万能排序qsort(快排)or万能冒泡

C语言qsort函数详解:从原理到实战的通用排序指南 排序是数据处理与算法设计中的基础操作,其核心目标是将数据集合按照特定规则重新排列。从经典的冒泡排序、快速排序等算法原理出发,排序的价值在于提升数据检索效率、优化存储结构,广泛应用于数据库索引、游戏排行榜、数据分析等场景。C标准库中的qsort函数通过通用指针和回调函数机制,实现了对任意数据类型的快速排序。本文以qsort函数为焦点,深入解析其函数原型、快速排序算法原理,并通过整型数组、结构体数组及指针数组等实战案例,演示如何编写安全的比较函数、规避整数溢出等常见陷阱。掌握qsort不仅能提升C语言编程效率, 阅读详情

目录

前言:

Qsort函数

"万能"冒泡排序

总结

前言:

在c语言中排序的方式有很多种,哪有没有一种排序可以应对绝大部分情况的排序呢,在c语言中的内置函数qsort就是一种"万能排序",那么借用他的逻辑还可以衍生出万能"冒泡排序".

Qsort函数:  头文件为 <stdlib.h>

void qsort(void *base, int nelem, unsigned int width, int (* pfCompare)(const void *,const void *))

qsort函数的底层逻辑是快排,所以时间复杂度与快排相同。上面为qsort的使用方式,我会为大家用小"栗子"来讲述如何使用和操作.

 void qsort :显然qsort函数的返回值是void 

 void *base:是将要进行排序数组

 int nelem :将排序的数组长度传过去

 unsigned int width :待排序的数组每个元素的大小

 int (* pfCompare)(const void *,const void *): 往简单的说就是使用者自己提供的比较函数

#include<stdlib.h>
int main()
{
	int arr[] = { 2,6,1,4,7,9,12,8,3 };
	int sz = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
	qsort(arr, sz, sizeof(arr[0]), cap_int);
	return 0;
}

​

 这里讲一下 sz ,sizeof(arr)是整个数组的大小,那么sizeof(arr[0])就是数组元素中第一个元素的大小,那么 sz 其实就代表了 数组 的宽度.

那么这个时候cap_int怎么写呢(这个需要用户自己提供):如下

int cap_int(const void* e1, const void* e2)
{
	return *(int*)e1 - *(int*)e2;
}

①-->为什么cap_int 接收时候需要const void *而不能使用其他的来接收呢?

这是因为我们void好像一个垃圾桶,他什么类型的数据他都接收保存,这样就大大的增强了代码的通用性质.

②-->在return 时将void*强制转化成int*

③-->cap_int 形参接收的到底是什么的值呢?

形参中接收的是数组arr中带比较的两个数,譬如e1是arr[0]的地址,e2是arr[1]的地址,而强制转化的作用就是让接受到的两个数据可以相减.

④-->这么设置是qsort的升序,而降序只需要更改成 return *(int*)e1-*(int*)e2 ;

上面讲述的是使用qsort给整形数组排序,那么接下来我们来给结构体排排;

struct stu
{
	char name[20];
	int year; 
};
int cam_stu_by_year(const void* e1, const void* e2)
{
	return ((struct stu*)e1)->year - ((struct stu*)e2)->year;
}
void text1()
{
	struct stu arr[3] = { { "张三",8 },{"李四",6},{"王五",1} };
	int sz = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
	qsort(arr, sz, sizeof(arr[0]), cam_stu_by_year);
}

这里的sizeof就有奇效了!

道理就和上面的一模一样!

利用这种思想我们来试试万能冒泡!

"万能"冒泡排序

底层逻辑还是冒泡排序,所以时间复杂度还是O(n^2),但是它稳定(doge)

先来写一个冒泡:

int main()
{
	int i,j;
	int arr[] = { 9,7,5,4,2,1 };
	int sz = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
	for (i = 0; i < sz - 1; i++)
	{
		for (j = 0; j < sz - i - 1; j++)
		{
			if (arr[j] > arr[j+1])
			{
				int tmp = arr[j];
				arr[j] = arr[j + 1];
				arr[j + 1] = tmp;
			}
		}
	}
	return 0;
}

冒泡的外层for循环决定趟数,内存for循环来比较数组中两个数的值,但这种冒泡排序并不能比较非整形数据.

那么我们就要创造一个万能的冒泡排序,也是因此bubble_sort的形参就很有考究了

int cap_int(const void* e1, const void* e2)
{
	return *(int*)e1 - *(int*)e2;
}
void bubble_sort(void* base, int num, int width, int* (cmp)(const void* e1, const void* e2))
{
	int i, j;
	for (i = 0; i < num-1; i++)
	{
		for (j = 0; j < num - i - 1; j++)
		{
			if (cmp((char*)base + j * width, (char*)base + (j + 1) * width) > 0)
			{
				Swap((char*)base + j * width, (char*)base + (j + 1) * width,width);
			}
		}
	}
}

void text4()
{
	int arr[] = { 9,8,7,6,5,4,3,2,1 };
	int sz = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
	bubble_sort(arr, sz, sizeof(arr[0]), cap_int);
	int i;
	for (i = 0; i < sz; i++)
	{
		printf("%d ", arr[i]);
	}

}

还是老规矩,*base是待排序数组,num是整个数组大小,width是每个数据的大小(宽度)

*(cmp)就是函数指针了,他是由我们用户来自定义的也是用来判断传参数据的大小,他的作用和cap_int 一样,就是换了个名字使代码易读。

让我们理解一下这个代码 : cmp((char*)base + j * width, (char*)base + (j + 1) * width)

cmp就是函数cap_int,那么函数cap_int的作用就是比较两个参数的大小.

Q1:那么为什么要把参数都强制转化成char(*)?

char(*)在内存中占用一个字节是int*是四个字节

char*是精度最高的,如果你强制转化成int(*),在本题中是没有问题,但是如果比较7个字节为width的数据,那么int(*)的准确度显然不够高

Q2:(char*)base + j * width这段话怎么解释?

如果j=0 那么(char*)base + j * width就等于(char*)base,指向数组中第一个元素

如果j=1 那么(char*)base + j * width就指向了数组中第二个元素了

最后一步就是实现Swap函数了,先上代码:

void Swap(char* buf1, char* buf2,int width)
{
	int i;
	for (i = 0; i < width; i++)
	{
		char tmp = *buf1;
		*buf1 = *buf2;
		*buf2 = tmp;
		buf1++;
		buf2++;
	}
}

 这时候就突出强调了转化成char(*)的重要性了,如果是int(*)那么++将会跳过四个字节

swap函数在内存中是这么操作:

把arr[1](值为9)和arr[2](值为8)交换

09 00 00 00 和 08 00 00 00交换时就是将09和08交换,再继续将后面的数组交换

02 03 04 05 和 06 07 08 09交换就是将02和06、03和07、04和08、05和09交换

从而达到交换值的效果

总结

qsort和万能冒泡的思想都是一样的,多看看我相信一定能看懂,对于对指针有一定基础的人理解起来应该是更容易的,void*是一个垃圾桶他可以接受任意类型数据的指针,这也是能实现"万能"的原因

C语言qsort函数深度解析:从原理到实战避坑指南 在C语言编程中,排序是数据处理的基础操作,其核心在于高效地比较和交换元素。快速排序算法通过分治策略,平均时间复杂度可达O(n log n),是泛型排序实现的经典选择。C标准库中的qsort函数正是这一思想的体现,它通过void指针和回调函数机制,实现了对任意数据类型的排序,极大提升了代码的复用性和可移植性。理解qsort的关键在于掌握其比较函数的编写,这直接决定了排序的规则与正确性。在实际工程中,无论是嵌入式系统、操作系统内核开发,还是需要高可移植性的C项目,qsort都是不可或缺的工具。本文将深入剖析qs 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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本文详细介绍了C语言标准库中的qsort函数,这是一个支持多种数据类型的通用快速排序工具。文章首先解析了qsort函数的4个核心参数:数组首地址、元素个数、元素大小和自定义比较函数。重点讲解了比较函数的编写规则,通过返回值决定排序顺序(负数表示正序,正数表示降序)。随后分类型展示了int、float/double、char以及字符串的排序实现方法,特别强调了浮点数比较时的精度问题处理技巧。最后还介绍了结构体数组的排序方式,帮助读者全面掌握qsort函数的使用技巧,实现高效便捷的数据排序。

2301_82161965的博客 1031

深入理解C语言qsort:从快速排序原理到手写泛型排序实现

排序算法是计算机科学的基础,快速排序因其平均O(n log n)的时间复杂度而广泛应用。其核心原理是分治策略,通过选取枢轴将数组划分为子序列递归排序。在C语言中,标准库的qsort函数通过泛型设计和回调函数机制,实现了对任意数据类型的排序,这体现了算法与数据分离的编程思想。理解其底层实现,尤其是函数指针和内存操作,对于掌握系统编程和性能优化至关重要。本文以快速排序和回调函数为切入点,通过手写my_qsort的实践,详细解析了分区算法、小数组优化等工程细节,并对比了标准库实现的性能与健壮性,帮助开发者深化对核

weixin_33226548的博客 214

排序类...

└── 分配排序类 (核心:利用“多关键字”分配和收集,不依赖比较) ←── 这里补上你问的“基数排序”│ └── 堆排序 (利用堆结构选最值) ←── 这里补上你问的“选择排序”├── 选择排序类 (核心:在待排序列中选出最值,放到最终位置)├── 交换排序类 (核心:通过比较并交换元素位置来排序)├── 插入排序类 (核心:将元素插入到已有序的序列中)│ └── 希尔排序 (本质:多次分组插入排序)│ ├── 简单选择排序 (直接选最值)│ ├── 直接插入排序。

qq_43519774的博客 299

【算法】常见基础算法

常见算法:双指针、滑动窗口、前缀和、二分、分治归并、分治快排、BFS、DFS、递归、回溯、FloodFill等

志之所趋,无远弗届,穷山距海,不能限也 1328

快速排序和qsort函数详解详解qsort函数

💕是非成败转头空,青山依旧在,几度夕阳红💕作者:Mylvzi文章主要内容:快速排序和qsort函数详解。

Mylvzi的博客 1135

qsort函数 - (Quick Sort)【快速排序的使用方法】

是c语言中一种用于排序的函数,这种方法也叫作快速排序法。它与冒泡排序不同,冒泡排序是一种算法,而qsort是c语言中编译器函数库自带的排序函数,存在于stdlib.h文件中。qsort函数可以根据使用者的不同需求快速的实现不同数据的排序。

小侯宝的博客 612
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Obto-
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