数据结构自学Day12-- 排序算法2
排序算法2
之前我们已经了解过简单的冒泡排序算法,以及插入排序,以及插入排序的优化(希尔排序)相关内容可以参考:排序算法1。
本期内容我们将着重介绍:选择排序的思想
选择排序:
选择排序(Selection Sort) 是一种简单直观的排序算法,其基本思想是:
每一轮从待排序元素中选出最小(或最大)元素,放到已排序序列的末尾(或开头),直到全部有序。
思维导图:
代码实现:
void Select_Sort(int* arr,int size){assert(arr);int min = 0;int index = 0;for(int i =0;i<size;i++){min = arr[i];for(int j = i;j<size;j++){if(arr[j]<min){min = arr[j];index = j;}}arr[index] = arr[0];arr[0] = min;}}
选择排序的优化:
双向选择-->同时选择最大值和最小值进行排序。
思维导图:
代码实现:
void Select_Sort(int* arr,int size){assert(arr);int min = 0;int max = 0;int index_min =0; int index_max = 0;for(int i = 0;i<size/2;i++){min = arr[i];max = arr[size-i-1];index_min = i;index_max = size-i-1;for(int j= i;j<size-i;j++){if(arr[j]<min){min = arr[j];index_min = j;}if(arr[j]>max){max = arr[j];index_max = j;}}// 判断最大值的位置是否为所选位置if(index_max != size-i-1){arr[index_max] = arr[size-i-1]; //index_min == size-i-1arr[size-i-1] = max;//防止交换最大值时,把最小的值位置换走了if(index_min == size-i-1){index_min = index_max;}}if(index_min!=i){arr[index_min] = arr[i];arr[i] = min;}} }
堆排序:
利用大根堆或者小根堆进行序列的升序或者降序排序,先建立堆,时间复杂度为堆的排序以及TopK元素问题.
阶段 | 说明 |
---|---|
建堆 | 从 (n-2)/2 开始往前,对每个节点做 AdjustDown |
排序 | 每次将堆顶(最大)与最后元素交换,再对前 n-1 元素做 AdjustDown |
//向下调整 void AdjustDown(int* arr,int n,int root){assert(arr);int parent = root;int child = 2*parent+1;int tmp = 0;while (child<n){if(child+1<n && arr[child+1]>arr[child]){child++;}if(arr[child]>arr[parent]){tmp = arr[child];arr[child] = arr[parent];arr[parent] = tmp;parent = child;child = 2*parent+1;}else{break;}}return; }//堆排序 --> 升序排大根堆,降序排小根堆 void Heap_sort(int* arr,int size){assert(arr);for(int i = (size-1-1)/2;i>=0;i--){AdjustDown(arr,size,i);}int end = size;while (end>1){int tmp = arr[0];arr[0] =arr[end-1];arr[end-1] = tmp;AdjustDown(arr,end-1,0);}}
堆排序 vs 选择排序 对比总结
特性 | 选择排序 | 堆排序 |
---|---|---|
时间复杂度 | O(n²) | O(n log n) |
空间复杂度 | O(1) | O(1) |
稳定性 | 不稳定 | 不稳定 |
实现难度 | 简单 | 略复杂 |
是否原地排序 | 是 | 是 |
适用场景 | 小数据量、教学演示 | 大数据量、工程实践 |
交换次数 | 较少(至多 n 次) | 多(每次堆调整都有交换) |
好了,本期的内容分享就到这里结束了,谢谢大家的点赞和收藏!