第10章_内部排序(精选)数据结构.ppt

排序算法的好坏如何衡量？ 例：关键字序列 T=(49,38,65,97,76,13,27,49*,55,04），请写出希尔排序的具体实现过程。 附：希尔排序算法分析 10.4 选择排序 一、简单选择排序 例：大顶堆排序示例： 堆排序算法分析： 一趟归并排序算法: (两路有序并为一路) 参见教材P283 递归形式的两路归并排序算法: 参见教材P284  (一路无序变为有序) 归并排序算法分析： 各种内部排序方法的比较 98 81 49 73 55 64 12 36 27 40 例如: 是大顶堆 12 但在 98 和 12 进行互换之后，它就不是堆了 因此，需要对它进行“筛选” 98 12 81 73 64 12 98 比较 比较 void HeapAdjust (RcdType R[], int s, int m) { // 已知 R[s..m]中记录的关键字除 R[s] 之外均 // 满足堆的特征，本函数自上而下调整 R[s] 的 // 关键字，使 R[s..m] 也成为一个大顶堆。 } // HeapAdjust rc = R[s]; // 暂存 R[s] for ( j=2*s; j=m; j*=2 ) { // j 初值指向左孩子 自上而下的筛选过程; } R[s] = rc; // 将调整前的堆顶记录插入到 s 位置 if ( rc.key = R[j].key ) break; // 再作“根”和“子树根”之间的比较， // 若“=”成立，则说明已找到 rc 的插 // 入位置 s ，不需要继续往下调整 R[s] = R[j]; s = j; // 否则记录上移，尚需继续往下调整 if ( jm R[j].keyR[j+1].key ) ++j; // 左/右“子树根”之间先进行相互比较 // 令 j 指示关键字较大记录的位置 建堆是一个从下往上进行“筛选”的过程。 40 55 49 73 81 64 36 12 27 98 例如: 排序之前的关键字序列为 12 36 81 73 49 98 81 73 55 现在，左/右子树都已经调整为堆，最后只要调整根结点，使整个二叉树是个“堆”即可。 98 49 40 64 36 12 27 08 25 21 25* 16 49 交换 1号与 6 号记录 49 25 25* 21 16 08 1 2 3 4 5 6 49 25 21 25* 16 08 初始大顶堆 25 25* 16 21 1 3 6 5 4 2 08 49 16 25* 21 08 25 49 交换 1号与 5 号记录 08 25 21 25* 16 49 从 1 号到 5 号 重新 调整为最大堆 08 25 25* 21 16 49 1 2 3 4 5 6 16 25* 08 25 21 49 1 3 6 5 4 2 08 25 25* 25 08 21 25* 16 49 08 25 25* 21 08 16 49 08 16 21 25* 25 49 交换 1 号与 4 号记录 25* 16 21 08 25 49 从 1号到 4号 重新 调整为最大堆 25* 16 08 21 25 49 1 2 3 4 5 6 08 16 25* 25 21 49 1 3 6 5 4 2 08 16 21 25* 25 49 交换 1号与3 号记录 21 16 08 25* 25 49 从 1 号到 3号 重新 调整为最大堆 21 16 25* 08 25 49 1 2 3 4 5 6 08 16 25* 25 21 49 1 3 6 5 4 2 08 16 21 25* 25 49 交换 1 号与2 号记录 16 08 21 25* 25 49 从 1 号到 2 号 重新 调整为最大堆 16 08 25* 21 25 49 1 2 3 4 5 6 08 16 25* 25 21 49 1 3 6 5 4 2 时间效率： O(nlog2n)。因为整个排序过程中需要调用n-1次HeapAdjust( )算法，而算法本身耗时为log2n； 空间效率：O(1)。仅在第二个for循环中交换记录时用到一个临时变量temp。 稳定性： 不稳定。 优点：对小文件效果不明显，但对大文件有效。 10.5 归 并 排 序 　　归并排序的过程基于下列基本思想进行：