当前位置: 首页 > news >正文

【数据结构】选择排序 堆排序(二)

目录

一,选择排序

1,基本思想

2, 基本思路

3,思路实现

二,堆排序

1,直接选择排序的特性总结:

2,思路实现

3,源代码

最后祝大家国庆快乐!


一,选择排序

1,基本思想

每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始(末尾)位置,直到全部待排序的数据元素排完 。

2, 基本思路

1,在元素集合 array[ i ] -- array[ n-1 ] 中选择关键码最大(小)的数据元素

2,若它不是这组元素中的最后一个(第一个)元素,则将它与这组元素中的最后一个(第一个)元素交换

3,在剩余的 array[ i ] -- array[ n-2 ](array [ i+1] -- array [ n-1 ] )集合中,重复上述步骤,直到集合剩余1个元素

直接选择排序的特性总结

1. 直接选择排序思考非常好理解,但是效率不是很好。实际中很少使用

2. 时间复杂度:O(N^2)

3. 空间复杂度:O(1)

4. 稳定性:不稳定

3,思路实现

选择排序嘛,就是先遍历数组找出最大数和最小数,然后让最小数与首元素交换,最大数与末尾元素交换,当然啦在排序的过程中与之交换的 " 首元素 " 和 " 末尾元素 " 会一直变化的

第一趟排序时,首元素是 arr [ 0 ] ,末尾元素是 arr [ n-1 ]

第二趟排序时,首元素是 arr [ 1 ] ,末尾元素是 arr [ n-2 ]

。。。。。

以此类推直至首元素的小标大于或等于末尾元素的下标

我们现在写一个升序的选择排序:

//选择排序
void SeleSort(int* arr, int n)
{int begin = 0, end = n - 1;while (begin < end){int maxi = begin, mini = begin;for (int i = begin; i <= end; i++){if (arr[i] > arr[maxi]){maxi = i;}if (arr[i] < arr[mini]){mini = i;}}Swap(&arr[begin], &arr[mini]);// 如果maxi和begin重叠,修正一下即可if (begin == maxi){maxi = mini;}Swap(&arr[end], &arr[maxi]);++begin;--end;}
}

我们测试一下:

int main()
{int arr[] = { 9,1,2,5,7,4,8,6,3,5 };//选择排序SeleSort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0]));PrintSort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0]));return 0;
}

可以看到是有序的,选择排序就 OK 了;

二,堆排序

堆排序(Heapsort)是指利用堆积树(堆)这种数据结构所设计的一种排序算法,它是选择排序的一种。它是通过来进行选择数据。需要注意的是排升序要建大堆,排降序建小堆

1,直接选择排序的特性总结

1, 堆排序使用堆来选数,效率就高了很多。

2, 时间复杂度:O(N*logN)

3.,空间复杂度:O(1)

4.,稳定性:不稳定

2,思路实现

要使用堆排序,首先就是要建堆,建堆有两种方式,一种是向上建堆法,一种是向下建堆法;

向上调整建堆的时间复杂度为O(N*logN);

向下调整建堆的时间复杂度为O(N);

所以我们用向下建堆法:

//向下调整
void DownAdjust(int* arr, int n, int i)
{int perent = i;int child = perent* 2 + 1;while (child<n){if (child+1<n && arr[child + 1] > arr[child]){child++;}if (arr[perent] < arr[child]){//交换Swap(&arr[perent], &arr[child]);perent = child;child = perent * 2 + 1;}else{break;}}
}
//建堆
int i = 0;
for (i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--)
{//向下调整DownAdjust(arr, n, i);
}

此时堆就建好了,然后就是用【交换删除法】来排序了:

原理:

此时堆顶是最大的数据,让其与末尾的数进行交换,然后让 n--,在让其向下调整这样就可以避开末尾的数了,以此类推直至 n<=1 ,排序就排好了;

//交换,删除排序法
while (n > 1)
{//交换Swap(&arr[0], &arr[n - 1]);n--;//向下调整DownAdjust(arr, n, 0);
}

我们测试一下:

int main()
{int arr[] = { 9,1,2,5,7,4,8,6,3,5 };//堆排序HeapSort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0]));PrintSort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0]));return 0;
}

可以看到是有序的,堆排序就 OK 了;

3,源代码

//向下调整
void DownAdjust(int* arr, int n, int i)
{int perent = i;int child = perent* 2 + 1;while (child<n){if (child+1<n && arr[child + 1] > arr[child]){child++;}if (arr[perent] < arr[child]){//交换Swap(&arr[perent], &arr[child]);perent = child;child = perent * 2 + 1;}else{break;}}
}//堆排序
void HeapSort(int* arr, int n)
{//建堆int i = 0;for (i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--){//向下调整DownAdjust(arr, n, i);}//交换,删除排序法while (n > 1){//交换Swap(&arr[0], &arr[n - 1]);n--;//向下调整DownAdjust(arr, n, 0);}
}

第二阶段就到这里了,带大家在秒杀两个排序松松骨,真正有挑战的排序还在后头!

后面博主会陆续更新;

如有不足之处欢迎来补充交流!

完结。。

最后祝大家国庆快乐!

http://www.lryc.cn/news/179828.html

相关文章:

  • opencv实现目标跟踪及视频转存
  • R | R及Rstudio安装、运行环境变量及RStudio配置
  • 智能回答机器人的“智能”体现在哪里?
  • 多网卡场景数据包接收时ip匹配规则
  • 安防视频平台EasyCVR视频调阅全屏播放显示异常是什么原因?
  • 1.5.C++项目:仿muduo库实现并发服务器之socket模块的设计
  • whisper+剪映+chatgpt实现实时语音对话功能
  • ASUS华硕ZenBook 13灵耀U 2代U3300F笔记本UX333FN/FA原装出厂Win10系统工厂安装模式
  • 前端面试的话术集锦第 21 篇博文——高频考点(设计模式)
  • php实战案例记录(2)生成包含字母和数字但不重复的用户名
  • 分类预测 | Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积支持向量机分类预测
  • 【ARMv8 SIMD和浮点指令编程】NEON 加载指令——如何将数据从内存搬到寄存器(其它指令)?
  • ElementPlus· tab切换/标签切换 + 分页
  • 华为云云耀云服务器L实例评测|搭建CounterStrike Source Delicated Server(CS起源游戏服务器)
  • 腾讯云中使用ubuntu安装属于自己的overleaf
  • 【redisson学习笔记】
  • gurobi属性篇一
  • 【python数据建模】Pandas库
  • Flutter笔记:关于应用程序中提交图片作为头像
  • 【C++】C++的类型转换
  • ahk系列——ahk_v2实现win10任意界面ocr
  • linux下端口映射
  • C++ 迭代器(iterator)
  • 基于Python3搭建qt开发环境
  • Linux常见操作命令(1)
  • GEO生信数据挖掘(一)数据集下载和初步观察
  • Tensorflow2 GPU 安装方法
  • QSS之QLineEdit
  • 在比特币上支持椭圆曲线 BLS12–381
  • 简单讲解 glm::mat4