‘壹’ 想问您一些排序算法的伪代码，谢啦
冒泡排序：网页链派皮接
所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视，尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。在各个领域中考虑到数据的各种限制和规范，要得到一个符合实际的优秀算法，得经过大量的推理和分析。
C++自带的algorithm库函数中提供了排序算法。
稳定的
冒泡排序（bubble sort） — O(n^2）
鸡尾酒排序(Cocktail sort，双向的冒泡排序) — O(n^2）
插掘羡友入排序（insertion sort）— O(n^2)
桶排序（bucket sort）— O(n); 需要 O(k) 额外空间
计数排序(counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 额外空间
合并排序（merge sort）— O(nlogn); 需要 O(n) 额外空间
原地合并排序— O(n^2)
二叉排序树排序 （Binary tree sort） — O(nlogn)期望判槐时间； O(n^2)最坏时间； 需要 O(n) 额外空间
鸽巢排序(Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 额外空间
基数排序（radix sort）— O(n·k); 需要 O(n) 额外空间
Gnome 排序— O(n^2)
图书馆排序— O(nlogn) with high probability，需要 （1+ε)n额外空间
不稳定的
选择排序（selection sort）— O(n^2)
希尔排序（shell sort）— O(nlogn) 如果使用最佳的现在版本
组合排序— O(nlogn)
堆排序（heapsort）— O(nlogn)
平滑排序— O(nlogn)
快速排序（quicksort）— O(nlogn) 期望时间，O(n^2) 最坏情况； 对于大的、乱数列表一般相信是最快的已知排序
Introsort— O(nlogn)
耐心排序— O(nlogn+k) 最坏情况时间，需要 额外的 O(n+k) 空间，也需要找到最长的递增子串行（longest increasing subsequence）
不实用的
Bogo排序— O(n×n!) 期望时间，无穷的最坏情况。
Stupid sort— O(n^3); 递归版本需要 O(n^2) 额外存储器
珠排序（Bead sort） — O(n) or O（√n)，但需要特别的硬件
Pancake sorting— O(n)，但需要特别的硬件
stooge sort——O（n^2.7）很漂亮但是很耗时
‘贰’ java冒泡排序法代码
冒泡排序是比较经典的排序算法。代码如下：
for(int i=1;i<arr.length;i++){
for(int j=1;j<arr.length-i;j++){
//交换位置
}
拓展资料：
原理：比较两个相邻的元素，将值大的元素交换至右端。
思路：依次比较相邻的两个数，将小数放在前面，大数放在后面。即在第一趟：首先比较第1个和第2个数，将小数放前，大数放后。然后比较第2个数和第3个数，将小数放前，大数放后，如此继续，直至比较最后两个数，将小数放前，大数放后。重复第一趟步骤，直至全部排序完成。
第一趟比较完成后，最后一个数一定是数组中最大的一个数，所以第二趟比较的时候最后一个数不参与比较；
第二趟比较完成后，倒数第二个数也一定是数组中第二大的数，所以第三趟比较的时候最后两个数不参与比较；
依次类推，每一趟比较次数-1；
??
举例说明：要排序数组：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++){
//交换位置
}
‘叁’ 用C语言编写一个快速排序算法 输入10个数
代码如下：
#include <stdio.h>
#define N 10
void quickSort(int *arr,int l,int r)
{//此处编写代码实现快速排序
int i,j,x,temp;
if(l<r)
{
i=l;
j=r;
x=arr[(l+r)/2]; //以中间元素为轴
while(1)
{
while(i<=r&&arr[i]<x)i++;
while(j>=0&&arr[j]>x)j--;
if(i>=j) //相遇则跳出
break;
else
{
temp=arr[i];arr[i]=arr[j];arr[j]=temp; //交换
}
}
qsort(arr,l,i-1); //对左半部分进行快排
qsort(arr,j+1,r); //对右半部分进行快排
}
}
void printArray(int *a)
{//此处编写代码打印数组
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("排序前的数据为:\n");
printArray(a);
//调用快速排序函数，对数组中从0到N的元素进行快速排序
quickSort(a,0,N-1);
printf("从小到大排序后的序列为:\n");
printArray(a);
return 0;
}
‘肆’ 常见的php排序算法
常见的php排序算法
本文汇总了常见的php排序算法，在进行算法设计的时候有不错的借鉴价值。现分享给大家供参考之用。具体如下：
一、插入排序
用文字简单的描述，比如说$arr = array(4,2,4,6,3,6,1,7,9); 这样的一组数字进行顺序排序：
那么，首先，拿数组的第二个元素和第一元素比较，假如第一个元素大于第二元素，那么就让两者位置互换，接下来，拿数组的第三个元素，分别和第二个，第一个元素比较，假如第三个元素小，那么就互换。依次类推。这就是插入排序,它的时间频度是：1+2+...+(n-1)=(n^2)/2。则它的时间复杂度为O(n^2).
php实现代码如下：
<?phpfunction Sort($arr){ $count = count($arr); if($count<2){ return $arr; } for($i=1;$i<$count;$i++){ tmp="$arr[$i];" j="">=0&&$arr[$j]<$arr[$i]){ return="">
二、选择排序
选择排序用语言描述的话，可以这样,如：$arr = array(4,3,5,2,1);
首先,拿第一个和后面所有的比，找出最小的那个数字，然后和第一个数组互换（当然，如果是第一个最小，那么就不用互换了），接着循环，即：拿第二个和后面的比较，找出最小的数字，然后和第二个数字互换，依次类推，也就是说每次都是找出剩余最小的值。 可得到：第一次，时间频度 是n, （第一个和后面的n－1个比较，找到最小的，再看是不是第一个，不是第一个的话进行互换） 在往后，依次是 减一 。 它的时间复杂度，也是O(n^2);
php实现代码如下：
<?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 = $j; //找到最小的那个元素的下标 } } if($min!=$i){//如果下标不是$i 则互换。 $tmp= $arr[$i]; $arr[$i] = $arr[$min]; $arr[$min] = $tmp; } } return $arr; }?>
三、冒泡排序
冒泡排序其实上是和选择排序相比，并无明显差别。都是找到最小的，放到最左端。依次循环解决问题。差别在于冒泡排序的交换位置的次数较多，而选择排序则是找到最小的元素的下标，然后直接和最左端的交换位置。
php实现代码如下：
<?phpfunction selectSort($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 $arr; }?>
四、快速排序
快速排序，用语言来形容的话，从数组中选择一个值$a，然后和其余元素进行比较，比$a大的放到数组right中，反之，放到数组left中。然后将left right 分别进行递归调用，即：再细分left right ，最后进行数组的合并。
php实现快速排序：
<?phpfunction mySort($arr){ $count = count($arr); if($count<2){ return $arr; } $key = $arr[0];//选择第一个元素作为比较元素，可选其他 $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 $result; }?>
五、归并排序
其实归并排序是一种拆分，合并的思想。和快速排序思想有共通之处，左边一堆，右边一堆，然后进行合并。通过递归实现排序。 区别之处呢？ 他们的区别也是思想上本质的区别，快速排序的拆分，是选择了特定的值进行大小比较，从而分为left 和 right 。也就是小的一堆放入left，大的一堆放入right。而后，小的left 再细分为left1 right1。。。。通过进行类似的递归完成排序。也就是说，一直细分下去，递归最末尾的left1就是最小值。
而归并排序，是从几何上的左右切分，一直递归切分成2或者1的'最小粒度的数组，然后才开始进行比较大小，然后合并。此处的比较大小是：儿子left的元素 和儿子的right元素 进行比较，而后进行排序合并成为父亲left或者right。在此，直到拿到各自排序合并完成最后两个数组：最起初的left 和right，也仅仅直到他们各自的顺序，并不能确认整个数组的顺序，还是需要通过最终的left right 比较后合并才能完成真正意义上的排序。
<?phpfunction gbSort($arr){ if(count($arr)<=1){return min="floor(count($arr)/2);//取中间数字进行拆分" left="gbSort($left);" right="gbSort($right);" return="" function="">$right[0] ? array_shift($right) : array_shift($left); //进行比较，小的移除，并且放入到数组$m中。 } return arr_merge($m,$left,$right);//进行合并（由于不知道left right 哪个会为空，所以进行统一合并）}?>
六、堆排序
本例中fixDown函数实现对某一个节点的向下调整，这里默认的是起始节点为1，方便计算父子节点关系
注:
起始节点为1的父子关系: 父节点k, 子节点为2K、2k+1 子节点j, 父节点为 floor(j/2) floor为向下取整
起始节点为0的父子关系: 父节点k, 子节点为2K+1, 2k+2 子节点j, 父节点为 floor((j-1)/2)
参数$k为调整点位置, $lenth为数组长度，也就是从1起始到最后一个节点的坐标.
<?phpfunction fixDown(&$arr, $k, $lenth){while(2*$k<=$lenth) { //只要当前节点有子节点， 就需要继续该循环 $j = $k*2; if ($j<$lenth && $arr[$j]<$arr[$j+1]) $j++; // 只要子节点有右节点，且右节点比左节点大，那么切换到右节点操作。 if ($arr[$j] < $arr[$k]) break; // 如果子节点都没有父节点大， 那么调整结束。 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($arr);?>
希望本文所述排序算法实例对大家的php程序设计有所帮助。
;‘伍’ PHP快速排序算法实现的原理及代码详解
算法原理
下列动图来自五分钟学算法，演示了快速排序算法的原理和步骤。
步骤:
从数组中选个基准值
将数组中大于基准值的放同一边、小于基准值的放另一边，基准值位于中间位置
递归的对分列两边的数组再排序
代码实现
function
quickSort($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);
}
测试代码:
$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";
测试结果:
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
时间复杂度
快速排序的时间复杂度在最坏情况下是O(N2)，平均的时间复杂度是O(N*lgN)。
这句话很好理解：假设被排序的数列中有N个数。遍历一次的时间复杂度是O(N)，需要遍历多少次呢？至少lg(N+1)次，最多N次。
1)
为什么最少是lg(N+1)次？快速排序是采用的分治法进行遍历的，我们将它看作一棵二叉树，它需要遍历的次数就是二叉树的深度，而根据完全二叉树的定义，它的深度至少是lg(N+1)。因此，快速排序的遍历次数最少是lg(N+1)次。
2)
为什么最多是N次？这个应该非常简单，还是将快速排序看作一棵二叉树，它的深度最大是N。因此，快读排序的遍历次数最多是N次。
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