大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了[十大排序]有的人图画着画着就疯了(1.5w字详细分析+动图+源码),大佬教程大佬觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
注意:以下未标注的图片都是纯手工绘制c;开放一切权限c;希望能够帮到你。 同样是注意:将我的图片说成是你自己画的的行为是不可以的。 祝你愉快~
给你一串数据c;我们可以按照一些条件将数据按照递增或者递减的方式进行排列c;比如计算机里面的文件:
排序在生活中还是很有用的c;比如我们可以通过首字母很快找到通讯录的联系人c;找到最大值和最小值c;精确找到某一天的消息… 总之c;有用c;好好学。
排序可以分为内部排序和外部排序。
内部排序: 数据元素全部放在内存中的排序。 外部排序: 数据元素太多不能同时放在内存中c;根据排序过程的要求不能在内外存之间移动数据的排序。
我们今天讲的所有排序都属于内部排序。
我们假设书架上有一摞整齐的书:
如何把绿色书放入书架c;使这书依旧整齐? 菜鸡大学生说:这简单c;从右往左c;找到刚好比这本书高的书c;放在它右边就行了。
恭喜你c;你已经完全掌握插入排序了c;它的基本思想就是:
由于我们不知道数组前几个元素是有序的c;所有我们从数组第二个元素开始执行插入排序c;直到数组最后一个元素。
动图演示:
代码:
//插入排序
void InsertSort(int* a, int n)
{
for (int i = 0; i < n - 1; i++)
{
int end = i;
int tmp = a[i + 1];
while (end >= 0)
{
if (a[end] > tmp)
{
a[end + 1] = a[end];
end--;
}
else
{
break;
}
}
a[end + 1] = tmp;
}
}
当数据有序的时候c;时间复杂度为O(n)c;但显然不可能次次都这么巧。 平均下来还是O(N^2)。
稳定性: 假定在待排序的记录序列中c;存在多个具有相同的关键字的记录c;若经过排序c;这些记录的相对次序保持不变c;即在原序列中c;r[i]=r[j]c;且r[i]在r[j]之前c;而在排序后的序列中c;r[i]仍在r[j]之前c;则称这种排序算法是稳定的;否则称为不稳定的。
直接插入排序的特性总结:
又称缩小增量法。
显然c;直接插入效率不是特别高。 根据插入排序的总结:元素集合越接近有序c;直接插入排序算法的时间效率越高。 我们是不是可以想想办法让数据变得有序一点点呢?
1959年c;有一个大佬Donald SHell提出了希尔排序。
通过图片我们发现c;不断的预排序使得数据逐渐变成了小的在前c;大的在后的状态。 这样在进行插入排序效率会直线上升。
那我们如何写代码呢? 我们当然可以排完一组c;再去排第二组c;第三组。 以gap=2
为例:
for (int j = 0; j < gap; ++j)
{
for (int i = j; i < n - gap; i += gap)
{
int end = i;
int tmp = a[end + gap];
while (end >= 0)
{
if (tmp < a[end])
{
a[end + gap] = a[end];
end -= gap;
}
else
{
break;
}
}
a[end + gap] = tmp;
}
}
然后再套一层循环去控制gap。
但我们完完全全可以将它们合并起来c;就可以少一次循环了。
gap如何变化可以随意去设置c;但是注意最后一次一定要是1。
//希尔排序
void SHellSort(int* a, int n)
{
int gap = n;
while (gap > 1)
{
gap = gap / 3 + 1;
for (int i = 0; i < n - gap; i++)
{
int end = i;
int tmp = a[i + gap];
while (end >= 0)
{
if (a[end] > tmp)
{
a[end + gap] = a[end];
end-=gap;
}
else
{
break;
}
}
a[end + gap] = tmp;
}
}
}
希尔排序的特性总结:
- 希尔排序是对直接插入排序的优化。
- 当gap > 1时都是预排序c;目的是让数组更接近于有序。当gap == 1时c;数组已经接近有序的了c;排序起来就比较快(可以看动图)。
- 希尔排序的时间复杂度不好计算c;因为gap的取值方法有很多。
在Knuth《计算机程序设计技巧》一书中c;Knuth进行了大量的试验统计c;计算出时间复杂度大概在
O(N^1.25)
到O(1.6N^1.5)
之间。
- 空间复杂度O(1)。
- 稳定性:不稳定。
每次学到排序的时候菜鸡大学生总会乳冒泡c;但其实选择排序也拉。 冒泡:为什么只有我被乳? 可能是因为冒泡一般是第一个学的排序吧(小声)。
继续说回选择排序。 基本思想:
注意特殊情况:
此时由于max在begin位置c;当min和begin互换时c;R_380_11845@ax的位置其实是minc;但是程序只会交换begin和end。 解决方案: 交换一次后判断max是不是beginc;是的话max的值就是min。同理c;反过来也成立。 我们代码写的是相反版本:
//选择排序
void SELEctSort(int* a, int n)
{
int begin = 0;
int end = n - 1;
while (begin < end)
{
int maxi = begin;
int mini = begin;
//寻找最大下标和最小下标
for (int i = begin; i <= end; i++)
{
if (a[@H_70_214@maxi] < a[i])
{
maxi = i;
}
if (a[@H_70_214@mini] > a[i])
{
mini = i;
}
}
//交换
Swap(&a[@H_70_214@maxi], &a[end]);
//如果最小值在end位置
if (@H_70_214@mini == end)
{
mini = maxi;
}
Swap(&a[@H_70_214@mini], &a[begin]);
begin++;
end--;
}
}
直接选择排序的特性总结:
有一种特殊情况c;我们假设一串数据2c;2c;1c;3. 一轮下来第一个2会和1交换c;然后两个2的顺序就乱了。
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c;它是选择排序的一种。 它是通过堆来进行选择数据。需要注意的是排升序要建大堆c;排降序建小堆。
如果是建小堆的话第一个就已经是最小的了c;后面的数据还需要重新建堆c;那么堆排序的意义就不存在了。
思路:
for (size_t i = n - 1; i > 0; i--)
{
Swap(&a[0], &a[i]);
AdjustDown(a, i, 0);
}
注:建堆所需要的向下调整函数在二叉树的顺序结构里面有分析c;可以去我之前的博客。 又注:这一段基本上都是拷贝的那一篇博客的内容。 又又注:这篇发出来的时候那一篇博客应该还没来的及发c;应该下周就能出了。
顺便画个不太好理解的图。
@H_675_1188@
然后在尝试建堆康康。 我们可以采取向上建堆和向下建堆两种建堆方式。 向上建堆就类似于一个个向数组里面插入数据。 向下建堆从倒数第一个非叶子节点开始向下调整。
//建大堆
// 向上建堆
for (int i = 0; i < n; i++)
{
Adjustup(a, i);
}
//向下建堆
for (int i = (n-1-1)/2; i >= 0; i--)
{
AdjustDown(a, n, i);
}
既然有两种建堆方式我们就要比较一下效率了。 我们假设是满二叉树:
显然向下建堆效率更高。将代码整合一下:
void AdjustDown(HPDAtaType* a, size_t size, size_t root)
{
size_t parent = root;
size_t child = root*2+1;
while (child < size)
{
// 1、选出左右孩子中大的那个
if (child + 1 < size && a[child] < a[child + 1])
++child;
// 2、如果孩子大于父亲c;则交换c;并继续往下调整
if (a[child] > a[parent])
{
Swap(&a[child], &a[parent]);
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
void HeapSort(int* a, int n)
{
//向下建堆
for (int i = (n-1-1)/2; i >= 0; i--)
{
AdjustDown(a, n, i);
}
for (size_t i = n - 1; i > 0; i--)
{
Swap(&a[0], &a[i]);
AdjustDown(a, i, 0);
}
}
堆排序的特性总结:
- 时间复杂度:O(N*logN)
- 空间复杂度:O(1)
- 稳定性:不稳定
冒泡一到店c;所有排序的算法便都看着他笑c;有的叫道c;“冒泡c;你又被人嫌弃了”他不回答c;对菜鸡大学生说c;“温两个循环c;要一碟变量。”便排出九行代码。 他们又故意的高声嚷道c; “你一定又占了人家的时间了!”冒泡睁大眼睛说c;“你怎么这样凭空污人清白……” “什么清白?我前天亲眼见你拖慢了菜鸡大学生的程序c;吊着打。”冒泡便涨红了脸c;额上的青筋条条绽出c;争辩道c;“低效不能算拖……低效!……十几秒的事c;能算拖么?” 接连便是难懂的话c;什么“有序效率爆高“c;什么“稳定”之类c;引得众人都哄笑起来:店内外充满了快活的空气。
思想: 两两比较c;大的就向后移动c;直到最大的数据到达末尾。 执行n-1次即可。(n-1次的原因是最后一次两个数据只要交换一次就行c;当然n也没啥问题。)
//冒泡排序
void BubbleSort(int* a, int n)
{
for (int i = 0; i < n - 1 ; i++)
{
int exchange = 0;
for (int j = 0; j < n - i - 1; j++)
{
if (a[j] > a[j + 1])
{
Swap(&a[j], &a[j + 1]);
exchange = 1;
}
}
if (exchange == 0)
break;
}
}
冒泡排序的特性总结:
- 时间复杂度:O(N^2)
- 空间复杂度:O(1)
- 稳定性:稳定
我们的好朋友c;它来啦。 存在于库里的唯一大爹c;它来啦。
那啥事快排呢? 快速排序是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法。 基本思想很简单c;随便取一个基准值keyc;保证所有的元素c;比key大的在一边c;比key小的在另一边。然后左右序列重复这个过程直到有序。
菜鸡大学生嗅到了递归的味道!菜鸡大学生把持不住了! 菜鸡大学生准备先写主干部分!
我们可以通过递归把数据分成左右两部分。 直到左边的数据等于右边的数据或者大于右边的数据。 (见图c;按颜色分组)
注意c;这里讲的主要是思想c;图和PartSort代码没有关系c;画的时候只追求了比key大的在一边c;比key小的在另一边这个条件。 这张图主要是展示边界控制的问题。
//快速排序
void QuickSort(int* a, int left, int right)
{
if (left >= right)
return;
int keyi = PartSort(a, left, right);
QuickSort(a, left, keyi - 1);
QuickSort(a, keyi+1, right);
}
下面就是考虑PartSort函数的问题。 茴字有四种写法c;而快排如果算上非递归也有四种写法。 可以推断出:茴香豆就是快排。
既然是hoare提出的c;我们就得放在第一个c;给创始人最大的排面。
思路:
注:这张静态图是指针移动和交换同时进行的。
@H_614_1972@
铺垫了这么多我们来写代码吧。为什么不能第一个开始左指针先走呢? 第一个开始左指针走之前不会有什么问题c;但是到了最后一步左指针会找到比key值大的数c;然后停下和key交换。 而如果是右指针的话c;它找到的是比key小的数c;交换不会出现任何问题。
最后一个开始右指针先走同理。
//快速排序hoare版本
int PartSort1(int* a, int left, int right)
{
int keyi = left;
while (left < right)
{
//右指针先走
while (left < right && a[right] >= a[keyi])
{
right--;
}
//左指针再走
while (left < right && a[left] <= a[keyi])
{
left++;
}
Swap(&a[left], &a[right]);
}
Swap(&a[keyi], &a[left]);
return left;
}
思路:
我们先看一下单次排序的动图:
好累啊不想画全趟了怎么办
代码:
//快速排序挖坑法
int PartSort2(int* a, int left, int right)
{
int key = a[left];
int pit = left;
while (left < right)
{
while (left < right && a[right] >= key)
{
right--;
}
a[pit] = a[right];
pit = right;
while (left < right && a[left] <= key)
{
left++;
}
a[pit] = a[left];
pit = left;
}
a[pit] = key;
return pit;
}
思路:(以key为第一个数为例)
我们先来看一下单趟动图:
这个方法的核心就是保证prev指向及prev之前的所有数据的值都小于key。然后我们来考虑一下key取最右边: 为了保证prev包括prev前的数据都是小于key的。 prev就不能从0位置开始了c;万一第一个数就大于key呢?
接下来的路与取左边完全一样c;直到cur在key位置的时候: prev包括prev前的数据都是小于key的。(哇c;这话我说了多少次)
好了c;终于到代码了:
// 快速排序前后指针法
int PartSort3(int* a, int left, int right)
{
//keyi=left
int keyi = left;
int cur = left + 1;
int prev = left;
while (cur <= right)
{
if (a[cur] < a[keyi] && a[++prev] != a[cur])
Swap(&a[prev], &a[cur]);
cur++;
}
Swap(&a[prev], &a[keyi]);
return prev;
}
int PartSort3(int* a, int left, int right)
{
//keyi=right
int keyi = right;
int cur = left;
int prev = left-1;
while (cur < right)
{
if (a[cur] < a[keyi] && a[++prev] != a[cur])
Swap(&a[prev], &a[cur]);
cur++;
}
Swap(&a[++prev], &a[keyi]);
return prev;
}
我们先讨论一下快速排序的两种情况:
如果我们不幸用快排排了大量有序数据c;程序很可能因为递归调用过多导致栈溢出。
所以我们可以进行如下优化:
完全优化过的代码:
int PartSort3(int* a, int left, int right)
{
int midi = GetMidIndex(a, left, right);
Swap(&a[@H_70_214@midi], &a[left]);
//keyi=left
int keyi = left;
int cur = left + 1;
int prev = left;
while (cur <= right)
{
if (a[cur] < a[keyi] && a[++prev] != a[cur])
Swap(&a[prev], &a[cur]);
cur++;
}
Swap(&a[prev], &a[keyi]);
return prev;
}
int GetMidIndex(int* a, int left, int right)
{
int mid = left + (right - left) / 2;
if (a[left] < a[@H_70_214@mid])
{
if (a[@H_70_214@mid] < a[right])
{
return mid;
}
else if (a[left] > a[right])
{
return left;
}
else
{
return right;
}
}
else
{
if (a[@H_70_214@mid] > a[right])
{
return mid;
}
else if (a[left] < a[right])
{
return left;
}
else
{
return right;
}
}
}
void QuickSort(int* a, int left, int right)
{
if (left >= right)
return;
// 小区间直接插入排序控制有序
if (right - left + 1 <= 30)
{
InsertSort(a + left, right - left + 1);
}
else
{
int keyi = PartSort3(a, left, right);
QuickSort(a, left, keyi - 1);
QuickSort(a, keyi + 1, right);
}
}
既然递归写法会导致栈溢出c;那么我们只要把递归干掉就不会栈溢出了!
我们可以使用栈模拟递归的实现。 (用栈解决栈溢出的问题c;这未尝不是一种…虽然不是一个东西就是啦)
思想:
代码:
void QuickSortNonR(int* a, int left, int right)
{
//创建栈
ST st;
StackInit(&st);
//入栈
StackPush(&st, left);
StackPush(&st, right);
while (!StackEmpty(&st))
{
//右后进c;右先出
right = StackTop(&st);
StackPop(&st);
left = StackTop(&st);
StackPop(&st);
//得到key
int mid = PartSort3(a, left, right);
if (right > mid + 1)
{
StackPush(&st, mid+1);
StackPush(&st, right);
}
if (left < mid - 1)
{
StackPush(&st, left);
StackPush(&st, mid - 1);
}
}
StackDestory(&st);
}
快速排序的特性总结:
经典分治。
思想: 将已有序的子序列合并c;得到完全有序的序列。
由于递归写法的思想在快排我们就讲过c;所以就直接放代码。 我尽量使得注释详细一点。 注意:为了防止数据覆盖我们需要开一个新的数组。
//归并排序
void _MergeSort(int* a, int begin, int end, int* tmp)
{
if (begin >= end)
return;
int mid = (begin + end) / 2;
_MergeSort(a, begin, mid, tmp);
_MergeSort(a, mid + 1, end, tmp);
//归并
int begin1 = begin;
int end1 = mid;
int begin2 = mid + 1;
int end2 = end;
int i = begin;
while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2)//有一个序列为空就停止
{
if (a[begin1] < a[begin2])
{
tmp[i++] = a[begin1++];
}
else
{
tmp[i++] = a[begin2++];
}
}
//将剩余数据放入tmp数组
while (begin1 <= end1)
{
tmp[i++] = a[begin1++];
}
while (begin2 <= end2)
{
tmp[i++] = a[begin2++];
}
//将合并后的序列拷贝到原数组中
@H_213_217@memcpy(a + begin, tmp + begin, (end - begin + 1) * sizeof(int));
}
void @H_213_217@mergeSort(int* a, int n)
{
int* tmp = (int*)@H_213_217@malloc(sizeof(int) * n);
assert(tmp);
_MergeSort(a, 0, n - 1, tmp);
free(tmp);
}
非递归实现的思想与递归实现的思想是类似的。
不同的是c;我们是先1个元素一组c;再2个元素一组c;4个元素一组…直到将所有的元素归并完。
这样会产生一些边界问题c;但是我们先不急着搞。 我们假设有八个数据。
void @H_213_217@mergeSortNonR(int* a, int n)
{
int* tmp = (int*)@H_213_217@malloc(sizeof(int) * n);
assert(tmp);
int gap = 1;
while (gap < n)
{
for (int k = 0; k < n; k += 2 * gap)
{
//归并
int begin1 = k;
int end1 = k + gap - 1;
int begin2 = k + gap;
int end2 = k + gap * 2 - 1;
int i = begin1;
while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2)//有一个序列为空就停止
{
if (a[begin1] < a[begin2])
{
tmp[i++] = a[begin1++];
}
else
{
tmp[i++] = a[begin2++];
}
}
//将剩余数据放入tmp数组
while (begin1 <= end1)
{
tmp[i++] = a[begin1++];
}
while (begin2 <= end2)
{
tmp[i++] = a[begin2++];
}
}
//将合并后的序列拷贝到原数组中
@H_213_217@memcpy(a, tmp, n * sizeof(int));
gap *= 2;
}
free(tmp);
}
这个代码只有在数据个数是2^n时候才可以运行c;不然会导致越界。 我们现在把数据改成六个。
我们可以发现到了最后c;四个边界寄了三个。 实在是令人啊!
所以我们要去手动控制边界。 一共有三种情况:
解决方案:
最终代码:
void @H_213_217@mergeSortNonR(int* a, int n)
{
int* tmp = (int*)@H_213_217@malloc(sizeof(int) * n);
assert(tmp);
int gap = 1;
while (gap < n)
{
for (int k = 0; k < n; k += 2 * gap)
{
//归并
int begin1 = k;
int end1 = k + gap - 1;
int begin2 = k + gap;
int end2 = k + gap * 2 - 1;
int i = begin1;
// end1 越界c;修正
if (end1 >= n)
end1 = n - 1;
// begin2 越界c;第二个区间不存在
if (begin2 >= n)
{
begin2 = n;
end2 = n - 1;
}
// begin2 okc; end2越界c;修正end2即可
if (begin2 < n && end2 >= n)
end2 = n - 1;
while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2)//有一个序列为空就停止
{
if (a[begin1] < a[begin2])
{
tmp[i++] = a[begin1++];
}
else
{
tmp[i++] = a[begin2++];
}
}
//将剩余数据放入tmp数组
while (begin1 <= end1)
{
tmp[i++] = a[begin1++];
}
while (begin2 <= end2)
{
tmp[i++] = a[begin2++];
}
}
//将合并后的序列拷贝到原数组中
@H_213_217@memcpy(a, tmp, n * sizeof(int));
gap *= 2;
}
free(tmp);
}
归并排序的特性总结:
为啥叫后面三个“桶”排序呢c;因为它们都或多或少用到了桶的思想。
菜鸡大学生吐槽:在查找资料的时候经常有人把这三排序混起来。c;。(悲)
那从简单的下手c;先说计数排序。 比如我们有个单词Hippopotomonstrosesquippedaliophobia(长单词恐惧症) 我们想把它的字母排个序c;怎么排好呢? 根据观察c;这个单词里面含有大量重复的字母c;我们是不是可以数一下这些字母出现的次数c; 然后按顺序写下来就好了?
计数排序的原理就是这个c;它对于大量且集中的数据有奇效。
思路:
- 统计相同元素出现次数 。
- 根据统计的结果将序列回收到原来的序列中。
偷懒用个网上图片~~
代码:
//计数排序
void CountSort(int* a, int n)
{
int min = a[0], max = a[0];
for (int i = 1; i < n; ++i)
{
if (a[i] < min)
min = a[i];
if (a[i] > max)
max = a[i];
}
int range = max - min + 1;
int* countA = (int*)@H_213_217@malloc(sizeof(int) * range);
assert(countA);
@H_213_217@memset(countA, 0, sizeof(int) * range);
// 计数
for (int i = 0; i < n; ++i)
{
countA[a[i] - min]++;
}
// 排序
int j = 0;
for (int i = 0; i < range; ++i)
{
while (countA[i]--)
{
a[j++] = i + min;
}
}
}
计数排序的特性总结:
看完上一个排序我们发现c;我们之前的排序都是两个数进行比较c;然后观察是否要交换。
计数排序不需要c;基数排序也不需要。 它是一种借助多关键字排序的思想对单逻辑关键字进行排序的方法。
啥是多关键字? 回到我们梦开始的地方。
对于电脑的数据c;我们可以按照名称排序c;按照修改日期排序c;按照类型c;按照大小…以这个为例c;我们可以按照名称和类型两个关键字进行排序。 先把不同类型的数据分成几堆c;然后再分别按名称进行排序。
可能会用到的概念:
那么基数排序怎么排呢c;我们假设有一串三位数: 步骤:
基数排序思想:
- 将所有待比较数值统一为同样的数位长度c;数位较短的数前面补零。
- 从最低位进行一次排序。 3.从最低位排序一直到最高位排序完成以后, 数列就变成一个有序序列。
(图源:网络)
注意c;数据放回去的时候一定要按照放进来的顺序放回去。 (看图)
基数排序在菜鸡大学生查找资料的过程中发现了两种写法。 一一给大家分享:
由于每一位数的范围在0~9之间c;所以我们可以准备十个桶。
@H_801_5288@
代码:
//基数排序
//求最大位数
int @H_213_217@maxbit(int* arr, int n)
{
int max = arr[0];
for (int i = 1; i < n; i++)
{
if (arr[i] > max)
max = arr[i];
}
int k = 1;
while (@H_70_214@max >= 10)
{
max /= 10;
k++;
}
return k;
}
void RadixSort(int* arr, int n)
{
int k = @H_213_217@maxbit(arr, n);
int radix = 1;
int* tmp = (int*)@H_213_217@malloc(sizeof(int) * n);
while (k)
{
int bucket[10] = { 0 };
//统计每个桶的数据个数
for (int i = 0; i < n; i++)
{
bucket[arr[i] / radix % 10]++;
}
//累加
for (int i = 1; i < 10; i++)
{
bucket[i] += bucket[i - 1];
}
//向tmp数组存入数据
for (int i = n-1; i >=0; i--)
{
tmp[bucket[arr[i] / radix % 10] - 1] = arr[i];
bucket[arr[i] / radix % 10]--;
}
//将tmp序列拷贝到原数组中
@H_213_217@memcpy(arr, tmp, n * sizeof(int));
radix *= 10;
k--;
}
free(tmp);
}
先进先出想到了啥c;是队列吧。 那我们直接上队列就好啦。 队列代码请到之前博客自取c;如果你会c++当我没说。 (/ωc;*)……… (/ω•c;*)
void RadixSortQ(int* arr, int n)
{
int k = @H_213_217@maxbit(arr, n);
int radix = 1;
while (k)
{
//初始化桶
Queue q[10];
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
QueueInit(q + i);
}
//入队
for (int i = 0; i < n; i++)
{
QueuePush(&q[arr[i] / radix % 10], arr[i]);
}
//出队
int index = 0;
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
while (!QueueEmpty(q + i))
{
arr[index++] = QueueFront(q + i);
QueuePop(q + i);
}
}
k--;
radix *= 10;
}
}
负数或者有正有负优化方式见计数排序。
基数排序的特性总结:
- 时间复杂度:O(range * N)
- 空间复杂度:O(range+k)
- 稳定性:稳定。
最后一个了!
真正意义上的桶排序它来啦。 菜鸡大学生之前也一直认为它是计数排序呢c;结果发现这玩意比计数排序复杂。
(来自网上) 菜鸡大学生画图欲望日益下降。
思想:
由于这排序不咋常见就直接放代码(摆烂)吧。
//桶排序
typedef int SLTDataType;
typedef struct SListNode
{
SLTDataType data;
struct SListNode* next;
}SListNode;
void InsertNode(SListNode** bucket, int data)
{
SListNode* p = (SListNode*)@H_213_217@malloc(sizeof(SListNode));
p->data = data;
p->next = NULL;
// 桶为空
if (*bucket == NULL)
{
*bucket = p;
}
else
{
SListNode* prev = NULL;
SListNode* cur = *bucket;
while (cur != NULL && cur->data <= data)
{
prev = cur;
cur = cur->next;
}
// 对插入到第一个结点前的情况处理
if (prev == NULL)
{
*bucket = p;
p->next = cur;
}
else
{
prev->next = p;
p->next = cur;
}
}
}
void BucketSort(int* arr, int n)
{
//寻找最大值最小值
int max = arr[0], min = arr[0];
for (int x = 0; x < n; x++) {
max = arr[x] > max ? arr[x] : max;
min = arr[x] < min ? arr[x] : min;
}
//获取容量
int bucketsize = (@H_70_214@max - min) / n + 1;
//获取桶数量
int bucketcount = (@H_70_214@max - min) / bucketsize + 1;
//申请桶空间
SListNode** b=(SListNode**)calloc(bucketcount, sizeof(SListNode*));
//分配数据
for (int i = 0; i < n; i++)
{
//算出arr[i]对应的桶位置
int pos = (arr[i] - min) / bucketsize;
InsertNode(&b[pos], arr[i]);
}
//将数据返回到数组
SListNode* tmp;
for (int i = 0, j = 0; i < bucketcount && j < n; i++)
{
if (b[i] != NULL)
{
tmp = b[i];
while (tmp != NULL)
{
arr[j++] = tmp->data;
tmp = tmp->next;
}
}
}
//free
for (int i = 0; i < bucketcount; i++)
{
while (b[i] != NULL)
{
tmp = b[i];
b[i] = tmp->next;
free(tmp);
}
}
free(b);
}
桶排序的特性总结:
- 时间复杂度:O(range + N)
- 空间复杂度:O(rangE)
- 稳定性:稳定。
我天c;真不容易。
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