数据结构学习笔记 :排序算法详解与C语言实现
目录
- 冒泡排序
- 插入排序
- 选择排序
- 快速排序
- Shell排序
- 归并排序
- 算法对比与选择
一、冒泡排序
算法原理
通过重复遍历数组,比较相邻元素并交换位置,将较大的元素逐渐“浮”到数组末尾。
核心代码
void bubble_sort(int *a, int size) {for (int i = 0; i < size - 1; i++) {for (int j = 0; j < size - i - 1; j++) {if (a[j] > a[j + 1]) {int t = a[j];a[j] = a[j + 1];a[j + 1] = t;}}}
}
时间复杂度
- 最坏/平均:O(n²)
- 最好(已排序):O(n)
二、插入排序
算法原理
将数组分为有序区和无序区,逐个将无序区元素插入到有序区的正确位置。
核心代码
void insert_sort(int *a, int size) {for (int i = 1; i < size; i++) {int t = a[i];int j;for (j = i - 1; j >= 0 && a[j] > t; j--) {a[j + 1] = a[j];}a[j + 1] = t;}
}
时间复杂度
- 最坏/平均:O(n²)
- 最好(已排序):O(n)
三、选择排序
算法原理
每次从未排序部分找到最小值,与当前起始位置交换,逐步构建有序序列。
核心代码
void sel_sort(int *a, int size) {for (int i = 0; i < size - 1; i++) {int min_idx = i;for (int j = i + 1; j < size; j++) {if (a[j] < a[min_idx]) {min_idx = j;}}if (min_idx != i) {int t = a[i];a[i] = a[min_idx];a[min_idx] = t;}}
}
时间复杂度
- 最坏/平均/最好:O(n²)(交换次数少)
四、快速排序
算法原理
通过分治法,选择基准值(pivot),将数组分为小于和大于基准的两部分,递归排序子数组。
核心代码
void quick_sort(int *a, int start, int end) {if (start >= end) return;int i = start, j = end;int pivot = a[start]; // 基准值while (i < j) {while (i < j && a[j] >= pivot) j--;a[i] = a[j];while (i < j && a[i] <= pivot) i++;a[j] = a[i];}a[i] = pivot;quick_sort(a, start, i - 1);quick_sort(a, i + 1, end);
}
时间复杂度
- 最坏(已排序):O(n²)
- 平均:O(n log n)
- 最好:O(n log n)
五、Shell排序
算法原理
通过分组插入排序,逐步减小组间距离(增量),最终实现整体排序。
核心代码
void shell_sort(int *a, int size) {for (int gap = size / 2; gap > 0; gap /= 2) {for (int i = gap; i < size; i++) {int t = a[i];int j;for (j = i; j >= gap && a[j - gap] > t; j -= gap) {a[j] = a[j - gap];}a[j] = t;}}
}
时间复杂度
- 最坏:O(n^(1.5))
- 平均:O(n^(1.3))
- 改进:通过优化增量序列可进一步提升效率。
六、归并排序
算法原理
分治法将数组拆分为子数组,递归排序后合并有序子数组。
核心代码
void merge_sort(int *a, int start, int end) {if (start >= end) return;int mid = (start + end) / 2;merge_sort(a, start, mid);merge_sort(a, mid + 1, end);// 合并int *temp = (int *)malloc((end - start + 1) * sizeof(int));int i = start, j = mid + 1, k = 0;while (i <= mid && j <= end) {if (a[i] < a[j])temp[k++] = a[i++];elsetemp[k++] = a[j++];}while (i <= mid) temp[k++] = a[i++];while (j <= end) temp[k++] = a[j++];// 复制回原数组for (int t = 0; t < k; t++) {a[start + t] = temp[t];}free(temp);
}
时间复杂度
- 最坏/平均/最好:O(n log n)
- 空间复杂度:O(n)
七、算法对比与选择
算法 | 时间复杂度(最坏) | 空间复杂度 | 稳定性 | 适用场景 |
---|---|---|---|---|
冒泡 | O(n²) | O(1) | 稳定 | 小规模或近有序数据 |
插入 | O(n²) | O(1) | 稳定 | 小规模或近有序数据 |
选择 | O(n²) | O(1) | 不稳定 | 交换操作成本低的场景 |
快速 | O(n²) | O(log n) | 不稳定 | 大规模数据(平均高效) |
Shell | O(n^(1.5)) | O(1) | 不稳定 | 中等规模数据优化插入排序 |
归并 | O(n log n) | O(n) | 稳定 | 大规模数据需稳定性时 |
关键点总结
- 稳定性:插入排序、冒泡排序、归并排序是稳定排序,而快速排序、选择排序、Shell排序不稳定。
- 空间换时间:归并排序通过额外空间换取更优时间复杂度。
- 递归与迭代:快速排序、归并排序依赖递归,Shell排序为迭代实现。