『壹』 想問您一些排序演算法的偽代碼，謝啦
冒泡排序：網頁鏈派皮接
所謂排序，就是使一串記錄，按照其中的某個或某些關鍵字的大小，遞增或遞減的排列起來的操作。排序演算法，就是如何使得記錄按照要求排列的方法。排序演算法在很多領域得到相當地重視，尤其是在大量數據的處理方面。一個優秀的演算法可以節省大量的資源。在各個領域中考慮到數據的各種限制和規范，要得到一個符合實際的優秀演算法，得經過大量的推理和分析。
C++自帶的algorithm庫函數中提供了排序演算法。
穩定的
冒泡排序（bubble sort） — O(n^2）
雞尾酒排序(Cocktail sort，雙向的冒泡排序) — O(n^2）
插掘羨友入排序（insertion sort）— O(n^2)
桶排序（bucket sort）— O(n); 需要 O(k) 額外空間
計數排序(counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 額外空間
合並排序（merge sort）— O(nlogn); 需要 O(n) 額外空間
原地合並排序— O(n^2)
二叉排序樹排序 （Binary tree sort） — O(nlogn)期望判槐時間； O(n^2)最壞時間； 需要 O(n) 額外空間
鴿巢排序(Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 額外空間
基數排序（radix sort）— O(n·k); 需要 O(n) 額外空間
Gnome 排序— O(n^2)
圖書館排序— O(nlogn) with high probability，需要 （1+ε)n額外空間
不穩定的
選擇排序（selection sort）— O(n^2)
希爾排序（shell sort）— O(nlogn) 如果使用最佳的現在版本
組合排序— O(nlogn)
堆排序（heapsort）— O(nlogn)
平滑排序— O(nlogn)
快速排序（quicksort）— O(nlogn) 期望時間，O(n^2) 最壞情況； 對於大的、亂數列表一般相信是最快的已知排序
Introsort— O(nlogn)
耐心排序— O(nlogn+k) 最壞情況時間，需要 額外的 O(n+k) 空間，也需要找到最長的遞增子串列（longest increasing subsequence）
不實用的
Bogo排序— O(n×n!) 期望時間，無窮的最壞情況。
Stupid sort— O(n^3); 遞歸版本需要 O(n^2) 額外存儲器
珠排序（Bead sort） — O(n) or O（√n)，但需要特別的硬體
Pancake sorting— O(n)，但需要特別的硬體
stooge sort——O（n^2.7）很漂亮但是很耗時
『貳』 java冒泡排序法代碼
冒泡排序是比較經典的排序演算法。代碼如下：
for(int i=1;i<arr.length;i++){
for(int j=1;j<arr.length-i;j++){
//交換位置
}
拓展資料：
原理：比較兩個相鄰的元素，將值大的元素交換至右端。
思路：依次比較相鄰的兩個數，將小數放在前面，大數放在後面。即在第一趟：首先比較第1個和第2個數，將小數放前，大數放後。然後比較第2個數和第3個數，將小數放前，大數放後，如此繼續，直至比較最後兩個數，將小數放前，大數放後。重復第一趟步驟，直至全部排序完成。
第一趟比較完成後，最後一個數一定是數組中最大的一個數，所以第二趟比較的時候最後一個數不參與比較；
第二趟比較完成後，倒數第二個數也一定是數組中第二大的數，所以第三趟比較的時候最後兩個數不參與比較；
依次類推，每一趟比較次數-1；
??
舉例說明：要排序數組：int[]arr={6,3,8,2,9,1};
for(int i=1;i<arr.length;i++){
for(int j=1;j<arr.length-i;j++){
//交換位置
}
『叄』 用C語言編寫一個快速排序演算法 輸入10個數
代碼如下：
#include <stdio.h>
#define N 10
void quickSort(int *arr,int l,int r)
{//此處編寫代碼實現快速排序
int i,j,x,temp;
if(l<r)
{
i=l;
j=r;
x=arr[(l+r)/2]; //以中間元素為軸
while(1)
{
while(i<=r&&arr[i]<x)i++;
while(j>=0&&arr[j]>x)j--;
if(i>=j) //相遇則跳出
break;
else
{
temp=arr[i];arr[i]=arr[j];arr[j]=temp; //交換
}
}
qsort(arr,l,i-1); //對左半部分進行快排
qsort(arr,j+1,r); //對右半部分進行快排
}
}
void printArray(int *a)
{//此處編寫代碼列印數組
int i=0;
for(;i<N;i++)
printf("%d\t",a[i]);
printf("\n");
}
int main()
{
int a[N];
int i;
for(i=0;i<N;i++)
scanf("%d",a+i);
printf("排序前的數據為:\n");
printArray(a);
//調用快速排序函數，對數組中從0到N的元素進行快速排序
quickSort(a,0,N-1);
printf("從小到大排序後的序列為:\n");
printArray(a);
return 0;
}
『肆』 常見的php排序演算法
常見的php排序演算法
本文匯總了常見的php排序演算法，在進行演算法設計的時候有不錯的借鑒價值。現分享給大家供參考之用。具體如下：
一、插入排序
用文字簡單的描述，比如說$arr = array(4,2,4,6,3,6,1,7,9); 這樣的一組數字進行順序排序：
那麼，首先，拿數組的第二個元素和第一元素比較，假如第一個元素大於第二元素，那麼就讓兩者位置互換，接下來，拿數組的第三個元素，分別和第二個，第一個元素比較，假如第三個元素小，那麼就互換。依次類推。這就是插入排序,它的時間頻度是：1+2+...+(n-1)=(n^2)/2。則它的時間復雜度為O(n^2).
php實現代碼如下：
<?phpfunction Sort($arr){ $count = count($arr); if($count<2){ return $arr; } for($i=1;$i<$count;$i++){ tmp="$arr[$i];" j="">=0&&$arr[$j]<$arr[$i]){ return="">
二、選擇排序
選擇排序用語言描述的話，可以這樣,如：$arr = array(4,3,5,2,1);
首先,拿第一個和後面所有的比，找出最小的那個數字，然後和第一個數組互換（當然，如果是第一個最小，那麼就不用互換了），接著循環，即：拿第二個和後面的比較，找出最小的數字，然後和第二個數字互換，依次類推，也就是說每次都是找出剩餘最小的值。 可得到：第一次，時間頻度 是n, （第一個和後面的n－1個比較，找到最小的，再看是不是第一個，不是第一個的話進行互換） 在往後，依次是 減一 。 它的時間復雜度，也是O(n^2);
php實現代碼如下：
<?phpfunction selectSort($arr){ $count = count($arr); if($count<2){ return $arr; } for($i=0;$i<$count;$i++){ $min=$i; for(j=$i+1;$j<$count;$j++){>$arr[$j]){ $min = $j; //找到最小的那個元素的下標 } } if($min!=$i){//如果下標不是$i 則互換。 $tmp= $arr[$i]; $arr[$i] = $arr[$min]; $arr[$min] = $tmp; } } return $arr; }?>
三、冒泡排序
冒泡排序其實上是和選擇排序相比，並無明顯差別。都是找到最小的，放到最左端。依次循環解決問題。差別在於冒泡排序的交換位置的次數較多，而選擇排序則是找到最小的元素的下標，然後直接和最左端的交換位置。
php實現代碼如下：
<?phpfunction selectSort($arr){ $count = count($arr); if($count<2){ return $arr; } for($i=0;$i<$count;$i++){ for(j=$i+1;$j<$count;$j++){>$arr[$j]){ $tmp= $arr[$i]; $arr[$i] = $arr[$i]; $arr[$i] = $tmp; } } } return $arr; }?>
四、快速排序
快速排序，用語言來形容的話，從數組中選擇一個值$a，然後和其餘元素進行比較，比$a大的放到數組right中，反之，放到數組left中。然後將left right 分別進行遞歸調用，即：再細分left right ，最後進行數組的合並。
php實現快速排序：
<?phpfunction mySort($arr){ $count = count($arr); if($count<2){ return $arr; } $key = $arr[0];//選擇第一個元素作為比較元素，可選其他 $left = array(); $right = array(); for($i=1;$i<$count;$i++){ key="">=$arr[$i]){ $left[] = $arr[$i]; }else{ $right[] = $arr[$i]; } } $left = mySort($left); $right = mySort($right); $result = array_merge($left,$right); return $result; }?>
五、歸並排序
其實歸並排序是一種拆分，合並的思想。和快速排序思想有共通之處，左邊一堆，右邊一堆，然後進行合並。通過遞歸實現排序。 區別之處呢？ 他們的區別也是思想上本質的區別，快速排序的拆分，是選擇了特定的值進行大小比較，從而分為left 和 right 。也就是小的一堆放入left，大的一堆放入right。而後，小的left 再細分為left1 right1。。。。通過進行類似的遞歸完成排序。也就是說，一直細分下去，遞歸最末尾的left1就是最小值。
而歸並排序，是從幾何上的左右切分，一直遞歸切分成2或者1的'最小粒度的數組，然後才開始進行比較大小，然後合並。此處的比較大小是：兒子left的元素 和兒子的right元素 進行比較，而後進行排序合並成為父親left或者right。在此，直到拿到各自排序合並完成最後兩個數組：最起初的left 和right，也僅僅直到他們各自的順序，並不能確認整個數組的順序，還是需要通過最終的left right 比較後合並才能完成真正意義上的排序。
<?phpfunction gbSort($arr){ if(count($arr)<=1){return min="floor(count($arr)/2);//取中間數字進行拆分" left="gbSort($left);" right="gbSort($right);" return="" function="">$right[0] ? array_shift($right) : array_shift($left); //進行比較，小的移除，並且放入到數組$m中。 } return arr_merge($m,$left,$right);//進行合並（由於不知道left right 哪個會為空，所以進行統一合並）}?>
六、堆排序
本例中fixDown函數實現對某一個節點的向下調整，這里默認的是起始節點為1，方便計算父子節點關系
注:
起始節點為1的父子關系: 父節點k, 子節點為2K、2k+1 子節點j, 父節點為 floor(j/2) floor為向下取整
起始節點為0的父子關系: 父節點k, 子節點為2K+1, 2k+2 子節點j, 父節點為 floor((j-1)/2)
參數$k為調整點位置, $lenth為數組長度，也就是從1起始到最後一個節點的坐標.
<?phpfunction fixDown(&$arr, $k, $lenth){while(2*$k<=$lenth) { //只要當前節點有子節點， 就需要繼續該循環 $j = $k*2; if ($j<$lenth && $arr[$j]<$arr[$j+1]) $j++; // 只要子節點有右節點，且右節點比左節點大，那麼切換到右節點操作。 if ($arr[$j] < $arr[$k]) break; // 如果子節點都沒有父節點大， 那麼調整結束。 exch($arr[$j], $arr[$k]); $k = $j; }}function exch(&$a, &$b) { $tmp = $a; $a = $b; $b = $tmp;}function headSort(&$arr){ $len = count($arr); array_unshift($arr, NULL); for($i=$len/2;$i>=1;$i--) { fixDown($arr, $i, $len); } while($len>1) { exch($arr[1], $arr[$len]); fixDown($arr, 1, --$len); } array_shift($arr);}$arr = array(4,6,4,9,2,3);headSort($arr);?>
希望本文所述排序演算法實例對大家的php程序設計有所幫助。
;『伍』 PHP快速排序演算法實現的原理及代碼詳解
演算法原理
下列動圖來自五分鍾學演算法，演示了快速排序演算法的原理和步驟。
步驟:
從數組中選個基準值
將數組中大於基準值的放同一邊、小於基準值的放另一邊，基準值位於中間位置
遞歸的對分列兩邊的數組再排序
代碼實現
function
quickSort($arr)
{
$len
=
count($arr);
if
($len
<=
1)
{
return
$arr;
}
$v
=
$arr[0];
$low
=
$up
=
array();
for
($i
=
1;
$i
<
$len;
++$i)
{
if
($arr[$i]
>
$v)
{
$up[]
=
$arr[$i];
}
else
{
$low[]
=
$arr[$i];
}
}
$low
=
quickSort($low);
$up
=
quickSort($up);
return
array_merge($low,
array($v),
$up);
}
測試代碼:
$startTime
=
microtime(1);
$arr
=
range(1,
10);
shuffle($arr);
echo
"before
sort:
",
implode(',
',
$arr),
"\n";
$sortArr
=
quickSort($arr);
echo
"after
sort:
",
implode(',
',
$sortArr),
"\n";
echo
"use
time:
",
microtime(1)
-
$startTime,
"s\n";
測試結果:
before
sort:
1,
7,
10,
9,
6,
3,
2,
5,
4,
8
after
sort:
1,
2,
3,
4,
5,
6,
7,
8,
9,
10
use
time:
0.0009009838104248s
時間復雜度
快速排序的時間復雜度在最壞情況下是O(N2)，平均的時間復雜度是O(N*lgN)。
這句話很好理解：假設被排序的數列中有N個數。遍歷一次的時間復雜度是O(N)，需要遍歷多少次呢？至少lg(N+1)次，最多N次。
1)
為什麼最少是lg(N+1)次？快速排序是採用的分治法進行遍歷的，我們將它看作一棵二叉樹，它需要遍歷的次數就是二叉樹的深度，而根據完全二叉樹的定義，它的深度至少是lg(N+1)。因此，快速排序的遍歷次數最少是lg(N+1)次。
2)
為什麼最多是N次？這個應該非常簡單，還是將快速排序看作一棵二叉樹，它的深度最大是N。因此，快讀排序的遍歷次數最多是N次。
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