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排序算法

排序算法

作者: 御雪飞斐 | 来源:发表于2019-03-26 13:03 被阅读0次

    选择排序

    /** 
     *  【选择排序】:最值出现在起始端
     *  
     *  第1趟:在n个数中找到最小(大)数与第一个数交换位置
     *  第2趟:在剩下n-1个数中找到最小(大)数与第二个数交换位置
     *  重复这样的操作...依次与第三个、第四个...数交换位置
     *  第n-1趟,最终可实现数据的升序(降序)排列。
     *
     */
    void selectSort(int *arr, int length) {
        for (int i = 0; i < length - 1; i++) { //趟数
            for (int j = i + 1; j < length; j++) { //比较次数
                if (arr[i] > arr[j]) {
                    int temp = arr[i];
                    arr[i] = arr[j];
                    arr[j] = temp;
                }
            }
        }
    }
    

    选择排序最好的时间复杂度为:O(n^2)。
    选择排序的最坏时间复杂度为:O(n^2)。
    选择排序总的平均时间复杂度为:O(n)。

    冒泡排序

    /** 
     *  【冒泡排序】:相邻元素两两比较,比较完一趟,最值出现在末尾
     *  第1趟:依次比较相邻的两个数,不断交换(小数放前,大数放后)逐个推进,最值最后出现在第n个元素位置
     *  第2趟:依次比较相邻的两个数,不断交换(小数放前,大数放后)逐个推进,最值最后出现在第n-1个元素位置
     *   ……   ……
     *  第n-1趟:依次比较相邻的两个数,不断交换(小数放前,大数放后)逐个推进,最值最后出现在第2个元素位置 
     */
    void bublleSort(int *arr, int length) {
        for(int i = 0; i < length - 1; i++) { //趟数
            for(int j = 0; j < length - i - 1; j++) { //比较次数
                if(arr[j] > arr[j+1]) {
                    int temp = arr[j];
                    arr[j] = arr[j+1];
                    arr[j+1] = temp;
                }
            } 
        }
    }
    

    冒泡排序最好的时间复杂度为:O(n)。
    冒泡排序的最坏时间复杂度为:O(n^2)。
    冒泡排序总的平均时间复杂度为:O(n^2)。

    折半查找(二分查找)

    /**
     *  折半查找:优化查找时间(不用遍历全部数据)
     *
     *  折半查找的原理:
     *   1> 数组必须是有序的
     *   2> 必须已知min和max(知道范围)
     *   3> 动态计算mid的值,取出mid对应的值进行比较
     *   4> 如果mid对应的值大于要查找的值,那么max要变小为mid-1
     *   5> 如果mid对应的值小于要查找的值,那么min要变大为mid+1
     *
     */ 
    
    // 已知一个有序数组, 和一个key, 要求从数组中找到key对应的索引位置 
    int findKey(int *arr, int length, int key) {
        int min = 0, max = length - 1, mid;
        while (min <= max) {
            mid = (min + max) / 2; //计算中间值
            if (key > arr[mid]) {
                min = mid + 1;
            } else if (key < arr[mid]) {
                max = mid - 1;
            } else {
                return mid;
            }
        }
        return -1;
    }
    

    二分查找的基本思想是将n个元素分成大致相等的两部分,取a[n/2]与x做比较,如果x=a[n/2],则找到x,算法中止;如果x<a[n/2],则只要在数组a的左半部分继续搜索x,如果x>a[n/2],则只要在数组a的右半部搜索x.
    时间复杂度无非就是while循环的次数!
    总共有n个元素,
    渐渐跟下去就是n,n/2,n/4,....n/2^k(接下来操作元素的剩余个数),其中k就是循环的次数
    由于你n/2^k取整后>=1
    即令n/2^k=1
    可得k=log2n,(是以2为底,n的对数)
    二分查找的时间复杂度:log(n)。

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