随笔分类 -  排序算法

摘要:1.1概述 基数排序也是非比较的排序算法,对每一位进行排序,从最低位开始排序,复杂度为O(kn),为数组长度,k为数组中的数的最大的位数; 基数排序是按照低位先排序,然后收集;再按照高位排序,然后再收集;依次类推,直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的,先按低优先级排序,再按高优先级排序。最后的 阅读全文
posted @ 2020-07-21 23:06 大嘤熊 阅读(302) 评论(0) 推荐(0)
摘要:1.1概述 桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系,高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。 桶排序 (Bucket sort)的工作的原理:假设输入数据服从均匀分布,将数据分到有限数量的桶里,每个桶再分别排序(有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排序) 1.2描述 设 阅读全文
posted @ 2020-07-21 22:52 大嘤熊 阅读(280) 评论(0) 推荐(0)
摘要:1.1概述 计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。 作为一种线性时间复杂度的排序,计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。计数排序(Counting sort)是一种稳定的排序算法。计数排序使用一个额外的数组C,其中第i个元素是待排序数组A中值等于i的元素的个数。 阅读全文
posted @ 2020-07-21 22:42 大嘤熊 阅读(305) 评论(0) 推荐(0)
摘要:1.1概述 堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。 1.2描述 将初始待排序关键字序列(R1,R2….Rn)构建成大顶堆,此堆为初始的无序区; 将堆顶元素R[1] 阅读全文
posted @ 2020-07-21 22:25 大嘤熊 阅读(266) 评论(0) 推荐(0)
摘要:1.1概述 快速排序的基本思想:通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小,则可分别对这两部分记录继续进行排序,以达到整个序列有序。 1.2描述 从数列中挑出一个元素,称为 “基准”(pivot); 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元 阅读全文
posted @ 2020-07-21 22:16 大嘤熊 阅读(215) 评论(0) 推荐(0)
摘要:1.1概述 和选择排序一样,归并排序的性能不受输入数据的影响,但表现比选择排序好的多,因为始终都是O(n log n)的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。 归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。归并排序是一 阅读全文
posted @ 2020-07-21 22:03 大嘤熊 阅读(171) 评论(0) 推荐(0)
摘要:1.1概述 1959年Shell发明,第一个突破O(n^2)的排序算法,是简单插入排序的改进版。它与插入排序的不同之处在于,它会优先比较距离较远的元素。希尔排序又叫缩小增量排序。 1.2描述 选择一个增量序列t1,t2,…,tk,其中ti>tj,tk=1; 按增量序列个数k,对序列进行k 趟排序; 阅读全文
posted @ 2020-07-21 19:56 大嘤熊 阅读(173) 评论(0) 推荐(0)
摘要:1.1概述 插入排序(Insertion-Sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。插入排序在实现上,通常采用in-place排序(即只需用到O(1)的额外空间的排序),因而在从后向前扫描过程中,需要 阅读全文
posted @ 2020-07-21 19:24 大嘤熊 阅读(249) 评论(0) 推荐(0)
摘要:1.1概述 ​表现最稳定的排序算法之一,因为无论什么数据进去都是O(n2)的时间复杂度,所以用到它的时候,数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了。 1.2描述 初始状态:无序区为R[1..n],有序区为空。 第i趟排序(i=1,2,3…n-1)开始时,当前有序区和无序区分别为R[ 阅读全文
posted @ 2020-07-19 21:21 大嘤熊 阅读(235) 评论(0) 推荐(0)
摘要:1.1概述 冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。 1.2描述 比较相邻的元素。如果 阅读全文
posted @ 2020-07-18 21:39 大嘤熊 阅读(428) 评论(0) 推荐(0)