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84第9章 排序
算法分析 从时间上看,快速排序平均计算时间是O(nlog2n)。实验结果表明: 就平均计算时间而言, 快速排序是所有内排序方法中最好的一个。在最坏的情况, 即待排序对象序列已经按其排序码从小到大排好序的情况下,其时间复杂度为O(n2)。 从空间上看,快速排序是递归的,最大递归调用层次数与递归树的高度一致,理想情况为 ?log2(n+1)? 。因此,要求存储开销为 O(log2n)。 快速排序是一种不稳定的排序方法。 9.3.2 快速排序 9.4 选择排序 9.4.1 简单选择排序 基本思想 每一趟从待排的无序区中选出关键字最小的记录,顺序放在已排好序的子文件的最后,直至记录全部排完。 具体步骤 首先在无序区R[1..n]中选出关键字最小的记录,将它与R[1]交换。然后在无序区R[2..n]中选出关键字最小的记录,将它与R[2]交换。重复此过程。当第i趟排序时R[1..i-1]已是有序区,从无序区R[i..n]中选出关键字最小的记录R[k],将它与R[i]交换,使R[1..i]为有序区。可见,整个过程需要n-1趟排序。 例 9.4.1 简单选择排序 初始: [ 49 38 65 97 76 13 27 ] k j j j j j j k k i=1 13 49 一趟: 13 [38 65 97 76 49 27 ] i=2 k k j j j j j 27 38 二趟: 13 27 [65 97 76 49 38 ] 三趟: 13 27 38 [97 76 49 65 ] 四趟: 13 27 38 49 [76 97 65 ] 五趟: 13 27 38 49 65 [97 76 ] 六趟: 13 27 38 49 65 76 [97 ] 排序结束: 13 27 38 49 65 76 97 直接选择算法 void SelectSort(SqList L){ /* 对R[1..n]进行直接选择排序 */ for(i=1;in;++i){ /*做n-1趟排序*/ min=i; /*min记录最小元素下标*/ for(j=i+1;j=n;j++) /* 在当前无序区R[i..n]中选关键字最小的记录R[min] */ if (L.r[j].keyL.r[min].key) min=j; if(min!=i){ /* 交换R[i]和R[min] */ temp=L.r[i]; L.r[i]=L.r[min]; L.r[min]=temp; } } } 9.4.1 简单选择排序 时间复杂度 时间复杂度 记录移动次数 最好情况:0 最坏情况:3(n-1) 比较次数: 整个排序过程共需n-1趟比较,在第i趟中需比较n-i次,故总比较次数为: 故直接选择排序的时间复杂度为O(n2)。 9.4.1 简单选择排序 9.4.3 堆排序 基本思想 堆排序(HeapSort)是对选择排序的一种改进方法,属于树形排序法。在排序过程中,将R[1..n]看成是一棵完全二叉树的顺序存储结构,利用双亲结点和孩子结点间的内在关系来选择关键字最小的记录。 堆的概念 设有n个元素的序列 k1,k2,…,kn,当且仅当满足下述关系之一时,称之为堆。 Ki≤K2i和Ki≤K2i+1或Ki≥K2i和Ki≥K2i+1 其中,Ki必是数列中的最大值或最小值,可分别成为大根堆和小根堆。下图是两种堆的示例。 24 12 47 38 85 91 30 53 大根堆 小根堆 排序过程 ⑴ 以初始关键字序列,建立堆; ⑵ 输出堆顶最小元素; ⑶ 调整余下的元素,使其成为一个新堆; ⑷ 重复⑵,⑶ n 次,得到一个有序序列。 9.4.3 堆排序 85 91 36 47 24 16 53 30 实现堆排序关键要解决⑴和⑶两个问题: 一是如何由一个无序序列建成一个堆? 二是输出堆顶元素后,如何调整余下的元素成为一个新堆? 输出堆顶元素后,堆的重建: 解决这一问题可采用“筛选法”。筛选法的基本思想为:设有n个
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