一道关于排序的算法题

题目:给定一个无序数组A,一直这个数组A中的任意一个元素所在的位置离其最终排序后的位置相差的距离不会超过k。即排序前A[i]在位置i,那么在排序后该元素的位置会在[i-k,i+k]这个范围内。现在要求给出一个算法使得算法尽量高校。

解析:

这里就不多说了,直接给自己的解法吧。利用一个大小为k+1的最小堆作为辅助。按照如下步骤即可完成对数组的排序:

1.初始时用A的前k+1个元素建立最小堆,设置两个标志位p和q,初始时p指向数组的第一个位置,q指向第k+1个位置;

2.取当前堆的最小元素,放在p所指的位置,并且p++,使得p指向下一个位置;

3.若此时q不是数组的最后一个位置,则将q+1位置上的元素插入堆之中,并且q++,然后返回第2步;否则进入第4步;

4.此时是对数组的最大k+1个元素进行排序了,只需要依次在堆中取最小元素,并放入p所指的位置,并且p++,直到堆为空即可。

下面来看下这个算法的时间复杂度如何:

初始建堆的时间为O(klogk),之后数组A的每一个位置的正确元素的确定都需要一次取堆最小的元素以及一个插入堆的过程,这两个过程的时间均为O(logk),因此排序的复杂度为O(nlogk).

分析至此,代码的实现则不难了。

### 初级 CSP 信息学奥林匹克竞赛 (CSP-J) 中的选择排序算法真题解析 #### 选择排序简介 选择排序是一种简单直观的排序算法。其基本思想是从待排序序列中选出最小(或最大)元素,并将其放到已排序序列的一端;然后从未排序部分继续寻找最小(或最大)元素,放入已排序序列的另一端,依次类推直到所有元素都排好序。 **时间复杂度**: O(n^2),其中 n 表示数组长度。 **空间复杂度**: O(1),因为只需要常数级别的额外存储空间。 #### 真题实例分析 下面是一道来自初级 CSP 的选择排序题目: --- **题目描述** 给定一个包含 n 个整数的数组 a[],请你编写程序对它进行升序排列并输出结果。你可以使用任意一种稳定的内部排序算法完成任务,但这里我们特别推荐您尝试实现 **选择排序** 来解答本题。 输入格式: 第一行是一个正整数 T,表示测试数据组数; 对于每组测试数据, - 第一行有一个正整数 n (1 ≤ n ≤ 100) - 接下来有 n 个空格分隔开来的非负整数 ai (0 ≤ ai < 50) 输出格式: 针对每一组测试案例,在单独一行上打印出经过升序处理后的数字列表,相邻两个数之间用单个空格分割开来。 样例输入: ``` 2 4 98 36 74 12 5 3 7 9 1 5 ``` 样例输出: ``` 12 36 74 98 1 3 5 7 9 ``` 解法提示: 为了简化问题难度并且更贴近考试实际场景,您可以考虑采用最基础版本的选择排序来做这道题——即每次从尚未排序的部分找到当前范围内值最小的那个位置 k ,再把它跟未排序的第一个位置交换即可达到目的。 参考代码(Python 版本为例): ```python def selection_sort(arr): for i in range(len(arr)): min_idx = i # 寻找未排序区间内的最小值下标 for j in range(i+1, len(arr)): if arr[j] < arr[min_idx]: min_idx = j # 将找到的最小值换到前面去 arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i] T = int(input()) for _ in range(T): n = int(input()) # 输入n个整数的数量 nums = list(map(int, input().split())) selection_sort(nums) print(" ".join(str(num) for num in nums)) ``` 此段 Python 实现了上述提到的经典选择排序过程,并按照题干要求完成了多次测试的数据读入、排序及展示功能。注意每个细节之处是否满足原题设定条件!
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