sort(int *x, int n)
{
 int j, k, h, t;
  
 for (h=n-1; h>0; h=k) /*循环到没有比较范围*/
 {
  for (j=0, k=0; j<h; j++) /*每次预置k=0,循环扫描后更新k*/
  {
   if (*(x+j) > *(x+j+1)) /*大的放在后面,小的放到前面*/
   {
    t = *(x+j);
    *(x+j) = *(x+j+1);
    *(x+j+1) = t; /*完成交换*/
    k = j; /*保存最后下沉的位置。这样k后面的都是排序排好了的。*/
   }
  }
 }
}

/*
================================================
 功能:希尔排序
 输入:数组名称(也就是数组首地址)、数组中元素个数
================================================
*/
/*
====================================================
算法思想简单描述:
 
 在直接插入排序算法中,每次插入一个数,使有序序列只增加1个节点,
 并且对插入下一个数没有提供任何帮助。如果比较相隔较远距离(称为
 增量)的数,使得数移动时能跨过多个元素,则进行一次比较就可能消除
 多个元素交换。D.L.shell于1959年在以他名字命名的排序算法中实现
 了这一思想。算法先将要排序的一组数按某个增量d分成若干组,每组中
 记录的下标相差d.对每组中全部元素进行排序,然后再用一个较小的增量
 对它进行,在每组中再进行排序。当增量减到1时,整个要排序的数被分成
 一组,排序完成。
 
 下面的函数是一个希尔排序算法的一个实现,初次取序列的一半为增量,
 以后每次减半,直到增量为1。

希尔排序是不稳定的。
=====================================================
*/
void shell_sort(int *x, int n)
{
 int h, j, k, t;

for (h=n/2; h>0; h=h/2) /*控制增量*/
 {
  for (j=h; j<n; j++) /*这个实际上就是上面的直接插入排序*/
  {
   t = *(x+j);
   for (k=j-h; (k>=0 && t<*(x+k)); k-=h)
   {
    *(x+k+h) = *(x+k);
   }
   *(x+k+h) = t;
  }
 }
}

/*
================================================
 功能:快速排序
 输入:数组名称(也就是数组首地址)、数组中起止元素的下标
================================================
*/
/*
====================================================
算法思想简单描述:

快速排序是对冒泡排序的一种本质改进。它的基本思想是通过一趟
 扫描后,使得排序序列的长度能大幅度地减少。在冒泡排序中,一次
 扫描只能确保最大数值的数移到正确位置,而待排序序列的长度可能只
 减少1。快速排序通过一趟扫描,就能确保某个数(以它为基准点吧)
 的左边各数都比它小,右边各数都比它大。然后又用同样的方法处理
 它左右两边的数,直到基准点的左右只有一个元素为止。它是由
 C.A.R.Hoare于1962年提出的。
 
 显然快速排序可以用递归实现,当然也可以用栈化解递归实现。下面的
 函数是用递归实现的,有兴趣的朋友可以改成非递归的。

快速排序是不稳定的。最理想情况算法时间复杂度O(nlog2n),最坏O(n2)
 
=====================================================
*/
void quick_sort(int *x, int low, int high)
{
 int i, j, t;

if (low < high) /*要排序的元素起止下标,保证小的放在左边,大的放在右边。这里以下标为low的元素为基准点*/
 {
  i = low;
  j = high;
  t = *(x+low); /*暂存基准点的数*/

while (i<j) /*循环扫描*/
  {
   while (i<j && *(x+j)>t) /*在右边的只要比基准点大仍放在右边*/
   {
    j--; /*前移一个位置*/
   }

if (i<j) 
   {
    *(x+i) = *(x+j); /*上面的循环退出:即出现比基准点小的数,替换基准点的数*/
    i++; /*后移一个位置,并以此为基准点*/
   }

while (i<j && *(x+i)<=t) /*在左边的只要小于等于基准点仍放在左边*/
   {
    i++; /*后移一个位置*/
   }

if (i<j)
   {
    *(x+j) = *(x+i); /*上面的循环退出:即出现比基准点大的数,放到右边*/
    j--; /*前移一个位置*/
   }
  }

*(x+i) = t; /*一遍扫描完后,放到适当位置*/
  quick_sort(x,low,i-1);  /*对基准点左边的数再执行快速排序*/
  quick_sort(x,i+1,high);  /*对基准点右边的数再执行快速排序*/
 }
}

/*
================================================
 功能:堆排序
 输入:数组名称(也就是数组首地址)、数组中元素个数
================================================
*/
/*
====================================================
算法思想简单描述:

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。
 堆的定义如下:具有n个元素的序列(h1,h2,...,hn),当且仅当
 满足(hi>=h2i,hi>=2i+1)或(hi<=h2i,hi<=2i+1)(i=1,2,...,n/2)
 时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。

由堆的定义可以看出,堆顶元素(即第一个元素)必为最大项。完全二叉树可以
 很直观地表示堆的结构。堆顶为根,其它为左子树、右子树。
 初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树,调整它们的存储顺序,
 使之成为一个堆,这时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点
 交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类推,直到只有两个节点
 的堆,并对它们作交换,最后得到有n个节点的有序序列。

从算法描述来看,堆排序需要两个过程,一是建立堆,二是堆顶与堆的最后一个元素
 交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数,二是反复调用渗透函数
 实现排序的函数。

堆排序是不稳定的。算法时间复杂度O(nlog2n)。

*/
/*
 功能:渗透建堆
 输入:数组名称(也就是数组首地址)、参与建堆元素的个数、从第几个元素开始
*/
void sift(int *x, int n, int s)
{
 int t, k, j;

t = *(x+s); /*暂存开始元素*/
 k = s;  /*开始元素下标*/
 j = 2*k + 1; /*右子树元素下标*/

while (j<n)
 {
  if (j<n-1 && *(x+j) < *(x+j+1))/*判断是否满足堆的条件:满足就继续下一轮比较,否则调整。*/
  {
   j++;
  }

if (t<*(x+j)) /*调整*/
  {
   *(x+k) = *(x+j);
   k = j; /*调整后,开始元素也随之调整*/
   j = 2*k + 1;
  }
  else /*没有需要调整了,已经是个堆了,退出循环。*/
  {
   break;
  }
 }
 
 *(x+k) = t; /*开始元素放到它正确位置*/
}

/*
 功能:堆排序
 输入:数组名称(也就是数组首地址)、数组中元素个数
*/
void heap_sort(int *x, int n)
{
 int i, k, t;
 int *p;

for (i=n/2-1; i>=0; i--)
 {
  sift(x,n,i); /*初始建堆*/
 } 
 
 for (k=n-1; k>=1; k--)
 {
  t = *(x+0); /*堆顶放到最后*/
  *(x+0) = *(x+k);
  *(x+k) = t;
  sift(x,k,0); /*剩下的数再建堆*/ 
 }
}

void main()

 #define MAX 4
 int *p, i, a[MAX];
 
 /*录入测试数据*/
 p = a;
 printf("Input %d number for sorting :\n",MAX);
 for (i=0; i<MAX; i++)
 {
  scanf("%d",p++);
 }
 printf("\n");

/*测试选择排序*/

p = a;
 select_sort(p,MAX);
 /**/

/*测试直接插入排序*/

/*
 p = a;
 insert_sort(p,MAX);
 */

/*测试冒泡排序*/

/*
 p = a;
 insert_sort(p,MAX);
 */

/*测试快速排序*/

/*
 p = a;
 quick_sort(p,0,MAX-1);
 */

/*测试堆排序*/

/*
 p = a;
 heap_sort(p,MAX);
 */

for (p=a, i=0; i<MAX; i++)
 {
  printf("%d ",*p++);
 }
 
 printf("\n");
 system("pause");
}

C语言几种常用的排序算法的更多相关文章

  1. 【python,排序】几种常用的排序算法,使用python实现

    1. 选择排序 -- -- def selectSort(l): for i in range(len(l)): j = i + 1 t_min = l[i] loc_min = i for j in ...

  2. 五种C语言非数值计算的常用经典排序算法

    摘要:排序是计算机的一种操作方法,其目的是将一组"无序"的记录序列调整为"有序"的记录序列,主要分为内部排序和外部排序. 排序 排序是计算机的一种操作方法,其目 ...

  3. 数据结构中常用的排序算法 && 时间复杂度 && 空间复杂度

    第一部分:数据结构中常用的排序算法 数据结构中的排序算法一般包括冒泡排序.选择排序.插入排序.归并排序和 快速排序, 当然还有很多其他的排序方式,这里主要介绍这五种排序方式. 排序是数据结构中的主要内 ...

  4. JavaScript实现常用的排序算法

    ▓▓▓▓▓▓ 大致介绍 由于最近要考试复习,所以学习js的时间少了 -_-||,考试完还会继续的努力学习,这次用原生的JavaScript实现以前学习的常用的排序算法,有冒泡排序.快速排序.直接插入排 ...

  5. java SE 常用的排序算法

    java程序员会用到的经典排序算法实现 常用的排序算法(以下代码包含的)有以下五类: A.插入排序(直接插入排序.希尔排序) B.交换排序(冒泡排序.快速排序) C.选择排序(直接选择排序.堆排序) ...

  6. 排序总结---常用的排序算法总结,java和js实现

    这篇博客对几种常见的排序算法进行归纳总结,在接下来的博客中会依次给出每个排序算法的例子 [由于博客上面进行编辑不太方便,图表都是在电脑上编辑好,上传的图片] 1.排序的分类 2.几种内部排序方法的比较 ...

  7. 七种常见经典排序算法总结(C++实现)

    排序算法是非常常见也非常基础的算法,以至于大部分情况下它们都被集成到了语言的辅助库中.排序算法虽然已经可以很方便的使用,但是理解排序算法可以帮助我们找到解题的方向. 1. 冒泡排序 (Bubble S ...

  8. 常用Java排序算法

    常用Java排序算法 冒泡排序 .选择排序.快速排序 package com.javaee.corejava; public class DataSort { public DataSort() { ...

  9. C#中常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度

    常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度   常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度 排序法 最差时间分析 平均时间复杂度 稳定度 空间复杂度 冒泡排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 快速排序 ...

随机推荐

  1. 简易的文件上传 tp5

    /** * 保存新建的资源 * @return \think\Response */ public function save() { //判断一下提交类型 if ($this->request ...

  2. 保存json数据到本地和读取本地json数据

    private void saveJson(JsonBean bean) { File file = new File(getFilesDir(), "json.txt"); Bu ...

  3. Color色彩

    Element 为了避免视觉传达差异,使用一套特定的调色板来规定颜色,为你所搭建的产品提供一致的外观视觉感受. ¶主色 Element 主要品牌颜色是鲜艳.友好的蓝色. Blue #409EFF ¶辅 ...

  4. 解决Prism中Region的GetView不起作用问题

    通常情况下在Region中添加View时我们需要先判断View是否在Region中已存在,但如果我们在Region.Add的方法调用不当时,我们在GetView中始终返回Null,原因自然是Add时出 ...

  5. mysql linux环境

    创建新用户 create user jnroot@'%' identified by 'Yc@edc#sJn';创建数据库 create database price_monitor DEFAULT ...

  6. git 合并远程分支

    假设远程分支 dev-by-wbw  本地分支dev-by-wgg 在本地新建一个与远程的分支dev-by-wbw相同(被合并的版本)的分支dev-by-wbw git checkout - b or ...

  7. Spring Boot 中使用 WebSocket 实现一对多聊天及一对一聊天

    为什么需要WebSocket? 我们已经有了http协议,为什么还需要另外一个协议?有什么好处? 比如我想得到价格变化,只能是客户端想服务端发起请求,服务器返回结果,HTTP协议做不到服务器主动向客户 ...

  8. k8s--kubernetes存储之Volume

    Volume 容器磁盘上的文件的生命周期是短暂的,这就使得在容器中运行重要应用时会出现一些问题.首先,当容器崩溃时, kubelet会重启它,但是容器中的文件将丢失--容器以干净的状态(镜像最初的状态 ...

  9. Mac OS X 11中的/usr/bin 的“Operation not permitted”

    更新了 Mac OS X 11后发现,MacVim 不再能够通过Terminal用命令打开了. mvim hello.txt 于是尝试将 mvim 重新复制到/usr/bin/中去 sudo cp - ...

  10. 配置Bean的作用域

    一.Spring中Bean的5个作用域 在Spring 2.0及之后的版本中,Bean的作用域被划分为5种.如下 singleton  默认值.以单例模式创建Bean的实例,即容器中该Bean的实例只 ...