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常見排序演算法總結分析之交換排序與插入排序-C#實作

2020-09-17 18:08:50 其他

前言

每每遇到關于排序演算法的問題總是不能很好的解決,對一些概念,思想以及具體實作的認識也是模棱兩可,歸根結底,還是掌握不夠熟練,以前只是看別人寫,看了就忘,現在打算自己寫,寫些自己的東西,做個總結,本篇是這個總結的開始,所以我們先來闡述一下本次總結中會用到的一些概念,
排序是如何分類的?可以從不同的的角度對排序進行分類,這里我是根據排序的策略對本次總結中涉及到的排序演算法進行分類:

交換排序 冒泡排序(Bubble Sort)
快速排序(Quick Sort)
插入排序 簡單插入排序(Simple Insertion Sort)(也被稱為直接插入排序)
希爾排序(Shell Sort)
選擇排序 簡單選擇排序(Simple Selection Sort)(也被稱為直接選擇排序)
堆排序(Heap Sort)
歸并排序Merge Sort
基數排序Radix Sort
計數排序Count Sort
其中每個演算法都有其相應的時間復雜度和空間復雜度,這里我也對它們做了一個匯總:
演算法名稱 時間復雜度 空間復雜度 穩定性 復雜性
冒泡排序 O(n2) O(1) 穩定 簡單
快速排序 O(nlog2n) O(log2n) 不穩定 較復雜
簡單插入排序 O(n2) O(1) 穩定 簡單
希爾排序 O(nlog2n)(參考值,與增量有關) O(1) 不穩定 較復雜
簡單選擇排序 O(n2) O(1) 不穩定 簡單
堆排序 O(nlog2n) O(1) 不穩定 較復雜
歸并排序 O(nlog2n) O(n) 穩定 較復雜
基數排序 O(d(n + r)) O(n + r) 穩定 較復雜
計數排序 O(n + k) O(n + k) 穩定 簡單

說明

  • 排序還會涉及到一個概念,叫排序的穩定性,那么穩定性是什么意思呢?
    穩定性,就是有兩個相同的元素,排序后它們相對位置是否發生變化,若未變化則該稱該排序演算法是穩定的,否則就是不穩定的,
  • 本次總結所有的演算法實作均是以從小到大為例進行排序的,后面不再特別指出,
  • 文章后面將會提到的有序區,無序區,是指在待排序列中,已經排好順序的元素,就認為其是處于有序區中,還沒有被排序的元素就處于無序區中,
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接下來,我們開始進入正文

交換排序

交換排序主要包括兩種排序演算法,分別是冒泡排序和快速排序

冒泡排序

基本思想

從后往前,兩兩比較待排序列中的元素的大小,若比較結果不符合要求,則進行交換,這樣較小的元素會一直向前移動
通過無序區中相鄰元素的比較和交換,使最小的元素如氣泡一般逐漸往上漂浮至水面

復雜度與穩定性與優缺點

  • 空間復雜度:O(1)
  • 時間復雜度:O(n2)
  • 最好情況:正序有序時,普通冒泡排序仍是O(n^2),優化后的冒泡排序是O(n)
  • 最壞情況:逆序有序時,O(n2)
  • 穩定性:穩定
  • 優點:簡單,穩定,空間復雜度低
  • 缺點:時間復雜度高,效率不好,每次只能移動相鄰兩個元素,比較次數多

演算法實作

public void BubbleSort(int[] array){
    for(int i = 0; i < array.Length - 1; i ++){
        for(int j = array.Length - 1; j > i ; j --){
            if(array[j] < array[j - 1]){
                Swap(array, j, j - 1);
            }
        }
    }
}

// 實作將指定下標的兩個元素在陣列中交換位置
public void Swap(int[] array, int i, int j){
    int temp = array[i];
    array[i] = array[j];
    array[j] = temp;
}

【演算法解讀】

演算法的外層回圈中的i可以理解為有序區的邊界,從0開始即表示初始時有序區是空的,當外層回圈執行完一次后,會有一個無序區中最小的元素移動到有序區中,此時i + 1 = 1表示有序區邊界擴大了,i以內的元素都處在有序區中,當i = array.Length - 1時,即表示所有元素都處于有序區了,演算法結束,
內層回圈負責將無序區中的最小元素移動到有序區中,依次對無序區中相鄰元素進行比較,如果位置靠后的元素小于位置靠前的元素,則交換兩個元素,如此一來,無序區中最小的元素就會被一步步交換到有序區的末尾,

【舉個栗子】

對于待排序列4,1,3,2
首先依次比較無序區(初始時為所有元素)中的相鄰元素,比較3,2,位置靠后的元素小于位置靠前的元素,則交換,序列為4,1,2,3,繼續比較1,2,位置靠后的元素大于位置靠前的元素,不交換,繼續比較4,1,需要交換,此時無序區中的元素全部比較完畢,一趟冒泡排序結束,序列為1,4,2,3,可以看到最小元素1已經移動到序列首部,即處于有序區內,確定了一個元素的位置,無序區還剩下4,2,3,重復上述操作完成最終排序,

冒泡排序優化

當待排序列是正序有序時,冒泡排序的時間復雜度仍然是O(n2),針對這點我們可以做一些優化
當內層回圈執行完成一趟卻沒有發生交換時,說明此時的待排序列已經是正序有序的了,可以直接終止演算法,

public void BubbleSortOptimize(int[] array){
    for(int i = 0; i < array.Length - 1; i ++){
        bool swapTag = false; // 標志位,判斷每完成一趟冒牌排序是否發生交換
        for(int j = array.Length - 1; j > i; j --){
            if(array[j] < array[j - 1]){
                Swap(array, j, j -1);
                swapTag = true;
            }
        }
        if(!swapTag){
            break;
        }
    }
}

快速排序

基本思想

快速排序又被稱為磁區交換排序,是目前已知的平均速度最快的一種排序方法,它采用了一種分治的策略,是對冒泡排序的一種改進,
在待排序列中任取其中一個元素作為目標元素(稱其為樞軸或分界點),以該元素為分界點(pivot)進行磁區,將待排序列分成兩個部分,所有比分界點小的元素都放置于分界點左邊,所有比分界點大的元素都放置于分界點的右邊,然后再分別將左右兩邊作為兩個待排序列,重復上述程序,直到每個磁區只剩下一個元素為止,顯然,每一趟快速排序后,分界點都找到了自己在有序序列中的位置

復雜度與穩定性與優缺點

  • 空間復雜度:O(log2n)取決于遞回深度,所占用的堆疊空間
  • 時間復雜度:O(nlog2n)
  • 最好情況:O(nlog2n),當每次磁區,分界點左,右兩邊的分組長度大致相等時,快速排序演算法的性能最好
  • 最壞情況:O(n2),當每次選擇的分界點都是當前分組的最大元素或最小元素時,快速排序演算法退化為冒泡演算法,
  • 穩定性:不穩定,因為將元素移動到分界點兩邊時,會打亂原本相等元素的順序
  • 優點:極快
  • 缺點:不穩定

演算法實作

public void QuickSort(int[] array){
    QuickSortImpl(array, 0, array.Length - 1);
}

public void QuickSortImpl(int[] array, int left, int right){
    if(left >= right) return;
    int pivot = Partition(array, left, right);
    QuickSortImpl(array, left, pivot - 1);
    QuickSortImpl(array, pivot + 1, right);
}

// 磁區函式,實作將所有元素依據大小移動到分界點的兩邊
public int Partition(int[] array, int left, int right){
    int target = array[left];
    while(left < right){
        while(right > left && array[right] >= target){
            right --;
        }
        if(right > left){
            array[left] = array[right];
            // 此時left位置的元素是被移動過來的元素,肯定比目標元素小
            // 所以左指標掃描時就可以不用比較該元素,進行left++操作
            left ++; 
        }
        while(left < right && array[left] <= target){
            left ++;
        }
        if(left < right){
            array[right] = array[left];
            right --;
        }
    }
    array[left] = target;
    return left;
}

【演算法解讀】

演算法首先選取待排序列的首元素作為分界點,呼叫Partition方法進行磁區,將待排序列依據分界點分成兩個部分,每個子部分再作為待排序列進行遞回呼叫,直到每部分只剩一個元素(對應代碼:if(left >= right) return;),
演算法的關鍵在于Partition方法內部,通過左右指標不斷進行比較替換,首先準備移動右指標(因為當找到比分界點小的元素時,可以先將其移動到左指標指向的位置,而左指標所指向位置的元素已經被保存到target中,不用擔心被覆寫),找到比分界點小的元素后將其移動到左指標指向的位置,右指標停止,準備移動左指標,找到比目標元素大的元素后,將其移動到右指標指向的位置(此時原來在右指標位置的元素也已經被移動走了,可以直接覆寫),左指標停止,再次開始移動右指標,重復上述操作,直到左指標和右指標重合,它們指向的位置就是分界點元素應該在的最終位置,

【舉個栗子】

對于待排序列3,1,4,2
先看圖:

首先選取首元素3作為目標元素,并將其保存在臨時變數target中,起始left指向3,right指向2,開始移動右指標,發現2比目標元素3小,則將2移動到left指向的位置,注意此時left向右移動一位,指向1,右指標停止,開始移動左指標,1比3小符合要求,繼續移動,發現4比3大,不符合要求,將4移動到right位置(即原來2的位置,同理right也左移一位),left指標停止,
重新準備移動右指標,發現rightleft重合則第一次磁區結束,3找到了它的最終位置,即leftright重合的位置,將3移動到該位置,此時序列為2,1,3,4,
繼續遞回重復上述操作,

快速排序優化策略

這里簡單介紹一下快速排序可以做的一些優化

  • 當待排序列是部分有序時,固定選取樞軸(即分界點)會使快排效率低下,要緩解這種情況,可以引入隨機選取樞軸的方式
  • 當待排序列長度分割到一定大小后,可以使用插入排序代替快速排序,因為對于很小和部分有序的序列,簡單插入排序的效率更好
  • 針對遞回的優化,演算法中呼叫了兩次QuickSortImpl進行遞回,其實第二次呼叫可以使用回圈代替,即改為 left = pivot + 1

插入排序

插入排序主要包括兩種排序演算法,分別是簡單插入排序和和希爾排序

簡單插入排序

基本思想

每次將一個無序區的元素,按其大小找到其在有序區中的位置,并插入到該位置,直到全部元素插完為止,
插入排序不是通過交換位置而是通過比較找到合適的位置插入元素來達到排序的目的

復雜度與穩定性與優缺點

  • 空間復雜度:O(1)
  • 時間復雜度:O(n2)
  • 最好情況:O(n),正序有序時
  • 最壞情況:O(n2),逆序有序時
  • 穩定性:穩定
  • 優點:穩定,快,如果序列是基本有序的,使用直接插入排序效率就非常高
  • 缺點:插入次數不一定,插入越多,插入點后的資料移動越多,特別是資料量龐大的時候,但用鏈表可以 解決這個問題,

演算法實作

public void SimpleInsertionSort(int[] array){
    for(int i = 1; i < array.Length; i ++){
        int j = i;
        int target = array[j];
        while(j > 0 && target < array[j - 1]){
            array[j] = array[j - 1];
            j --;
        }
        array[j] = target;
    }
}

【演算法解讀】

演算法默認待排序列的第一個元素是排好序的,處于有序區,從第二個元素開始,直到到末尾元素,依次作為目標元素(對應代碼:for(int i = 1; i < array.Length; i ++)),向有序區中插入,那么如何插入呢?將目標元素依次和有序區的元素進行比較,若目標元素小于該元素,則目標元素就應處于該元素的前面,則該元素后移一個位置(對應代碼:array[j] = array[j - 1];),不斷比較直到找到不比目標元素小的元素,則目標元素就應在該元素的后面位置,將目標元素插入到該位置,繼續下一個目標元素,直到所有元素插入完畢,
在開始插入第i個元素時,前i-1個元素已經是排好序的,

【舉個栗子】

對于待排序列3,1,4,2
首先認為3是有序的,處于有序區,將1作為目標元素,依次和有序區中的元素進行比較,和3進行比較,1<3,則3后移,有序區中沒有待比較的資料了,所以將1插入到3原來的位置,此時序列:1,3,4,2,有序區內元素為1,3,繼續將4作為目標元素,先和3比較,4>3,則插入到4的后面位置,此時序列1,3,4,2,此時有序區內元素為1,3,4,繼續將2作為目標元素,和4比較,2<4,4后移,和3比較,2<3,3后移,和1比較,2>1,則插入到1的后面,此時序列1,2,3,4,所有元素插入完畢,即排序完成,

希爾排序

基本思想

希爾排序是插入排序的一種高效率的實作,又稱縮小增量式插入排序,它也是簡單插入排序演算法的一種改進演算法,
先選定一個數作為第一個增量,將整個待排序列分割成若干個組,分組方式是將所有間隔為增量值的元素放在同一個組內,各組內部進行直接插入排序,然后縮小增量值,重復上述分組和排序操作,直到所取增量減少為1時,即所有元素放在同一個組中進行直接插入排序,

為什么希爾排序的時間性能是優于簡單插入排序的呢?
開始時,增量較大,每組中的元素少,因此組內的直接插入排序較快,當增量減少時,分組內的元素增加,但此時分組內的元素基本有序,所以使得組內的直接插入排序也較快,因此,希爾排序在效率上較簡單插入排序有較大的改進

復雜度與穩定性與優缺點

  • 空間復雜度:O(1)
  • 時間復雜度:O(nlog2n)
  • 最好情況:O(nlog2n),因為希爾排序的執行時間依賴于增量序列,如何選擇增量序列使得希爾排序的元素比較次數和移動次數較少,這個問題目前還未能解決,但有實驗表明,當n較大時,比較和移動次數約在 n^1.25~1.6n^1.25,
  • 最壞情況:O(nlog2n)
  • 穩定性:不穩定,相同元素可能分在不同的組內,導致順序可能發生改變
  • 優點:快,資料移動少
  • 缺點:不穩定,d的取值是多少,應該取多少個不同的值,都無法確切知道,只能憑經驗來取

演算法實作

public void ShellSort(int[] array){
    int d = array.Length / 2;
    while(d >= 1){
        for(int i = d; i < array.Length; i ++){
            int j = i;
            int target = array[j];
            while(j >= d && target < array[j -d]){
                array[j] = array[j - d];
                j -= d;
            }
            array[j] = target;
        }
        d /= 2;
    }
}

【演算法解讀】

希爾排序演算法是對簡單插入排序的改進,所以如果對簡單插入排序還不夠理解的話,建議先去看一下上面的簡單插入排序演算法,
演算法首先取增量為待排序列長度的一半,通過增量進行分組,每個分組都進行簡單插入排序,然后,增量減半,重復上述操作直至增量減少為1(對應代碼:while(d >= 1)),
演算法的要點在于對每個分組進行簡單插入排序,首先從i = d位置上的元素開始,一直到待排序列的最后一個元素,依次作為目標元素,找到它們應該在自己分組中的位置并進行插入,當目標元素位置為i時,則目標元素所在分組的有序區內的元素位置分別為i-di-d-di-d-d-d...直到該位置大于0,目標元素只需要和所在分組有序區內的元素進行比較,找到自己的最終位置即可,當增量減少為1時,則相當于只有一個分組,此時就是對所有元素進行直接插入排序,完成最終的希爾排序,

【舉個栗子】

對于待排序列4,1,3,2
先看圖:

首先取增量為序列長度4的一半,即為2,此時的分組是(4,3),(1,2),則從下標為2的元素3開始作為目標元素,下標2減去增量2,則找到目標元素3所在分組有序區內的元素4,和4進行比較,3<4,則4后移(這里的后移都是相對于自己所在分組里的元素),有序區內沒有其它元素,則目標元素3插入到元素4之前的位置,此時序列為3,1,4,2,繼續從下標為3的元素2開始作為目標元素,找到目標元素2所在分組有序區內的元素1,比較2>1,符合預期都不需要移動,一趟希爾排序完成,序列仍為3,1,4,2,增量再減半為1,此時就是對所有元素進行簡單插入排序,不再贅述,

希爾排序的關鍵點在于分組,我們再舉個栗子看是如何分組的:
對于序列25,36,48,59,13,21,74,32,60
第一次增量為序列長度9的一半,取下限是4,此時的分組情況是(25,13,60)(36,21)(48,74)(59,32),如下圖:

那么到這里,交換排序中的冒泡排序,快速排序和插入排序中的簡單插入排序,希爾排序,就總結完了,
后面我會繼續總結選擇排序中的簡單選擇排序演算法,堆排序演算法,以及歸并,基數,計數排序演算法,敬請期待,

上面演算法的原始碼都放在了GitHub上,感興趣的同學可以點擊這里查看
更多演算法的總結與代碼實作(不僅僅是排序演算法),歡迎大家查看我的GitHub倉庫Algorithm

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    清明節一過,盲猜大家已經無心上班,在數著日子準備過五一,但一想到銀行卡里的余額……瞬間心情就不美麗了。最近,2023年高校畢業生就業調查顯示,本科畢業月平均起薪為5825元。調查一出,便有很多同學表示自己又被平均了。看著這一資料,不免讓人想到前不久中國青年報的一項調查:近六成大學生認為畢業10年內會 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:44:00 more
  • 最新版本 Stable Diffusion 開源 AI 繪畫工具之中文自動提詞篇

    🎈 標簽生成器 由于輸入正向提示詞 prompt 和反向提示詞 negative prompt 都是使用英文,所以對學習母語的我們非常不友好 使用網址:https://tinygeeker.github.io/p/ai-prompt-generator 這個網址是為了讓大家在使用 AI 繪畫的時候 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:43:36 more
  • 漫談前端自動化測驗演進之路及測驗工具分析

    隨著前端技術的不斷發展和應用程式的日益復雜,前端自動化測驗也在不斷演進。隨著 Web 應用程式變得越來越復雜,自動化測驗的需求也越來越高。如今,自動化測驗已經成為 Web 應用程式開發程序中不可或缺的一部分,它們可以幫助開發人員更快地發現和修復錯誤,提高應用程式的性能和可靠性。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:43:16 more
  • CANN開發實踐:4個DVPP記憶體問題的典型案例解讀

    摘要:由于DVPP媒體資料處理功能對存放輸入、輸出資料的記憶體有更高的要求(例如,記憶體首地址128位元組對齊),因此需呼叫專用的記憶體申請介面,那么本期就分享幾個關于DVPP記憶體問題的典型案例,并給出原因分析及解決方法。 本文分享自華為云社區《FAQ_DVPP記憶體問題案例》,作者:昇騰CANN。 DVPP ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:43:03 more
  • msf學習

    msf學習 以kali自帶的msf為例 一、msf核心模塊與功能 msf模塊都放在/usr/share/metasploit-framework/modules目錄下 1、auxiliary 輔助模塊,輔助滲透(埠掃描、登錄密碼爆破、漏洞驗證等) 2、encoders 編碼器模塊,主要包含各種編碼 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:42:59 more
  • Halcon軟體安裝與界面簡介

    1. 下載Halcon17版本到到本地 2. 雙擊安裝包后 3. 步驟如下 1.2 Halcon軟體安裝 界面分為四大塊 1. Halcon的五個助手 1) 影像采集助手:與相機連接,設定相機引數,采集影像 2) 標定助手:九點標定或是其它的標定,生成標定檔案及內參外參,可以將像素單位轉換為長度單位 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:42:17 more
  • 在MacOS下使用Unity3D開發游戲

    第一次發博客,先發一下我的游戲開發環境吧。 去年2月份買了一臺MacBookPro2021 M1pro(以下簡稱mbp),這一年來一直在用mbp開發游戲。我大致分享一下我的開發工具以及使用體驗。 1、Unity 官網鏈接: https://unity.cn/releases 我一般使用的Apple ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:40:19 more