经典排序算法（二十）--Strand Sort

最新推荐文章于 2024-08-12 14:41:26 发布
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#排序

本文介绍了Strandsort排序算法的工作原理及实现过程。通过不断从待排序数组中取出子有序数组，并将其与已有的有序数组进行归并排序，直至待排序数组为空，完成整个排序流程。

Strand sort是思路是这样的,它首先需要一个空的数组用来存放最终的输出结果,给它取个名字叫"有序数组"

然后每次遍历待排数组,得到一个"子有序数组",然后将"子有序数组"与"有序数组"合并排序

重复上述操作直到待排数组为空结束

 

看例子吧

待排数组[ 6 2 4 1 5 9 ]

第一趟遍历得到"子有序数组"[ 6 9],并将其归并排序到有序数组里

待排数组[ 2 4 1 5]

有序数组[ 6 9 ]

 

第二趟遍历再次得到"子有序数组"[2 4 5],将其归并排序到有序数组里

待排数组[ 1 ]

有序数组[ 2 4 5 6 9 ]

 

第三趟遍历再次得到"子有序数组"[ 1 ],将其归并排序到有序数组里

待排数组[ ... ]

有序数组[ 1 2 4 5 6 9 ]

 

待排数组为空,排序结束

Python实现Strand Sort链排序算法
.
06-29 231
接下来，我们定义一个strand_sort函数，它接受一个未排序的列表作为参数，并返回一个排序后的列表。它实现了 Strand Sort 算法的过程，包括将输入列表转换成链表、将链表按照一定规则划分成若干个子链表并排序、将排好序的子链表按顺序连接起来形成最终的排序结果。Strand Sort链排序算法是一种基于链表的排序算法，它不需要额外的存储空间，具有稳定性和线性时间复杂度。首先，我们需要定义一个链表类来实现链表的基本操作，包括添加节点、删除节点和遍历链表等。
C++实现Strand Sort链排序算法（完整源代码）
m0_47037246的博客
08-22 202
然后我们遍历原始列表中的每个元素，并且只有当它大于等于排序列表中最后一个元素时，才将它添加到该列表中。Strand Sort算法的主要思想是将原始的元素列表划分成多个子列表，每个子列表都是一个有序的链表。但由于该算法没有使用额外的存储空间，并且在某些情况下可以提供较好的性能，因此在特定的情况下，它仍然可能是一个有用的算法选择。最后，在主函数中，我们定义了一个整数向量list，包含要排序的值，并将其传递给strandSort函数。在函数中，我们首先定义了一个空的向量result，用于存储排序后的结果。
C/C++ Strand Sort链排序算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
05-30 7604
Strand Sort链排序算法是一种基于链表的排序算法。它通过递归地构建排序好的子链表来完成排序过程。
经典排序算法 - Strand Sort
weixin_33809981的博客
11-24 138
经典排序算法 - Strand Sort Strand sort是思路是这样的,它首先需要一个空的数组用来存放最终的输出结果,给它取个名字叫"有序数组" 然后每次遍历待排数组,得到一个"子有序数组",然后将"子有序数组"与"有序数组"合并排序 重复上述操作直到待排数组为空结束   看例子吧 待排数组[ 6 2 4 1 5 9 ] 第一趟遍历得到"子有序数组"[ 6 9],并将其归并排...
Strand sort 属于归并排序
天堂人间
01-03 1239
Strand sort is a sorting algorithm. It works by repeatedly pulling sorted sublists out of the list to be sorted and merging them with a result array. Each iteration through the unsorted list pulls o
Objective-C实现strand sor链排序排序算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
07-24 163
Objective-C实现strand sor链排序排序算法(附完整源码)
Python strand sor链排序算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
08-12 823
Strand sort（链排序）是一种排序算法，它使用类似于合并排序（merge sort）的方法来对链表进行排序。Strand sort（链排序）是一种排序算法，它使用类似于合并排序（merge sort）的方法来对链表进行排序。Strand sort（链排序）是一种排序算法，它使用类似于合并排序（merge sort）的方法来对链表进行排序。Strand sort（链排序）是一种排序算法，它使用类似于合并排序（merge sort）的方法来对链表进行排序。
C#：实现Strand Sort摆动排序算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
04-01 302
C#：实现Strand Sort摆动排序算法(附完整源码)
Objective-C实现natural sort自然排序算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
07-24 104
Objective-C实现natural sort自然排序算法(附完整源码)
python实现strand_sort排序算法
Together_CZ的博客
03-26 3714
网上有很多的排序算法思想、时空复杂的介绍，今天看到了一个算法叫做strand_sort，感觉很新颖，但是看完之后感觉思想很简单，感觉这些排序算法都有某些地方存在着很相同的地方。想着拿来测试一下算法的性能相比于之前的几种排序算法怎么样，但是无奈搜索了很多网上就是没有相关的代码实现，索性就自己写一下吧，中间搞错了一点东西，导致我一直不知道出错在哪里，后来发现错误是我忘记每次循环之后更新base_fla
排序算法--循环排序(CycleSort)的原理、排序思路、适用场景及代码示例
penriver的博客
10-24 3166
循环排序(CycleSort) 概念介绍 循环排序是一种原地排序算法，一种不稳定的排序算法，一种比较排序，从对原始数组的总写入次数来看理论上是最优的。 它在内存写入数量方面是最优的。它最小化了要排序的内存写入次数【每个值要么被写入0次(如果它已经在正确的位置)，要么被写入1次(写到正确的位置)】。 排序思路 基本思想是将待排序的数组划分为多个循环。循环可以用图表来表示，有n个节点和一条从节点i到节点j的边如果元素在第i下标处必须存在于已排序数组的第j下标处。见如下示意图 一个接一个地考虑所有循环。 首
Cycle Sort (交换次数最少的排序)
weixin_33827965的博客
04-20 561
该算法的效率并不高。但是却提供了一个很好的思路。如何让一个序列在最小交换次数下实现有序。 Cycle Sort 翻译成中文是 圈排序。 这个圈在于需要交换的数据形成圈。 具体一点: 如: Array 4 3 2 5 5 6 要处理的数组 Result 2 3 4 5 5 6 结果 pos 0 1 2 3 4 5 下标 从下标0的元素开始观察。4 需要到下标 2 而下...
Cycle Sort算法：一种高效的排序算法
DevGOOD的博客
09-04 196
Cycle Sort算法是一种高效的排序算法，尤其适用于小规模数据集的排序。相比于其他排序算法，Cycle Sort算法的优点在于最小化了交换操作的次数，从而减少了计算开销。因此，对于小规模数据集的排序需求，Cycle Sort算法是一个不错的选择。Cycle Sort算法是一种基于交换的排序算法，它具有较低的时间复杂度和空间复杂度，适用于小规模数据集的排序。Cycle Sort算法的核心思想是通过一系列的循环来将每个元素放到它应该在的位置上。Cycle Sort算法：一种高效的排序算法。
Cycle Sort（圈排序）是一种原地、不稳定的排序算法，它主要用于对数组进行排序
DevScript的博客
09-03 337
它的特点是最小化元素的移动次数，适用于那些对元素的写入操作比较昂贵的情况。在内层循环中，我们通过比较当前元素curr与item的大小来确定item应该在的位置pos。如果pos发生了变化，我们将item与pos位置的元素交换，并将pos位置的元素记为curr。然后，我们使用一个循环，不断地将curr放到它应该在的位置上，直到它回到起始位置。虽然它的时间复杂度较高，但由于最小化了元素的移动次数，适用于某些特定的应用场景。最后，我们重复外层循环，对下一个未排序的元素执行相同的步骤，直到整个数组排序完成。
循环排序算法（Cycle Sort）详解及Python实现
WELL_CODER的博客
09-06 485
循环排序算法是一种不稳定的排序算法，它的主要思想是通过不断地将元素移动到它在有序序列中的正确位置来完成排序。在本文中，我们将详细介绍循环排序算法的原理，并给出一个用Python实现的示例代码。以上就是循环排序算法的详细介绍以及用Python实现的示例代码。循环排序算法虽然不是最高效的排序算法，但其原理简单，实现较为直观。在某些特定场景下，循环排序算法可能是一个简单而有效的选择。的函数，它接受一个待排序的数组作为输入。然后，我们使用两个嵌套的循环来遍历数组，并根据循环排序算法的原理执行相应的操作。
Stand 排序
tan_1208815066的专栏
08-10 476
Strand排序（Strand Sort） Strand排序不断地从待排序的序列中拉出排好序的子列表，并归并成一个最终的结果。该算法的平均和最坏时间复杂度都达到了O(n2)，最好时间复杂度为O(n)。Strand排序高效的条件要求： 以链表（linked list）方式存放的数据排序起来最为有效，因为它需要反复添加和移除元素，而链表添加移除元素的代价很小； 原始数据中已经很大程度
排序算法一览（二）：归并类排序、分布类排序和混合类排序
四火专栏
12-22 786
归并类排序 归并排序（Merge Sort） 归并排序是一种分治法，它反复将两个已经排序的序列合并成一个序列（平均时间复杂度O(nlogn)，最好时间复杂度O(n)）： 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列； 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置； 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置； 重...
C/C++ 圈排序Cycle Sort算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-23 2046
圈排序（Cycle Sort）是一种特殊的排序算法，它通过不断地将元素移动到它们在排序后应该处于的位置上，从而完成排序过程。圈排序算法的基本原理是：遍历数组中的每个元素，将其放到正确的位置上，并将被覆盖的元素移动到正确的位置上，直到所有元素都在正确的位置上为止。圈排序算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n是数组的长度。
经典排序算法 - 圈排序Cycle Sort
weixin_33909059的博客
11-28 526
经典排序算法 - Cycle Sort Cycle sort的思想与计数排序太像了,理解了基数排序再看这个会有很大的帮助, 圈排序与计数排序的区别在于圈排序只给那些需要计数的数字计数,先看完文章吧,看完再回来理解这一句话 所谓的圈的定义,我只能想到用例子来说明,实在不好描述 待排数组[ 6 2 4 1 5 9 ] 排完序后[ 1 2 4 5 6 9 ] 数组索引[ 0 1 2 3 4 ...
touge数据结构-十大经典排序算法
最新发布
12-28
### 十大经典排序算法概述 十大经典排序算法涵盖了多种不同的方法来对数组或列表中的元素进行排序。这些算法可以分为两大类：比较排序和非比较排序。 #### 1. 插入排序 插入排序通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入[^1]。 ```python def insertion_sort(arr): for i in range(1, len(arr)): key = arr[i] j = i - 1 while j >= 0 and key < arr[j]: arr[j + 1] = arr[j] j -= 1 arr[j + 1] = key ``` #### 2. 希尔排序 希尔排序是对插入排序的一种改进，它允许间隔较远的元素交换，从而加速整个排序过程。 ```python def shell_sort(arr): gap = len(arr) // 2 while gap > 0: for i in range(gap, len(arr)): temp = arr[i] j = i while j >= gap and arr[j - gap] > temp: arr[j] = arr[j - gap] j -= gap arr[j] = temp gap //= 2 ``` #### 3. 选择排序 选择排序是一种简单直观的排序算法，其工作原理是在未排序部分寻找最小（最大）元素，并将其放到已排序序列的末尾。 ```python def selection_sort(arr): for i in range(len(arr)): min_idx = i for j in range(i+1, len(arr)): if arr[min_idx] > arr[j]: min_idx = j arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i] ``` #### 4. 快速排序 快速排序采用分治法策略，通常具有较好的性能表现，平均时间复杂度为 \(O(n \log n)\)[^2]。 ```python import random def quicksort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = random.choice(arr) less = [x for x in arr if x < pivot] equal = [x for x in arr if x == pivot] greater = [x for x in arr if x > pivot] return quicksort(less) + equal + quicksort(greater) ``` #### 5. 归并排序 归并排序也是一种基于分治思想的经典排序算法，稳定且高效，适用于链表结构下的排序操作。 ```python def merge_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr mid = len(arr) // 2 left_half = merge_sort(arr[:mid]) right_half = merge_sort(arr[mid:]) return merge(left_half, right_half) def merge(left, right): sorted_list = [] i = j = 0 while i < len(left) and j < len(right): if left[i] < right[j]: sorted_list.append(left[i]) i += 1 else: sorted_list.append(right[j]) j += 1 sorted_list.extend(left[i:]) sorted_list.extend(right[j:]) return sorted_list ``` #### 6. 计数排序 计数排序不是基于比较的排序算法，而是利用键值范围内的整数值来进行排序。 ```python def counting_sort(arr, max_val): m = max_val + 1 count = [0] * m for a in arr: count[a] += 1 i = 0 for a in range(m): for c in range(count[a]): arr[i] = a i += 1 return arr ``` #### 7. 桶排序 桶排序将输入分布到有限数量的桶里，再分别对各个桶里的元素进行排序。 ```python from collections import defaultdict def bucket_sort(arr): buckets = defaultdict(list) result = [] # 将元素分配至对应的桶内 for num in arr: index = int(num * len(arr)) buckets[index].append(num) # 对每个桶内部进行排序 for b in buckets.values(): b.sort() # 合并所有的桶形成最终的结果 for k in range(len(buckets)): result.extend(buckets[k]) return result ``` #### 8. 基数排序 基数排序按照低位先排序，然后收集；再按高位排序，然后再收集；依次类推直到最高位为止。 ```python def radix_sort(nums): RADIX = 10 placement = 1 max_digit = max(nums) d = len(str(max(abs(min(nums)), abs(max(nums))))) for _ in range(d): # 创建空桶 buckets = [[] for _ in range(RADIX)] # 放置数字进入相应的桶 for i in nums: tmp = int((i / placement) % RADIX) buckets[tmp].append(i) # 把所有桶里的数都放回原数组 a = 0 for b in range(RADIX): buck = buckets[b] for i in buck: nums[a] = i a += 1 # 移动placement placement *= RADIX return nums ``` #### 9. 冒泡排序 冒泡排序重复遍历要排序的列表，一次比较两个相邻项，如果顺序错误则互换它们的位置。 ```python def bubble_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n): swapped = False for j in range(0, n-i-1): if arr[j] > arr[j+1]: arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j] swapped = True if not swapped: break ``` #### 10. 堆排序 堆排序首先建立最大堆，接着不断移除根节点的最大值并与最后一个叶子结点替换，最后重新调整成最大堆直至完成排序。 ```python def heapify(arr, n, i): largest = i l = 2 * i + 1 r = 2 * i + 2 if l < n and arr[largest] < arr[l]: largest = l if r < n and arr[largest] < arr[r]: largest = r if largest != i: arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i] heapify(arr, n, largest) def heap_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n//2 - 1, -1, -1): heapify(arr, n, i) for i in range(n-1, 0, -1): arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i] heapify(arr, i, 0) ```
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