发布时间 : 星期二 文章排序算法集合更新完毕开始阅读4a37d1e3caaedd3382c4d336
} else
{ B[k]=arr[j]; j++; } }
for( ;j<=high;j++,k++)//如果第二个子列表中仍然有元素，则追加到新列表 B[k]=arr[j];
for( ;i<=mid;i++,k++)//如果在第一个子列表中仍然有元素，则追加到新列表中 B[k]=arr[i];
for(int z=0;z -----------------------------------------------------Code--------------------------------------------------- 效率O（nlogn），归并的最佳、平均和最糟用例效率之间没有差异。 适用于排序大列表，基于分治法。 六、快速排序 ------------------------------------Code-------------------------------------------- /*快速排序的算法思想：选定一个枢纽元素，对待排序序列进行分割，分割之后的序列一个部分小于枢纽元素，一个部分大于枢纽元素，再对这两个分割好的子序列进行上述的过程。*/ void swap(int a,int b){int t;t =a ;a =b ;b =t ;} int Partition(int [] arr,int low,int high) { int pivot=arr[low];//采用子序列的第一个元素作为枢纽元素 while (low < high) { //从后往前栽后半部分中寻找第一个小于枢纽元素的元素 while (low < high && arr[high] >= pivot) { --high; } //将这个比枢纽元素小的元素交换到前半部分 swap(arr[low], arr[high]); //从前往后在前半部分中寻找第一个大于枢纽元素的元素 while (low ++low ; } swap (arr [low ],arr [high ]);//将这个枢纽元素大的元素交换到后半部分 } return low ;//返回枢纽元素所在的位置 } void QuickSort(int [] a,int low,int high) { if (low int n=Partition (a ,low ,high ); QuickSort (a ,low ,n ); QuickSort (a ,n +1,high ); } } ----------------------------------------Code------------------------------------- 平均效率O（nlogn），适用于排序大列表。 此算法的总时间取决于枢纽值的位置；选择第一个元素作为枢纽，可能导致O（n2）的最糟用例效率。若数基本有序，效率反而最差。选项中间值作为枢纽，效率是O（nlogn）。 基于分治法。 七、堆排序 最大堆：后者任一非终端节点的关键字均大于或等于它的左、右孩子的关键字，此时位于堆顶的节点的关键字是整个序列中最大的。 思想： (1)令i=l,并令temp＝ kl ; (2)计算i的左孩子j=2i+1; (3)若j<＝n－1，则转(4),否则转(6); (4)比较kj和kj+1,若kj+1>kj,则令j＝j＋1，否则j不变； (5)比较temp和kj，若kj>temp，则令ki等于kj，并令i=j,j=2i+1,并转(3),否则转(6) (6)令ki等于temp，结束。 -----------------------------------------Code--------------------------- void HeapSort(SeqIAst R) { //对R[1..n]进行堆排序，不妨用R[0]做暂存单元 int I; BuildHeap(R)； //将R[1-n]建成初始堆for(i=n;i>1；i--) //对当前无序区R[1..i]进行堆排序，共做n-1趟。{ R[0]=R[1]; R[1]=R[i]; R[i]=R[0]; //将堆顶和堆中最后一个记录交换 Heapify(R,1,i-1); //将R[1..i-1]重新调整为堆，仅有R[1]可能违反堆性质 } } ---------------------------------------Code-------------------------------------- 堆排序的时间，主要由建立初始堆和反复重建堆这两部分的时间开销构成，它们均是通过调用Heapify实现的。 堆排序的最坏时间复杂度为O(nlgn)。堆排序的平均性能较接近于最坏性能。 由于建初始堆所需的比较次数较多，所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。 堆排序是就地排序，辅助空间为O(1)， 它是不稳定的排序方法。 堆排序与直接插入排序的区别: 直接选择排序中，为了从R[1..n]中选出关键字最小的记录，必须进行n-1次比较，然后在R[2..n]中选出关键字最小的记录，又需要做n-2次比较。事实上，后面的n-2次比较中，有许多比较可能在前面的n-1次比较中已经做过，但由于前一趟排序时未保留这些比较结果，所以后一趟排序时又重复执行了这些比较操作。 堆排序可通过树形结构保存部分比较结果，可减少比较次数。 八、拓扑排序 例 ：学生选修课排课先后顺序 拓扑排序：把有向图中各顶点按照它们相互之间的优先关系排列成一个线性序列的过程。 方法： 在有向图中选一个没有前驱的顶点且输出 从图中删除该顶点和所有以它为尾的弧 重复上述两步，直至全部顶点均已输出（拓扑排序成功），或者当图中不存在无前驱的顶点（图中有回路）为止。 ---------------------------------------Code-------------------------------------- void TopologicalSort()/*输出拓扑排序函数。若G无回路，则输出G的顶点的一个拓扑序列并返回OK，否则返回ERROR*/ { int indegree[M]; int i,k,j; char n; int count=0; Stack thestack; FindInDegree(G,indegree);//对各顶点求入度indegree[0....num] InitStack(thestack);//初始化栈 for(i=0;i Console.WriteLine(\结点\的入度为\ for(i=0;i if(indegree[i]==0) Push(thestack.vertices[i]); } Console.Write(\拓扑排序输出顺序为：\ while(thestack.Peek()!=null) { Pop(thestack.Peek()); j=locatevex(G,n); if (j==-2) { Console.WriteLine(\发生错误，程序结束。\ exit(); } Console.Write(G.vertices[j].data); count++; for(p=G.vertices[j].firstarc;p!=NULL;p=p.nextarc) { k=p.adjvex; if (!(--indegree[k])) Push(G.vertices[k]); } } if (count Cosole.WriteLine(\该图有环，出现错误，无法排序。\ else Console.WriteLine(\排序成功。\} ----------------------------------------Code-------------------------------------- 算法的时间复杂度O（n+e）。 九、锦标赛排序 锦标赛排序的算法思想与体育比赛类似。 首先将n个数据元素两两分组，分别按关键字进行比较，得到n／2个比较的优胜者(关键字小者)，作为第一步比较的结果保留下来，