演算法設計排序演算法

Ⅰ java:設計一個通用的排序演算法.

import java.util.Arrays;
class Stu implements Comparable{
String name;
int id;

public Stu (String n, int i){
name = n;
id = i;
}

public int compareTo(Object o){
Stu m = (Stu) o;
if (id > m.id){
return 1;
} else if(id < m.id){
return -1;
} else return 0;
}

public String toString(){
return "("+name+","+id+")";
}

}

class Rec implements Comparable{
int c, k;
public Rec (int m, int n){
c = m;
k = n;
}

int area (){
return c*k;
}

public int compareTo(Object o){
Rec m = (Rec) o;
if (this.area() > m.area()){
return 1;
} else if(this.area() < m.area()) {
return -1;
}else return 0;
}

public String toString(){
return "(" + "邊長為" + c + "和" + k + "面積為" + this.area() + ")";
}
}

public class TestSort {
public static void main (String [] args){
Stu [] a = new Stu [5];
a[0] = new Stu("ZhangSan",6);
a[1] = new Stu("LiSi",3);
a[2] = new Stu("WangWu",9);
a[3] = new Stu("ZhaoLiu",12);
a[4] = new Stu("QianQi",4);
sort (a);
for (int i=0; i<a.length; i++){
System.out.println("name="+ a[i].name + " " + "id=" + a[i].id);
}

Rec[] b = {new Rec(4,5), new Rec(7,2), new Rec(8,3), new Rec(2,11), new Rec(5,5)};

System.out.println();
Arrays.sort(a); //此為調用Arrays.sort()方法自動排序;
System.out.println("排序後"+Arrays.toString(a));
Arrays.sort(b);
System.out.println("排序後"+Arrays.toString(b));
}
/*下面為用冒泡排序法排序;本人學藝不精，有一點小問題，編譯時可以通過，但是不起作用。主要是定義Comparable對象c來傳遞o對象的值時出現傳遞不成功的現象。
static void sort (Comparable[] o){
int m = o.length-1;
for(int i=m; i>1; i--){
for(int j=0; j<i; j++){
if(o[j].compareTo(o[j+1])>1){
Comparable c =(Comparable) o[j];
o[j] = o[j+1];
o[j+1] = c;
}
}
}
}*/
}

Ⅱ 排序演算法課程設計

// 各種排序演算法匯總.cpp : 定義控制台應用程序的入口點。
//
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;

#include <stack>
#include <time.h>
#include <stdlib.h>

template < typename T >
class SqList
{
private:
int length;
T * r;
public://介面
SqList(int n = 0);//構造長度為n的數組
~SqList()
{
length = 0;
delete r;
r = NULL;
}
void InsertSort();//順序插入排序
void DisPlay();//輸出元素
void BInsertSort();//折半插入排序
void ShellSort(int dlta[],int t);//希爾排序
void QuickSort();//快速排序
void SelectSort();//簡單選擇排序
void BubbleSort();//改進冒泡排序
void Bubble_Sort2();//相鄰兩趟是反方向起泡的冒泡排序演算法
void Bubble_Sort3();//對相鄰兩趟反方向演算法進行化簡,循環體中只包含一次冒泡
void HeapSort();//堆排序
void Build_Heap_Sort();//堆排序由小到大序號建立大根堆
void MergeSort();//歸並排序
void OE_Sort();//奇偶交換排序的演算法

void Q_Sort_NotRecurre();//非遞歸快速排序
void HeapSort_3();//三叉堆排序

public://調用
void ShellInsert(int dk);//一趟希爾排序
void QSort(int low,int high);//快速排序
int Partition(int low,int high);//一趟快速排序
int SelectMinKey(int i);//從i到length中選擇最小值下標
void HeapAdjust(int s,int m);//調整s的位置,其中s+1~m有序
void HeapAdjust_3(int s,int m);//三叉堆****調整s的位置,其中s+1~m有序
void Merge(T SR[],T TR[],int i,int m,int n);//歸並
void MSort(T SR[],T TR1[],int s,int t);//歸並
void Easy_Sort(int low,int high);//3個數直接排序
void Build_Heap(int len);//從低下標到高下標逐個插入建堆的演算法***建立大根堆**但為排序

};
template < typename T >
SqList<T>::SqList(int n = 0)
{
//srand( time(0) );
length = n;
r=new T[length+1];
T t;
cout<<"隨機生成"<<n<<"個值:"<<endl;
for (int i=1;i<=length;i++)
{
//cin>>t;
r[i] = rand()%1000;
//r[i] = t;
}
for (int i=1; i<=length;i++)
cout<<r[i]<<",";
cout<<endl;
}
template < typename T >
void SqList<T>::InsertSort()
{
int i,j;
for (i=2;i<=length;i++)
{
if (r[i]<r[i-1])
{
r[0]=r[i];
r[i]=r[i-1];
for (j=i-2;r[0]<r[i-2];j--)
r[j+1]=r[j];
r[j+1]=r[0];
}
}
}
template < typename T >
void SqList<T>::DisPlay()
{
int i;
cout<<length<<" 元素為："<<endl;
for (i = 1;i < length+1;i++ )
{
cout<<r[i]<<" ,";
}
cout<<endl;
}
template < typename T >
void SqList<T>::BInsertSort()
{
int i, j, m;
int low,high;
for (i = 2;i<= length;i++)
{
r[0]=r[i];
low=1;
high=i-1;
while (low<=high)
{
m = (low+high)/2;
if ( r[0] < r[m] )
high=m-1;
else
low=m+1;
}
for ( j=i-1;j >=high+1; j--)
{
r[j+1] = r[j];
}
r[high+1] = r[0];
}
}

template < typename T >
void SqList<T>::ShellInsert(int dk)
{
int i,j;
for (i=dk+1;i<=length;i++)
if (r[i] < r[i-dk])
{
r[0] = r[i];
for ( j=i-dk; j>0 && r[0] < r[j]; j-=dk)
{
r[j+dk]=r[j];
}
r[j+dk] = r[0];
}
}
template < typename T >
void SqList<T>::ShellSort(int dlta[],int t)
{
int k=0;
for (;k<t;k++)
{
ShellInsert(dlta[k]);
}
}
template < typename T >
int SqList<T>::Partition(int low,int high)
{
int pivotkey;
r[0] = r[low];//記錄樞軸值
pivotkey = r[low];
while (low < high)
{
while (low < high&& r[high] >= pivotkey)
high--;
r[low] = r[high];
while (low < high&& r[low] <= pivotkey)
low++;
r[high] = r[low];
}
r[low] = r[0];//樞軸記錄到位
return low;//返回樞軸位置
}
template < typename T >
void SqList<T>::QSort(int low,int high)
{
int pivotloc;
if (low < high)
{
pivotloc = Partition(low,high);
QSort(low,pivotloc-1);
QSort(pivotloc+1,high);
}
}
template < typename T >
void SqList<T>::QuickSort()
{
QSort(1,length);
}
template < typename T >
int SqList<T>::SelectMinKey(int i)
{
int j,min=i;
for (j=i;j <= length;j++)
{
if (r[min] > r[j])
{
min = j;
}
}
return min;
}
template < typename T >
void SqList<T>::SelectSort()
{
int i,j;
T t;
for (i=1;i < length;i++)//循環length-1次不是length次
{
j=SelectMinKey(i);
if (i != j)
{
t= r[j];
r[j]=r[i];
r[i]=t;
}
}
}
template < typename T >
void SqList<T>::BubbleSort()
{
int i,j;
int flag=1;//標識位，如果出現0，則沒有交換，立即停止
T t;
for (i=1;i < length && flag;i++)
{
flag = 0;
for (j=length-1;j>=i;j--)
if (r[j]>r[j+1])
{
t=r[j];
r[j]=r[j+1];
r[j+1]=t;
flag=1;
}
}
}
template < typename T >
void SqList<T>::Bubble_Sort2()
{
bool change = true;
int low = 1, high = length;
int i;
T t;
while ( (low < high) && change )
{
change = false;
for ( i = low; i < high; i++ )
{
if ( r[i] > r[i+1] )
{
t = r[i];
r[i] = r[i+1];
r[i+1] = t;
change = true;
}
}
high-=1;
for ( i = high; i > low; i-- )
{
if ( r[i] < r[i-1] )
{
t = r[i];
r[i] = r[i-1];
r[i-1] = t;
change = true;
}
}
low+=1;
}
}

template < typename T >
void SqList<T>::Bubble_Sort3()
{
int i,d=1;
bool change = true;
int b[3] = {1,0,length};//b[0]為冒泡的下界,b[ 2 ]為上界,b[1]無用
T t;
while (change)//如果一趟無交換，則停止
{
change = false;
for ( i=b[1-d]; i!=b[1+d]; i=i+d )//統一的冒泡演算法
{
if ( (r[i]-r[i+d])*d > 0 )///注意這個交換條件
{
t = r[i];
r[i] = r[i+d];
r[i+d] = t;
change = true;
}
}
d = d*(-1);//換個方向
}
}
template < typename T >
void SqList<T>::HeapAdjust(int s,int m)
{
/* 已知H.r[s..m]中記錄的關鍵字除H.r[s].key之外均滿足堆的定義，本函數 */
/* 調整H.r[s]的關鍵字,使H.r[s..m]成為一個大頂堆(對其中記錄的關鍵字而言) */
int j;
T rc = r[s];
for (j=2*s;j <= m;j*=2)
{
/* 沿key較大的孩子結點向下篩選 */
if (j < m && r[j] < r[j+1])
j++;/* j為key較大的記錄的下標 */
if (rc >= r[j])
break;/* rc應插入在位置s上 ,無需移動*/
r[s]=r[j];
s=j;
}
r[s]=rc;/* 插入 */
}
template < typename T >
void SqList<T>::HeapSort()
{
/* 對順序表H進行堆排序。演算法10.11 */
T t;
int i;
for (i=length/2;i>0;i--)/* 把H.r[1..H.length]建成大頂堆 */
HeapAdjust(i,length);
for (i=length;i>1;i--)
{
/* 將堆頂記錄和當前未經排序子序列H.r[1..i]中最後一個記錄相互交換 */
t=r[1];
r[1]=r[i];
r[i]=t;
HeapAdjust(1,i-1);/* 將H.r[1..i-1]重新調整為大頂堆 */
}
}
template < typename T >
void SqList<T>::Build_Heap_Sort()
{
int i;
Build_Heap(length);
for ( i = length; i > 1; i-- )
{
T t;
t = r[i];
r[i] = r[1];
r[1] = t;
Build_Heap(i-1);
}

}
template < typename T >
void SqList<T>::Build_Heap(int len)
{
T t;
for (int i=2; i <= len; i++ )
{
int j = i;
while ( j != 1 )
{
int k = j/2;
if ( r[j] > r[k] )
{
t = r[j];
r[j] = r[k];
r[k] = t;
}
j = k;
}
}

}
template < typename T >
void SqList<T>::Merge(T SR[],T TR[],int i,int m,int n)
{
/* 將有序的SR[i..m]和SR[m+1..n]歸並為有序的TR[i..n] 演算法10.12 */
int j,k,x;
for (j=m+1,k=i;j<=n&&i<=m;k++)/* 將SR中記錄由小到大地並入TR */
{
if (SR[i]<SR[j])
TR[k]=SR[i++];
else
TR[k]=SR[j++];
}
if (i<=m)
for (x=0;x<=m-i;x++)
TR[k+x]=SR[i+x];/* 將剩餘的SR[i..m]復制到TR */
if (j<=n)
for (x=0;x<=n-j;x++)
TR[k+x]=SR[j+x];/* 將剩餘的SR[j..n]復制到TR */
}
template < typename T >
void SqList<T>::MSort(T SR[],T TR1[],int s,int t)
{
/* 將SR[s..t]歸並排序為TR1[s..t]。演算法10.13 */
int m;
T *TR2=new T[length+1];
if (s==t)
TR1[s]=SR[s];
else
{
m=(s+t)/2;/* 將SR[s..t]平分為SR[s..m]和SR[m+1..t] */
MSort(SR,TR2,s,m);/* 遞歸地將SR[s..m]歸並為有序的TR2[s..m] */
MSort(SR,TR2,m+1,t);/* 遞歸地將SR[m+1..t]歸並為有序的TR2[m+1..t] */
Merge(TR2,TR1,s,m,t);/* 將TR2[s..m]和TR2[m+1..t]歸並到TR1[s..t] */
}
}
template < typename T >
void SqList<T>::MergeSort()
{
MSort(r,r,1,length);
}
template < typename T >
void SqList<T>::OE_Sort()
{
int i;
T t;
bool change = true;
while ( change )
{
change = false;
for ( i=1;i<length;i+=2 )
{
if (r[i] > r[i+1])
{
t = r[i];
r[i] = r[i+1];
r[i+1] = t;
change = true;
}
}
for ( i=2;i<length;i+=2 )
{
if ( r[i] > r[i+1] )
{
t = r[i];
r[i] = r[i+1];
r[i+1] = t;
change = true;
}
}

}

}
typedef struct
{
int low;
int high;
}boundary;
template <typename T >
void SqList<T>::Q_Sort_NotRecurre()
{
int low=1,high=length;
int piv;
boundary bo1,bo2;
stack<boundary> st;
while (low < high)
{
piv = Partition(low,high);
if ( (piv-low < high-piv) && (high-piv > 2) )
{
bo1.low = piv+1;
bo1.high = high;
st.push(bo1);
high = piv-1;
}
else if ( (piv-low > high-piv) && (piv-low >2) )
{
bo1.low = low;
bo1.high = piv-1;
st.push(bo1);
low = piv+1;
}
else
{
Easy_Sort(low,high);
high = low;
}
}
while ( !st.empty() )
{
bo2 = st.top();
st.pop();
low = bo2.low;
high = bo2.high;
piv = Partition(low, high);
if ( (piv-low < high-piv) && (high-piv > 2) )
{
bo1.low = piv+1;
bo1.high = high;
st.push(bo1);
high = piv-1;
}
else if ( (piv-low > high-piv) && (piv-low >2) )
{
bo1.low = low;
bo1.high = piv-1;
st.push(bo1);
low = piv+1;
}
else
{
Easy_Sort(low,high);
}
}

}
template < typename T >
void SqList<T>::Easy_Sort(int low,int high)
{
T t;
if ( (high-low) == 1 )
{
if ( r[low] > r[high] )
{
t = r[low];
r[low] = r[high];
r[high] = t;
}
}
else
{
if ( r[low] > r[low+1] )
{
t = r[low];
r[low] = r[low+1];
r[low+1] = t;
}
if ( r[low+1] > r[high] )
{
t = r[low+1];
r[low+1] = r[high];
r[high] = t;
}
if ( r[low] > r[low+1] )
{
t = r[low];
r[low] = r[low+1];
r[low+1] = t;
}
}

}

template < typename T >
void SqList<T>::HeapAdjust_3(int s,int m)
{
T rc = r[s];
for (int j = 3*s-1; j <= m;j=j*3-1)
{
if (j+1<m)//有3個孩子結點
{
if ( rc>=r[j] && rc>=r[j+1] && rc>=r[j+2] )
break;
else
{
if ( r[j] > r[j+1] )
{
if ( r[j] > r[j+2] )
{
r[s]=r[j];
s=j;
}
else//r[j]<=r[j+2]
{
r[s]=r[j+2];
s=j+2;
}
}
else//r[j]<=r[j+1]
{
if ( r[j+1] > r[j+2] )
{
r[s]=r[j+1];
s=j+1;
}
else//r[j+1]<=r[j+2]
{
r[s]=r[j+2];
s=j+2;
}
}
}
}
if ( j+1==m )//有2個孩子結點
{
if ( rc>=r[j] && rc>=r[j+1] )
break;
else
{
if ( r[j] > r[j+1] )
{
r[s]=r[j];
s=j;
}
else//r[j]<=r[j+1]
{
r[s]=r[j+1];
s=j+1;
}
}
}
if (j==m)//有1個孩子結點
{
if ( rc>=r[j] )
break;
else
{
r[s]=r[j];
s=j;
}
}
}
r[s]=rc;
}

template <typename T >
void SqList<T>::HeapSort_3()
{
int i;
T t;
for (i=length/3; i>0; i--)
HeapAdjust_3(i,length);
for ( i=length; i > 1; i-- )
{
t = r[i];
r[i] = r[1];
r[1] = t;
HeapAdjust_3(1,i-1);
}
}

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
SqList<int> Sq(15);
//Sq.InsertSort();
//Sq.BInsertSort();
/* 希爾排序*/
// int a[5]={5,4,3,2,1};
// Sq.ShellSort(a,5);

/* Sq.QuickSort();*/

// Sq.SelectSort();

/* Sq.BubbleSort();*/

/* Sq.HeapSort();*/

/* Sq.MergeSort();*/

/* Sq.Q_Sort_NotRecurre();*/

/* Sq.Bubble_Sort2();*/
/* Sq.OE_Sort();*/
/* Sq.Bubble_Sort3();*/

/* Sq.Build_Heap_Sort();*/

Sq.HeapSort_3();

Sq.DisPlay();
system("pause");
return 1;
}

Ⅲ 排序演算法設計

到底用什麼語言編啊？我會用Java和C++，不過代碼一時沒有，我會盡快給你的～～～～～

Ⅳ 程序設計中有哪些排序演算法用C語言分別怎樣實現

開始學的是冒泡排序。
冒泡的思想比較簡單，就是比較相鄰兩數的大小。將大的後移動，這樣第一次的結果最大的數就在最後了。然後再從第一個數開始比較。接下來就是同樣的處理了。
然後就快排比較實用了。快排沒必要用一次寫一次，可以直接調用函數。
在調用函數的是時候注意比較函數的寫法 可以實現多種數據的排序。很適合結構體排序。
思想是將你要排序的東西分成多個相似的模塊進行遞歸處理。
比如：在R[low..high]中任選一個記錄作為基準(Pivot)，以此基準將當前無序區劃分為左、右兩個較小的子區間R[low..pivotpos-1)和R[pivotpos+1..high]，並使左邊子區間中所有記錄的關鍵字均小於等於基準記錄(不妨記為pivot)的關鍵字pivot.key，右邊的子區間中所有記錄的關鍵字均大於等於pivot.key，而基準記錄pivot則位於正確的位置(pivotpos)上，它無須參加後續的排序。

Ⅳ JS常見排序演算法

排序演算法說明:

（1）對於評述演算法優劣術語的說明

穩定 ：如果a原本在b前面，而a=b，排序之後a仍然在b的前面；

不穩定 ：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之後a可能會出現在b的後面；

內排序 ：所有排序操作都在內存中完成；

外排序 ：由於數據太大，因此把數據放在磁碟中，而排序通過磁碟和內存的數據傳輸才能進行；

時間復雜度 : 一個演算法執行所耗費的時間。

空間復雜度 : 運行完一個程序所需內存的大小。

(2)排序演算法圖片總結:

1.冒泡排序:

解析：1.比較相鄰的兩個元素，如果前一個比後一個大，則交換位置。

2.第一輪的時候最後一個元素應該是最大的一個。

3.按照步驟一的方法進行相鄰兩個元素的比較，這個時候由於最後一個元素已經是最大的了，所以最後一個元素不用比較。

2.快速排序:

解析：快速排序是對冒泡排序的一種改進，第一趟排序時將數據分成兩部分，一部分比另一部分的所有數據都要小。然後遞歸調用，在兩邊都實行快速排序。

3.插入排序:

解析：

 （1） 從第一個元素開始，該元素可以認為已經被排序

 （2） 取出下一個元素，在已經排序的元素序列中從後向前掃描

 （3） 如果該元素（已排序）大於新元素，將該元素移到下一位置

 （4） 重復步驟3，直到找到已排序的元素小於或者等於新元素的位置

 （5）將新元素插入到下一位置中

 （6） 重復步驟2

2.二分查找:

解析：二分查找，也為折半查找。首先要找到一個中間值，通過與中間值比較，大的放又，小的放在左邊。再在兩邊中尋找中間值，持續以上操作，直到找到所在位置為止。

（1）遞歸方法

（2）非遞歸方法

4.選擇排序:

解析:首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然後，再從剩餘未排序元素中繼續尋找最小（大）元素，然後放到已排序序列的末尾。

以此類推，直到所有元素均排序完畢。

5.希爾排序:

解析:先將整個待排序的記錄序列分割成為若乾子序列分別進行直接插入排序

6.歸並排序:

解析:歸並排序是一種穩定的排序方法。將已有序的子序列合並，得到完全有序的序列；即先使每個子序列有序，再使子序列段間有序。

7.堆排序:

解析:堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是

小於（或者大於）它的父節點。

8.計數排序:

 解析:計數排序使用一個額外的數組C，其中第i個元素是待排序數組A中值等於i的元素的個數。然後根據數組C來將A中的元素排到正確的位置。它只能對整數進行排序。

9.桶排序:

解析:假設輸入數據服從均勻分布，將數據分到有限數量的桶里，每個桶再分別排序（有可能再使用別的排序演算法或是以遞歸方式繼續使用桶排序進行排

10.基數排序:

解析:基數排序是按照低位先排序，然後收集；再按照高位排序，然後再收集；依次類推，直到最高位。有時候有些屬性是有優先順序順序的，先按低優先順序排序，再按高優

先級排序。最後的次序就是高優先順序高的在前，高優先順序相同的低優先順序高的在前。基數排序基於分別排序，分別收集，所以是穩定的。

基數排序 vs 計數排序 vs 桶排序

這三種排序演算法都利用了桶的概念，但對桶的使用方法上有明顯差異：

基數排序：根據鍵值的每位數字來分配桶 計數排序：每個桶只存儲單一鍵值 桶排序：每個桶存儲一定范圍的數值

Ⅵ 面試必會八大排序演算法（Python）

一、插入排序

介紹

插入排序的基本操作就是將一個數據插入到已經排好序的有序數據中，從而得到一個新的、個數加一的有序數據。

演算法適用於少量數據的排序，時間復雜度為O(n^2)。

插入排演算法是穩定的排序方法。

步驟

①從第一個元素開始，該元素可以認為已經被排序

②取出下一個元素，在已經排序的元素序列中從後向前掃描

③如果該元素（已排序）大於新元素，將該元素移到下一位置

④重復步驟3，直到找到已排序的元素小於或者等於新元素的位置

⑤將新元素插入到該位置中

⑥重復步驟2

排序演示

演算法實現

二、冒泡排序

介紹

冒泡排序（Bubble Sort）是一種簡單的排序演算法，時間復雜度為O(n^2)。

它重復地走訪過要排序的數列，一次比較兩個元素，如果他們的順序錯誤就把他們交換過來。走訪數列的工作是重復地進行直到沒有再需要交換，也就是說該數列已經排序完成。

這個演算法的名字由來是因為越小的元素會經由交換慢慢「浮」到數列的頂端。

原理

循環遍歷列表，每次循環找出循環最大的元素排在後面；

需要使用嵌套循環實現：外層循環控制總循環次數，內層循環負責每輪的循環比較。

步驟

①比較相鄰的元素。如果第一個比第二個大，就交換他們兩個。

②對每一對相鄰元素作同樣的工作，從開始第一對到結尾的最後一對。在這一點，最後的元素應該會是最大的數。

③針對所有的元素重復以上的步驟，除了最後一個。

④持續每次對越來越少的元素重復上面的步驟，直到沒有任何一對數字需要比較。

演算法實現：

三、快速排序

介紹

快速排序（Quicksort）是對冒泡排序的一種改進，借用了分治的思想，由C. A. R. Hoare在1962年提出。

基本思想

快速排序的基本思想是：挖坑填數 + 分治法。

首先選出一個軸值(pivot，也有叫基準的)，通過一趟排序將待排記錄分隔成獨立的兩部分，其中一部分記錄的關鍵字均比另一部分的關鍵字小，則可分別對這兩部分記錄繼續進行排序，以達到整個序列有序。

實現步驟

①從數列中挑出一個元素，稱為 「基準」（pivot）；

②重新排序數列，所有元素比基準值小的擺放在基準前面，所有元素比基準值大的擺在基準的後面（相同的數可以到任一邊）；

③對所有兩個小數列重復第二步，直至各區間只有一個數。

排序演示

演算法實現

四、希爾排序

介紹

希爾排序（Shell Sort）是插入排序的一種，也是縮小增量排序，是直接插入排序演算法的一種更高效的改進版本。希爾排序是非穩定排序演算法，時間復雜度為：O(1.3n)。

希爾排序是基於插入排序的以下兩點性質而提出改進方法的：

·插入排序在對幾乎已經排好序的數據操作時， 效率高， 即可以達到線性排序的效率；

·但插入排序一般來說是低效的， 因為插入排序每次只能將數據移動一位。

基本思想

①希爾排序是把記錄按下標的一定量分組，對每組使用直接插入演算法排序；

②隨著增量逐漸減少，每組包1含的關鍵詞越來越多，當增量減至1時，整個文件恰被分成一組，演算法被終止。

排序演示

演算法實現

五、選擇排序

介紹

選擇排序(Selection sort)是一種簡單直觀的排序演算法，時間復雜度為Ο(n2)。

基本思想

選擇排序的基本思想：比較 + 交換。

第一趟，在待排序記錄r1 ~ r[n]中選出最小的記錄，將它與r1交換；

第二趟，在待排序記錄r2 ~ r[n]中選出最小的記錄，將它與r2交換；

以此類推，第 i 趟，在待排序記錄ri ~ r[n]中選出最小的記錄，將它與r[i]交換,使有序序列不斷增長直到全部排序完畢。

排序演示

選擇排序的示例動畫。紅色表示當前最小值，黃色表示已排序序列，藍色表示當前位置。

演算法實現

六、堆排序

介紹

堆排序（Heapsort）是指利用堆積樹（堆）這種數據結構所設計的一種排序演算法，它是選擇排序的一種。

利用數組的特點快速指定索引的元素。

基本思想

堆分為大根堆和小根堆，是完全二叉樹。

大根堆的要求是每個節點的值不大於其父節點的值，即A[PARENT[i]] >=A[i]。

在數組的非降序排序中，需要使用的就是大根堆，因為根據大根堆的要求可知，最大的值一定在堆頂。

排序演示

演算法實現

七、歸並排序

介紹

歸並排序（Merge sort）是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用。

基本思想

歸並排序演算法是將兩個（或兩個以上）有序表合並成一個新的有序表，即把待排序序列分為若干個子序列，每個子序列是有序的。然後再把有序子序列合並為整體有序序列。

演算法思想

自上而下遞歸法（假如序列共有n個元素）

① 將序列每相鄰兩個數字進行歸並操作，形成 floor(n/2)個序列，排序後每個序列包含兩個元素；

② 將上述序列再次歸並，形成 floor(n/4)個序列，每個序列包含四個元素；

③ 重復步驟②，直到所有元素排序完畢。

自下而上迭代法

① 申請空間，使其大小為兩個已經排序序列之和，該空間用來存放合並後的序列；

② 設定兩個指針，最初位置分別為兩個已經排序序列的起始位置；

③ 比較兩個指針所指向的元素，選擇相對小的元素放入到合並空間，並移動指針到下一位置；

④ 重復步驟③直到某一指針達到序列尾；

⑤ 將另一序列剩下的所有元素直接復制到合並序列尾。

排序演示

演算法實現

八、基數排序

介紹

基數排序（Radix Sort）屬於「分配式排序」，又稱為「桶子法」。

基數排序法是屬於穩定性的排序，其時間復雜度為O (nlog(r)m) ，其中 r 為採取的基數，而m為堆數。

在某些時候，基數排序法的效率高於其他的穩定性排序法。

基本思想

將所有待比較數值（正整數）統一為同樣的數位長度，數位較短的數前面補零。然後，從最低位開始，依次進行一次排序。這樣從最低位排序一直到最高位排序完成以後，數列就變成一個有序序列。

基數排序按照優先從高位或低位來排序有兩種實現方案：

MSD（Most significant digital） 從最左側高位開始進行排序。先按k1排序分組, 同一組中記錄, 關鍵碼k1相等,再對各組按k2排序分成子組, 之後, 對後面的關鍵碼繼續這樣的排序分組, 直到按最次位關鍵碼kd對各子組排序後. 再將各組連接起來,便得到一個有序序列。MSD方式適用於位數多的序列。

LSD （Least significant digital）從最右側低位開始進行排序。先從kd開始排序，再對kd-1進行排序，依次重復，直到對k1排序後便得到一個有序序列。LSD方式適用於位數少的序列。

排序效果

演算法實現

九、總結

各種排序的穩定性、時間復雜度、空間復雜度的總結：

平方階O(n²)排序：各類簡單排序：直接插入、直接選擇和冒泡排序；

從時間復雜度來說：

線性對數階O(nlog₂n)排序：快速排序、堆排序和歸並排序；

O(n1+§))排序，§是介於0和1之間的常數：希爾排序 ；

線性階O(n)排序：基數排序，此外還有桶、箱排序。

Ⅶ 演算法設計快速排序完整程序

#include
<stdio.h>
#define
MAX
255
int
R[MAX];
int
Partition(int
i,int
j)
{/*
調用Partition(R，low，high)時，對R[low..high]做劃分，*/
/*
並返回基準記錄的位置
*/
int
pivot=R[i];
/*
用區間的第1個記錄作為基準
*/
while(i<j){
/*
從區間兩端交替向中間掃描，直至i=j為止
*/
while(i<j&&R[j]>=pivot)
/*
pivot相當於在位置i上
*/
j--;
/*
從右向左掃描，查找第1個關鍵字小於pivot.key的記錄R[j]
*/
if(i<j)
/*
表示找到的R[j]的關鍵字<pivot.key
*/
R[i++]=R[j];
/*
相當於交換R[i]和R[j]，交換後i指針加1
*/
while(i<j&&R[i]<=pivot)
/*
pivot相當於在位置j上*/
i++;
/*
從左向右掃描，查找第1個關鍵字大於pivot.key的記錄R[i]
*/
if(i<j)
/*
表示找到了R[i]，使R[i].key>pivot.key
*/
R[j--]=R[i];
/*
相當於交換R[i]和R[j]，交換後j指針減1
*/
}
/*
endwhile
*/
R[i]=pivot;
/*
基準記錄已被最後定位*/
return
i;
}
/*
end
of
partition
*/
void
Quick_Sort(int
low,int
high)
{
/*
對R[low..high]快速排序
*/
int
pivotpos;
/*
劃分後的基準記錄的位置
*/
if(low<high){/*
僅當區間長度大於1時才須排序
*/
pivotpos=Partition(low,high);
/*
對R[low..high]做劃分
*/
Quick_Sort(low,pivotpos-1);
/*
對左區間遞歸排序
*/
Quick_Sort(pivotpos+1,high);
/*
對右區間遞歸排序
*/
}
}
/*
end
of
Quick_Sort
*/
void
main()
{
int
i,n;
puts("Please
input
total
element
number
of
the
sequence:");
scanf("%d",&n);
if(n<=0||n>MAX)
{
printf("n
must
more
than
0
and
less
than
%d.\n",MAX);
exit(0);
}
puts("Please
input
the
elements
one
by
one:");
for(i=1;i<=n;i++)
scanf("%d",&R[i]);
puts("The
sequence
you
input
is:");
for(i=1;i<=n;i++)
printf("%4d",R[i]);
Quick_Sort(1,n);
puts("\nThe
sequence
after
quick_sort
is:");
for(i=1;i<=n;i++)
printf("%4d",R[i]);
puts("\n
Press
any
key
to
quit...");
}
//LZ仔細研究研究

Ⅷ C語言演算法設計，選擇排序

排序如下：

voidSelectSort(RecordTyper[],intlength)/*對記錄數組r做簡單選擇排序，length為待排序記錄的個數*/

{inttemp;for(i=0;i<length-1;i++)//n-1趟排序{intindex=i；//假設index處對應的數組元素是最小的for(intj=i+1;j<length;j++)//查找最小記錄的位置if(r[j].key<r[index].key)index=j;if(index!=i)//若無序區第一個元素不是無序區中最小元素，則進行交換{temp=r[i];r[i]=r[index];r[index]=temp;}}}

初始序列：{49 27 65 97 76 12 38}第1趟：12與49交換：12{27 65 97 76 49 38}第2趟：27不動：12 27{65 97 76 49 38}第3趟：65與38交換：12 27 38{97 76 49 65}第4趟：97與49交換：12 27 38 49{76 97 65}第5趟：76與65交換：12 27 38 49 65{97 76}第6趟：97與76交換：12 27 38 49 65 76 97 完成

選擇排序法 是對 定位比較交換法（也就是冒泡排序法） 的一種改進。選擇排序的基本思想是：每一趟在n-i+1（i=1，2，…n-1）個記錄中選取關鍵字最小的記錄作為有序序列中第i個記錄。基於此思想的演算法主要有簡單選擇排序、樹型選擇排序和堆排序。

簡單選擇排序的基本思想：第1趟，在待排序記錄r[1]~r[n]中選出最小的記錄，將它與r[1]交換；第2趟，在待排序記錄r[2]~r[n]中選出最小的記錄，將它與r[2]交換；以此類推，第i趟在待排序記錄r[i]~r[n]中選出最小的記錄，將它與r[i]交換，使有序序列不斷增長直到全部排序完畢。

拓展資料

下面也寫個例子：

由大到小時：

intmain(void){inta[10];inti,j,t,k;for(i=0;i<10;i++)scanf("%d",&a[i]);/*輸入10個數，比武報名，報名費用10000￥^_^*/for(i=0;i<9;i++)/*10個數，所以只需比9次*/{k=i;/*裁判AND記者實時追蹤報道比賽情況*/for(j=i+1;j<10;j++)if(a[k]<a[j])k=j;/*使a[k]始終表示已比較的數中的最大數*/if（k！=i）{t=a[i];a[i]=a[k];a[k]=t;}/*t發放獎品*/}for(i=0;i<10;i++)printf("%4d",a[i]);/*顯示排序後的結果*/return0;}

由小到大時：

intmain(void){inta[10];inti,j,t,k;for(i=0;i<10;i++)scanf("%d",&a[i]);/*輸入10個數，比武報名，報名費用10000￥^_^*/for(i=0;i<9;i++){k=i;/*裁判AND記者實時追蹤報道比賽情況*/for(j=i+1;j<10;j++)if(a[k]>a[j])k=j;if（k！=i）{t=a[i];a[i]=a[k];a[k]=t;}/*t發放獎品*/}for(i=0;i<=9;i++)printf("%4d",a[i]);/*顯示排序後的結果*/return0;}

Ⅸ 演算法設計, 用代碼完成三種簡單的排序方法(冒泡,簡單插入,簡單選擇)中的任何一個即可

排序演算法是最基礎的演算法，冒泡演算法如下：
void buble_sort(int arr[], int length)
{
int i, j, max;
for(i=0, i<length-1, i++)
{
for(j=0, j<length-i-1, j++)

{
if(a[j]>a[j+1])

{

max = a[j];

a[j] = a[j+1];

a[j+1] = max;

}

}

}
}

Ⅹ 請高手幫忙設計一個排序演算法

凡是排序演算法都要有一個確定順序先後的方法，在排序過程都要藉助這個方法來確定先後。
你可以先做個函數compare(a, b)，如果按照規則a排在b前則返回True否則False，然後再用快速排序來做排序，冒泡法的效率很低。

貌似還要有字元間比較的方法compare2(a, b)

根據你給的樣例，compare(a, b)應按照如下規則運行:
1. 如果a包含的字元數量少於b，返回True.
2. 如果b包含的字元數量少於a，返回False.
3. 逐字元比較a和b，根據compare2(a, b)的返回值：如果為Same繼續比較，否則返回compare2的返回值.
4. 如果a、b相同，返回True.