常见排序算法C/C++实现总结

15种常见的 C/C++ 排序算法及完整代码,建议收藏! 本文详阐述了常见的排序算法,分别是:外排序(分段法)、外排序(递归法)、链表排序(选择排序)、链表排序(插入排序)、拓扑结构排序(有向图,无向图)、计数二叉树排序、二叉树排序、桶排序、希尔排序、冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、基数排序等排序算法以及完整的实现代码。它首先从未排序序列中找到最小(或最大)的元素,放到排序序列的起始位置,然后再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素,依次类推,直到所有元素均排序完毕。计数排序的时间复杂度为O(n + k),其中k是输入数据的范围。 阅读详情

在数据结构与算法中常见的排序算法有:

1.插入排序;

2.冒泡排序;

3.快速排序;

4.选择排序;

5.希尔排序

6.归并排序;

7.堆排序;

相关实现:

一、插入排序

#include <iostream>

void InsertSort(int arr[],int num)
{
	for (int i = 1; i < num; i++)
	{
		for (int j = i; j > 0; j--)
		{
			if (arr[j] < arr[j - 1])
			{
				int tmp = arr[j];
				arr[j] = arr[j - 1];
				arr[j - 1] = tmp;
			}
		}
	}
	std::cout << "after sort:" << std::endl;
	for (int k = 0; k < num; k++)
	{
		std::cout << arr[k] << std::endl;
	}
}


int main(void)
{
	std::cout << "begin sort:" << std::endl;
	int arr[10] = {3,4,2,1,6,8,9,4,0,7};
	InsertSort(arr,10);
	getchar();
	
	return 0;
}
</pre><p>二、冒泡排序</p><p></p><pre code_snippet_id="1769179" snippet_file_name="blog_20160718_3_7226114" name="code" class="cpp">#include <iostream>

void BubbleSort(int arr[],int num)
{
	for (int i = 0; i < num - 1; i++)
	{
		for (int j = 0; j < num - i - 1; j ++)
		{
			if (arr[j] > arr[j + 1])
			{
				int tmp = arr[j];
				arr[j] = arr[j + 1];
				arr[j + 1] = tmp;
			}
		}
	}

	std::cout << "after sort:" << std::endl;
	for (int k = 0; k < num; k++)
	{
		std::cout << arr[k] << " ";
	}
}


int main(void)
{
	int arr[10] = { 3,4,2,1,6,8,9,4,0,7 };
	BubbleSort(arr, 10);
	getchar();
}


三、快速排序

void QuickSort(int arr[], int left, int right)
{
	if (left < right)
	{
		int key = arr[left];
		int low = left;
		int high = right;
		while (low < high)
		{
			while (low < high && arr[high] >= key)
			{
				high--;
			}
			if (low < high)
			{
				arr[low] = arr[high];
				low++;
			} else {
				break;
			}
			
			while (low < high && arr[low] <= key)
			{
				low++;
			}
			if (low < high)
			{
				arr[high] = arr[low];
				high--;
			} else {
				break;
			}
			
		}
		arr[low] = key;
		QuickSort(arr, left, low - 1);
		QuickSort(arr, low + 1, right);
	}
}

int main(void)
{

	int arr[10] = { 4,2,5,6,78,8,9,3,1,55 };
	QuickSort(arr,0,9);
	getchar();
	return 0;
}


四、选择排序

void SelectSort(int arr[], int num)
{
	for (int i = 0; i < num; i++)
	{
		int min = arr[i];
		int tmp;
		int index = i;

		for (int j = i + 1; j < num; j++)
		{
			if (min > arr[j])
			{
				min = arr[j];
				index = j;
			}
		}
		tmp = arr[i];
		arr[i] = min;
		arr[index] = tmp;
	}

	std::cout << "after sort:" << std::endl;
	for (int k = 0; k < num; k++)
	{
		std::cout << arr[k] << " ";
	}

}

int main(void)
{
	int arr[10] = { 2,1,4,56,7,6,8,9,11,3 };
	SelectSort(arr,10);
	getchar();
	return 0;
}

五、希尔排序

#include <iostream>

void ShellSort(int arr[], int num)
{
	int gap, i, j;
	for (gap = num / 2; gap > 0; gap /= 2)
	{
		for (i = 0; i < gap; i++)
		{
			for (j = i + gap; j < num; j+=gap)
			{
				if (arr[j] < arr[j - gap])
				{
					int tmp = arr[j];
					int k = j - gap;
					while (k >= 0 && arr[k] > tmp)
					{
						arr[k+gap] = arr[k];
						k -= gap;
					}
					arr[k + gap] = tmp;
				}
			}
		}
	}

	for (int k = 0; k < num; k++)
	{
		std::cout << arr[k] << " ";
	}
}


int main(void)
{
	int arr[10] = { 14,12,3,1,6,7,8,9,21,5 };
	ShellSort(arr, 10);
	getchar();
	return 0;
}

六、归并排序






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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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