数据结构学习笔记排序 (快速，计数排序，表排序，桶排序，基数排序)

基数排序与桶排序，计数排序【详解】

计数排序：
该算法于1954年由 Harold H. Seward 提出。它是一个不需要比较的，类似于桶排序的线性时间排序算法。该算法是对已知数量范围的数组进行排序。其时间复杂度为O(n)，适用于小范围集合的排序。计数排序是用来排序0到100之间的数字的最好的算法。比如100万学生参加高考，我们想对这100万学生的数学成绩（假设分数为0到100）做个排序。
基本思想：对于给定的输入序列中的每一个元素x，确定该序列中值小于x的元素的个数 。一旦有了这个信息，就可以将x直接存放到最终的输出序列的正确位置上。它创建一个长度为这个数据范围的数组C，C中每个元素记录要排序数组中对应记录的出现个数。 

算法的步骤如下：
1.找出待排序的数组中最大和最小的元素
2.统计数组中每个值为i的元素出现的次数，存入数组C的第i项
3.对所有的计数累加（从C中的第一个元素开始，每一项和前一项相加）
4.反向填充目标数组：将每个元素i放在新数组的第C(i)项，每放一个 元素就将C(i)减去1

快速排序

不稳排序
采用分而治之思想
最好的情况：每次主元正好中分，T(N)=O(NlogN)
最坏情况：每次主元一边倒，T(N)=O(N*N)
选主元的方法有很多，这里用取头、中、尾的中位数。

快速排序的之所以快：在于每次对于主元一次就可以放到指定位置
小规模数据的处理：
- 快速排序的问题：用递归……
- 对小规模的数据（例如N不到100）可能还不如插入排序快
- 当递归的数据规模充分小，则停止递归，直接调用简单排序（例如插入排序）在程序中定义一个Cutoff的阈值

Qsort实现

C:qsort();C:sort()；当时自定义的数据结构时，需要自定义实现比较函数
快速排序 - 直接调用库函数


#include<stdio.h>
#define ElementType int 
void InsertionSort(ElementType A[], int N)
{
	int i;
	for (int P = 1; P<N; P ++ )
	{
		ElementType temp = A[P];//取出未排序序列中的第一个元素
		for (i = P; i >0 && A[i - 1] > temp; i--)
		{
			/* code */
			A[i] = A[i - 1]; //依次与已排序序列中元素比较并右移
		}
		A[i] = temp;
	}
}

//快速排序
ElementType Median3(ElementType A[], int Left, int Right)
{
	int Center = (Left + Right) / 2;
	int temp;
	if (A[Left] > A[Center])
	{
		temp = A[Left];
		A[Left] = A[Center];
		A[Center] = temp;
	}
	if (A[Left] > A[Right])
	{
		temp = A[Left];
		A[Left] = A[Right];
		A[Center] = temp;
	}
	if (A[Center] > A[Right])
	{
		temp = A[Center];
		A[Center] = A[Right];
		A[Right] = temp;
	}
	/*此时A[Left]<=A[Center]<=A[Right]*/
	temp = A[Center];
	A[Center] = A[Right - 1];
	A[Right - 1] = temp; //将基准Pivot藏到右边
	//只需要考虑A[Left+1]...到A[Right-2]的元素
	return A[Right - 1];
}

void Qsort(ElementType A[], int Left, int Right)
{
	/*核心递归函数*/
	int Pivot, CutOff=1000, Low, High;
	int temp;
	if (CutOff <= Right - Left)
	{ //如果序列元素充分多，进入快排
		Pivot = Median3(A, Left, Right); //选基准，返回中位数
		Low = Left;
		High = Right - 1;
		while (1) //将序列中比基准小的移动到基准左边，大的移动到右边
		{
			while (A[++Low]<Pivot);
			while (A[--High]>Pivot);
			if (Low < High)
			{
				temp = A[Low];
				A[Low] = A[High];
				A[High] = temp;
			}
			else
				break;
		}
		temp = A[Low];
		A[Low] = A[Right - 1];
		A[Right - 1] = temp; //将基准换到正确的位置，快速排序之所以快，就在于一次性将元素的位置放到正确的位置

		Qsort(A, Left, Low - 1); //递归解决左边
		Qsort(A, Low + 1, Right); //递归解决右边	
	}
	else
	{ 
		InsertionSort( A+Left, Right-Left+1);  //元素太少，用简单排序
	}
}

void QuickSort(ElementType A[], int N)
{
	Qsort(A, 0, N - 1); //统一接口,排序子问题的左右下标
}

int main(int argc, char const *argv[])
{
	int a[] = { 34, 8, 64, 51, 32, 21 };
	QuickSort(a, 6);
	for (int i = 0; i < sizeof(a) / sizeof(int); ++i)
	{
		/* code */
		printf("%d ", a[i]);
	}
	return 0;
}

用的较多的快速排序

//快速排序 O(N*log(N))
#include <math.h>
class QuickSort {
public:
    int* quickSort(int* A, int n) {
        // write code here
        quickSort(A, 0, n - 1);
        return A;
    }
    void quickSort(int* A, int low, int high)
    {
        if (low <= high)
        {
            int part = partition(A, low, high);
            quickSort(A, low, part - 1);
            quickSort(A, part + 1, high);
        }
        return;
    }

    int partition(int* A, int low, int high)
    {
        int privotKey = A[low];    //基准元素
        while (low < high)
        {        //从表的两端交替地向中间扫描
            while (low < high  && A[high] >= privotKey) 
                --high;  //从high 所指位置向前搜索，至多到low+1 位置。将比基准元素小的交换到低端
            swap(&A[low], &A[high]);
            while (low < high  && A[low] <= privotKey) 
                ++low;
            swap(&A[low], &A[high]);
        }
        return low;
    }
};

快速排序的非递归实现

主要是将第一层每个子序列的左右边界用栈存储起来，然后在一层取出边界，再做partition,再存储下一层的边界

    void quickSort2(double* a, int left, int right)  
    {  
        stack<int> t;  
        if(left<right)  
        {  
            int p = partition(a, left, right);  
      
            if (p-1>left)  
            {  
                t.push(left);  
                t.push(p-1);  
            }  
            if (p+1<right)  
            {  
                t.push(p+1);  
                t.push(right);  
            }  
      
            while(!t.empty())  
            {  
                int r = t.top();  
                t.pop();  
                int l = t.top();  
                t.pop();  
      
                p = partition(a, l, r);  
      
                if (p-1>l)  
                {  
                    t.push(l);  
                    t.push(p-1);  
                }  
                if (p+1<r)  
                {  
                    t.push(p+1);  
                    t.push(r);  
                }  
      
            }  
        }  
    }

用非递归、不用栈的方法，实现原位（in-place）的快速排序

表排序

表排序适合就是数据本身容量大，交换代价比较大，我们只需要对其下标进行操作

学习地址视频

基数排序

桶排序

N>>M时，复杂度：T(N,M)=O(M+N);M>>N桶排序不合理

基数排序

M>>N时，T(N)=O(P(N+B)),B->Bucket,P->趟数

LSD(Least Significant Digit)次为优先
MSD(Most Significant Digit)主位优先
LSD和MSD适合不同的场合，速度不一样

LSD基数排序实现

#include<stdio.h>
#include <stdlib.h>

typedef int ElementType;
//基数排序，次为优先

//假设元素最多有MaxDigit个关键字，基数全部是同样的Tadix
#define MaxDigit 4
#define  Radix 10

//桶元素节点
typedef struct Node *PtrToNode;
struct Node
{
	int key;
	PtrToNode next;
};

//桶头节点
struct HeadNode
{
	PtrToNode head, tail;
};

typedef struct HeadNode Bucket[Radix];

int GetDigit(int X, int D)
{
	//默认次位D=1,主位D<=MaxDigit
	int d, i;
	for (i = 1; i <= D;i++)
	{
		d = X%Radix;
		X /= Radix;
	}
	return d;
}

int LSDRadixSort(ElementType A[], int N)
{
	int D, Di, i;
	Bucket B;
	PtrToNode temp, p, List = NULL;

	for (i = 0; i < Radix;i++) /* 初始化每个桶为空链表 */
	{
		B[i].head = B[i].tail = NULL;
	}

	for (i = 0; i < N; i++)   /* 将原始序列逆序存入初始链表List */
	{
		temp = (PtrToNode)malloc(sizeof(struct Node));
		temp->key = A[i];
		temp->next = List;
		List = temp;
	}
	for (D = 1; D <= MaxDigit;D++) /* 对数据的每一位循环处理 */
	{  /* 下面是分配的过程 */
		p = List;
		while (p)
		{
			Di = GetDigit(p->key, D); //获取当前元素的当前位数字
			//从List中摘除
			temp = p;
			p = p->next;
			//插入B[Di]号的桶尾
			temp->next = NULL;
			if (B[Di].head==NULL)
			{
				B[Di].head = B[Di].tail = temp;
			}
			else
			{
				B[Di].tail->next = temp;
				B[Di].tail = temp;
			}
		}
		//下面是收集的过程
		List = NULL;
		for (Di = Radix - 1; Di >= 0;Di--)  /* 将每个桶的元素顺序收集入List */
		{
			if (B[Di].head)  //如果桶不为空
			{
				//整桶插入List表头中
				B[Di].tail->next = List;
				List = B[Di].head;
				B[Di].head = B[Di].tail = NULL; //清空桶
			}
		}
	}
	//将List倒入A[]并释放空间
	for (i = 0; i < N;i++)
	{
		temp = List;
		List = List->next;
		A[i] = temp->key;
		free(temp);
	}
	return 0;
}

int main()
{
	int a[] = {34,8,64,51,32,21};
	LSDRadixSort(a,6);
	for (int i = 0; i < 6;i++)
	{
		printf("%d ", a[i]);
	}
	return 0;
}

MSD基数排序实现

#include <stdio.h> 
#include <stdlib.h>

typedef int ElementType;

/* 基数排序 - 主位优先 */
 
/* 假设元素最多有MaxDigit个关键字，基数全是同样的Radix */
 
#define MaxDigit 4
#define Radix 10
 
/* 桶元素结点 */
typedef struct Node *PtrToNode;
struct Node{
    int key;
    PtrToNode next;
};
 
/* 桶头结点 */
struct HeadNode {
    PtrToNode head, tail;
};
typedef struct HeadNode Bucket[Radix];
  
int GetDigit ( int X, int D )
{ /* 默认次位D=1, 主位D<=MaxDigit */
    int d, i;
     
    for (i=1; i<=D; i++) {
        d = X%Radix;
        X /= Radix;
    }
    return d;
}
 
void MSD( ElementType A[], int L, int R, int D )
{ /* 核心递归函数: 对A[L]...A[R]的第D位数进行排序 */
     int Di, i, j;
     Bucket B;
     PtrToNode tmp, p, List = NULL; 
     if (D==0) return; /* 递归终止条件 */
      
     for (i=0; i<Radix; i++) /* 初始化每个桶为空链表 */
         B[i].head = B[i].tail = NULL;
     for (i=L; i<=R; i++) { /* 将原始序列逆序存入初始链表List */
         tmp = (PtrToNode)malloc(sizeof(struct Node));
         tmp->key = A[i];
         tmp->next = List;
         List = tmp;
     }
     /* 下面是分配的过程 */
     p = List;
     while (p) {
         Di = GetDigit(p->key, D); /* 获得当前元素的当前位数字 */
         /* 从List中摘除 */
         tmp = p; p = p->next;
         /* 插入B[Di]号桶 */
         if (B[Di].head == NULL) B[Di].tail = tmp;
         tmp->next = B[Di].head;
         B[Di].head = tmp;
     }
     /* 下面是收集的过程 */
     i = j = L; /* i, j记录当前要处理的A[]的左右端下标 */
     for (Di=0; Di<Radix; Di++) { /* 对于每个桶 */
         if (B[Di].head) { /* 将非空的桶整桶倒入A[], 递归排序 */
             p = B[Di].head;
             while (p) {
                 tmp = p;
                 p = p->next;
                 A[j++] = tmp->key;
                 free(tmp);
             }
             /* 递归对该桶数据排序, 位数减1 */
             MSD(A, i, j-1, D-1);
             i = j; /* 为下一个桶对应的A[]左端 */
         } 
     } 
}
 
void MSDRadixSort( ElementType A[], int N )
{ /* 统一接口 */
    MSD(A, 0, N-1, MaxDigit); 
}

int main()
{
    int a[] = {34,8,64,51,32,21};
    MSDRadixSort(a, 6);
    for(int i = 0; i < 6; i++)
        printf("%d ",a[i]);
    return 0;
}

多关键排序时候，先MSD,在LSD

总结

Reference

排序算法的实现（归并，快排，堆排，希尔排序 O(N*log(N))）

posted @ 2017-05-20 18:01 ranjiewen 阅读(1322) 评论(0) 编辑收藏举报

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小河沟大河沟

----------- 梦想还是要有的，万一实现了呢！纸上得来终觉浅绝知此事要躬行！

数据结构学习笔记排序 (快速，计数排序，表排序，桶排序，基数排序)

目录

快速排序

Qsort实现

快速排序的非递归实现

表排序

基数排序

桶排序

基数排序

LSD基数排序实现

MSD基数排序实现

总结

Reference

公告

小河沟大河沟

----------- 梦想还是要有的，万一实现了呢！纸上得来终觉浅 绝知此事要躬行！

数据结构学习笔记排序 (快速，计数排序，表排序，桶排序，基数排序)

目录

快速排序

Qsort实现

快速排序的非递归实现

表排序

基数排序

桶排序

基数排序

LSD基数排序实现

MSD基数排序实现

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