八种排序算法

直接插入排序: 时间复杂度:O(n^2)           空间复杂度: O(1)      稳定   越有序越快
希尔排序:     时间复杂度:O(n^1.3-n^1.5)   空间复杂度:O(1)     不稳定   越有序越快
冒泡排序:     时间复杂度:0(n^2)           空间复杂度:O(1)       稳定
选择排序:    时间复杂度: 0(n^2)           空间复杂度:0(1)      不稳定
快速排序:     时间复杂度: 0(nlogn)         空间复杂度: 0(logn)  不稳定   越有序越差;
归并排序:     时间复杂度:0(nlog2n)           空间复杂度:O(1)        稳定    
堆排序:       时间复杂度: 0(nlog2n)          空间复杂度: 0(1)     不稳定
基数排序:     时间复杂度: 0(dn)             空间复杂度: 0(n)      稳定

直接插入排序:

  //插入排序  越有序越快,完全有序则为0(n)
  //每次在末尾插入一个数字,依次向前比较,类似与抓扑克牌(插入排序, 每次左边的子序列都是有序的)
void InsertSort(int *arr,int len)//O(n^2),O(1),稳定,
{
    int tmp;
    int i;
    int j;
    for(i=1;i<len;i++)//1 2 3 4 5
    {
       tmp = arr[i];
       for(j=i-1;j>=0;j--)
      {
         if(arr[j] <= tmp)
         {
            break;
         }
         else
         {
           arr[j+1] = arr[j];
          }
       }
       arr[j+1] = tmp;
      }
 }

希尔排序:

//希尔排序   间隔性的分组,分组插入排序,相隔gap个数的都为一组,从第gap个数开始
//一趟shell过程
  void Shell(int *arr,int len,int gap)
  {
     int tmp;
     int i;
     int j;
     for(i=gap;i<len;i++)
     {
       tmp = arr[i];
       for(j=i-gap;j>=0;j-=gap)
       {
           if(arr[j] <= tmp)
           {
              break;
            }
            else
            {
                arr[j+gap] = arr[j];
            }
         }
          arr[j+gap] = tmp;
       }
     }   
    
    void ShellSort(int *arr,int len)//O(n^1.3)~O(n^1.5),O(1),不稳定
    {
         int d[] = {5,3,1};
         for(int i=0;i<sizeof(d)/sizeof(d[0]);i++)
         {
            Shell(arr,len,d[i]);
         }
     }

冒泡排序:

     //冒泡排序  两两交换  比较慢, 数从前向后冒泡比较,冒泡过程中,数列无序状态
     void BubbleSort(int *arr,int len)//O(n^2),O(1),稳定
     {
          int tmp;
          for(int i=1;i<len;i++)
          {
              for(int j=0;j<len-i;j++)
               {
                   if(arr[j] > arr[j+1])
                   {
                           tmp = arr[j];
                        arr[j] = arr[j+1];
                      arr[j+1] = tmp;
                    }
                }
           }
     }

选择排序:

  //选择排序,每次找出数值最小的下标,交换未排序区域第一个与最小的(与冒泡的区别,只交换一次)
  void SelectSort(int *arr,int len)//O(n^2),O(1),不稳定
   {
         int minIndex;
         int tmp;
         for(int i=0;i<len-1;i++)
         {
              minIndex = i;
              for(int j=i+1;j<len;j++)
              {
                    if(arr[minIndex] > arr[j])
                   {
                        minIndex = j;
                   }
               }
               if(minIndex != i)
               {
                   tmp = arr[minIndex];
                   arr[minIndex] = arr[i];
                   arr[i] = tmp;
                }
            }
   }

快速排序

    //快速排序:对数组找出一个中间大小的合适哨兵,把小于哨兵的放左边,大于哨兵的放右边,中间是等于哨兵的,分别对左右递归调用快排
    //快速排序的一次划分,很重要
    int Partition(int *arr,int low,int high)//O(n),O(1)
     {
         int tmp = arr[low];//基准
         while(low < high)
         {
             while(low<high && arr[high]>tmp)
             {
                   high--;
             }
             arr[low] = arr[high];
             while(low<high && arr[low]<tmp)
             {
                 low++;
              }
              arr[high] = arr[low];
          }
         arr[low] = tmp;//low==high
         return low;
      }
    
      static void Quick(int*arr,int low,int high)
      {
          int par = Partition(arr,low,high);
          if(low+1 < par)//左边至少两个数据
          {
              Quick(arr,low,par-1);
          }
              if(par+1 < high)//右边至少两个数据
              {
                   Quick(arr,par+1,high);
               }
        }
     
        void QuickSort(int *arr,int len)//O(nlogn),O(logn),不稳定
         {
             Quick(arr,0,len-1);
          }
          
          //非递归的快排
          void QuickSort2(int *arr,int len)//O(n),O(logn),不稳定
         {           
               SeqStack s;
               InitStack(&s);
               int low = 0;
               int high = len-1;
               int par = Partition(arr,low,high);
               if(low+1 < par)
               {
                  Push(&s,low);
                  Push(&s,par-1);
               }
               if(par+1 < high)
               {
                   Push(&s,par+1);
                   Push(&s,high);
               }
               while(!IsEmpty(&s))
              {
                 Pop(&s,&high);
                 Pop(&s,&low);
                 par = Partition(arr,low,high);
                 if(low+1 < par)
                 {
                     Push(&s,low);
                     Push(&s,par-1);
                  }
                  if(par+1 < high)
                  {
                      Push(&s,par+1);
                      Push(&s,high);
                   }
              }
              Destroy(&s);
       }

归并排序:

   //归并排序,自顶向下,递归,先让每个数字为一组,组内都有序,再两个两个为一组,再4个4个为一组。最终让数组完全有序。
   //一趟归并
   static void Merge(int *arr,int len,int gap)
   {
        int low1 = 0;//第一个归并的的起始下标
        int high1 = gap-1;//第一个归并段的结尾下标
        int low2 = high1+1;//第二个归并段的起始下标
        int high2 = low2+gap-1<len-1 ? low2+gap-1 : len-1;//第二个归并段的结尾下标 
        int *brr = (int *)malloc(sizeof(int)*len);//存放归并好的数据
        int i = 0;//brr下标
        //有两个归并段
        while(low2 <= high2)
        {
           //两个归并段都还有数据
           while(low1<=high1 && low2<=high2)
           {
               if(arr[low1] <= arr[low2])
               {
                  brr[i++] = arr[low1++];
               }
                else
                {
                   brr[i++] = arr[low2++];
                }
           }
          //一个段数据归并完成,另一个还有数据
           while(low1 <= high1)
           {
              brr[i++] = arr[low1++];
           }
            while(low2 <= high2)
           {
                brr[i++] = arr[low2++];   
            }
               low1 = high2+1;
              high1 = low1+gap-1;
               low2 = high1+1;
              high2 = low2+gap-1<len-1 ? low2+gap-1 : len-1;
        }
         //不足两个归并段
         while(low1 < len)
          {
             brr[i++] = arr[low1++];
          }
          for(i=0;i<len;i++)
          {
              arr[i] = brr[i];
           }
            free(brr);
    }
  
     void MergeSort(int *arr,int len)//O(nlogn),O(n),稳定
      {
           for(int i=1;i<len;i*=2)//归并段的长度
           {
               Merge(arr,len,i);
           }
        }

堆排序:

 //堆排序,建堆(升序建大堆,降序建小堆),交换堆顶与最后一位无序数据,调整堆,递归,交换调整
  //一次堆调整
  void HeapAdjust(int *arr,int start,int end)//O(logn),O(1)
   {
        int tmp = arr[start];
        int i;
        for(i=2*start+1;i<=end;i=2*i+1)
        {
            if(i+1<=end && arr[i]<arr[i+1])//i是左右孩子较大值的下标
            i++;
            if(tmp < arr[i])//arr[i]需要上移
            {
                arr[(i-1)/2] = arr[i];
             }
             else  //找到位置
            {
                break;
            }
        }
        arr[(i-1)/2] = tmp;
   }
     
     void HeapSort(int *arr,int len)//O(nlogn),O(1),不稳定
     {
         //第一次建大根堆
         for(int i=(len-1-1)/2;i>=0;i--)
         {
             HeapAdjust(arr,i,len-1);
         }
            int tmp;
            for(int i=0;i<len-1;i++)
            {
               tmp = arr[0];
               arr[0] = arr[len-1-i];
               arr[len-1-i] = tmp;
               HeapAdjust(arr,0,len-1-i-1);
            }
      }

基数排序:

//基数排序
static int Count(int n)
{
 int tmp = 0;
 do
 {
  tmp++;
  n /= 10;
 }while(n != 0);
 return tmp;
}

//数字n的右数第fig位
int FigNum(int n,int fig)//123
{
 for(int i=0;i<fig;i++)
  n /= 10;
 return n%10;
}

//fig右数第几位,从0开始
static void Radix(int *arr,int len,int fig)
{
 queue<int> que[10];//queue<int>创建整型队列
 int tmp;
 for(int i=0;i<len;i++)
 {
  tmp = FigNum(arr[i],fig);
  que[tmp].push(arr[i]);
 }
 int j = 0;//队列的下标
 int i = 0;
 while(i<len)
 {
  while(!que[j].empty())
  {
   arr[i++] = que[j].front();//获取对头的值
   que[j].pop();//删除队头
  }
  j++;
 }
}

void RadixSort(int *arr,int len)//O(dn),O(n),稳定
{
 int i;
 int max = arr[0];//保存最大值
 for(i=1;i<len;i++)
 {
  if(max < arr[i])
  {
   max = arr[i];
  }
 }
 int count = Count(max);
 for(i=0;i<count;i++)
 {
  Radix(arr,len,i);//i右数第几位,从0开始
 }
}

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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