选择排序算法
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本文目录:
一、选择排序算法的思想是什么?
次序关系,采用分治策略,可在最坏的情况下用O(log n)完成搜索任务。它的基本思想是,将n个元素分成个数大致相同的两半,取a[n/2]与欲查找的x作比较,如果x=a[n/2]则找到x,算法终止。如果x<a[n/2],则我们只要在数组a的左半部继续搜索x(这里假设数组元素呈升序排列)。如果x>a[n/2],则我们只要在数组a的右半部继续搜索x。二分搜索法的应用极其广泛,而且它的思想易于理解,但是要写一个正确的二分搜索算法也不是一件简单的事。第一个二分搜索算法早在1946年就出现了,但是第一个完全正确的二分搜索算法直到1962年才出现。Bentley在他的著作《Writing Correct Programs》中写道,90%的计算机专家不能在2小时内写出完全正确的二分搜索算法。问题的关键在于准确地制定各次查找范围的边界以及终止条件的确定,正确地归纳奇偶数的各种情况,其实整理后可以发现它的具体算法是很直观的,我们可用C++描述如下:
template<class Type>
int BinarySearch(Type a[],const Type& x,int n)
{
int left=0;
int right=n-1;
while(left<=right){
int middle=(left+right)/2;
if (x==a[middle]) return middle;
if (x>a[middle]) left=middle+1;
else right=middle-1;
}
return -1;
}
模板函数BinarySearch在a[0]<=a[1]<=...<=a[n-1]共n个升序排列的元素中搜索x,找到x时返回其在数组中的位置,否则返回-1。容易看出,每执行一次while循环,待搜索数组的大小减少一半,因此整个算法在最坏情况下的时间复杂度为O(log n)。在数据量很大的时候,它的线性查找在时间复杂度上的优劣一目了然。
选择排序
基本思想是:每次选出第i小的记录,放在第i个位置(i的起点是0,按此说法,第0小的记录实际上就是最小的,有点别扭,不管这么多了)。当i=N-1时就排完了。
直接选择排序
直选排序简单的再现了选择排序的基本思想,第一次寻找最小元素的代价是O(n),如果不做某种特殊处理,每次都使用最简单的寻找方法,自然的整个排序的时间复杂度就是O(n2)了。
冒泡法
为了在a[1]中得到最大值,我们将a[1]与它后面的元素a[2],a[3],...,a[10]进行比较。首先比较a[1]与a[2],如果a[1]<a[2],则将a[1]与a[2]交换,否则不交换。这样在a[1]中得到的是a[1]与a[2]中的大数。然后将a[1]与a[3]比较,如果a[1]<a[3],则将a[1]与a[3]交换,否则不交换。这样在a[1]中得到的是a[1],a[2],a[3]中的最大值,...。如此继续,最后a[1]与a[10]比较,如果a[1]<a[10],则将a[1]与a[10]交换,否则不交换。这样在a[1]中得到的数就是数组a的最大值(一共进行了9次比较)。
为了在a[2]中得到次大值,应将a[2]与它后面的元素a[3],a[4],...,a[10]进行比较。这样经过8次比较,在a[2]是将得到次大值。
如此继续,直到最后a[9]与a[10]比较,将大数放于a[9],小数放于a[10],全部排序到此结束。
从上面可以看出,对于10个数,需进行9趟比较,每一趟的比较次数是不一样的。第一趟需比较9次,第二趟比较8次,...,最后一趟比较1次。
以上数组元素的排序,用二重循环实现,外循环变量设为i,内循环变量设为j。外循环重复9次,内循环依次重复9,8,...,1次。每次进行比较的两个元素,第一个元素与外循环i有关的,用a[i]标识,第二个元素是与内循环j有关的,用a[j]标识,i的值依次为1,2,...,9,对于每一个i, j的值依次为i+1,i+2,...。
二、排序算法有多少种
排序(Sorting) 是计算机程序设计中的一种重要操作,它的功能是将一个数据元素(或记录)的任意序列,重新排列成一个关键字有序的序列。
排序就是把集合中的元素按照一定的次序排序在一起。一般来说有升序排列和降序排列2种排序,在算法中有8中基本排序:
(1)冒泡排序;
(2)选择排序;
(3)插入排序;
(4)希尔排序;
(5)归并排序;
(6)快速排序;
(7)基数排序;
(8)堆排序;
(9)计数排序;
(10)桶排序。
插入排序
插入排序算法是基于某序列已经有序排列的情况下,通过一次插入一个元素的方式按照原有排序方式增加元素。这种比较是从该有序序列的最末端开始执行,即要插入序列中的元素最先和有序序列中最大的元素比较,若其大于该最大元素,则可直接插入最大元素的后面即可,否则再向前一位比较查找直至找到应该插入的位置为止。插入排序的基本思想是,每次将1个待排序的记录按其关键字大小插入到前面已经排好序的子序列中,寻找最适当的位置,直至全部记录插入完毕。执行过程中,若遇到和插入元素相等的位置,则将要插人的元素放在该相等元素的后面,因此插入该元素后并未改变原序列的前后顺序。我们认为插入排序也是一种稳定的排序方法。插入排序分直接插入排序、折半插入排序和希尔排序3类。
冒泡排序
冒泡排序算法是把较小的元素往前调或者把较大的元素往后调。这种方法主要是通过对相邻两个元素进行大小的比较,根据比较结果和算法规则对该二元素的位置进行交换,这样逐个依次进行比较和交换,就能达到排序目的。冒泡排序的基本思想是,首先将第1个和第2个记录的关键字比较大小,如果是逆序的,就将这两个记录进行交换,再对第2个和第3个记录的关键字进行比较,依次类推,重复进行上述计算,直至完成第(n一1)个和第n个记录的关键字之间的比较,此后,再按照上述过程进行第2次、第3次排序,直至整个序列有序为止。排序过程中要特别注意的是,当相邻两个元素大小一致时,这一步操作就不需要交换位置,因此也说明冒泡排序是一种严格的稳定排序算法,它不改变序列中相同元素之间的相对位置关系。
选择排序
选择排序算法的基本思路是为每一个位置选择当前最小的元素。选择排序的基本思想是,基于直接选择排序和堆排序这两种基本的简单排序方法。首先从第1个位置开始对全部元素进行选择,选出全部元素中最小的给该位置,再对第2个位置进行选择,在剩余元素中选择最小的给该位置即可;以此类推,重复进行“最小元素”的选择,直至完成第(n-1)个位置的元素选择,则第n个位置就只剩唯一的最大元素,此时不需再进行选择。使用这种排序时,要注意其中一个不同于冒泡法的细节。举例说明:序列58539.我们知道第一遍选择第1个元素“5”会和元素“3”交换,那么原序列中的两个相同元素“5”之间的前后相对顺序就发生了改变。因此,我们说选择排序不是稳定的排序算法,它在计算过程中会破坏稳定性。
快速排序
快速排序的基本思想是:通过一趟排序算法把所需要排序的序列的元素分割成两大块,其中,一部分的元素都要小于或等于另外一部分的序列元素,然后仍根据该种方法对划分后的这两块序列的元素分别再次实行快速排序算法,排序实现的整个过程可以是递归的来进行调用,最终能够实现将所需排序的无序序列元素变为一个有序的序列。
归并排序
归并排序算法就是把序列递归划分成为一个个短序列,以其中只有1个元素的直接序列或者只有2个元素的序列作为短序列的递归出口,再将全部有序的短序列按照一定的规则进行排序为长序列。归并排序融合了分治策略,即将含有n个记录的初始序列中的每个记录均视为长度为1的子序列,再将这n个子序列两两合并得到n/2个长度为2(当凡为奇数时会出现长度为l的情况)的有序子序列;将上述步骤重复操作,直至得到1个长度为n的有序长序列。需要注意的是,在进行元素比较和交换时,若两个元素大小相等则不必刻意交换位置,因此该算法不会破坏序列的稳定性,即归并排序也是稳定的排序算法。
三、试述排序算法的一般选择规则 求解答
当数据量不大时,选插入或选择排序,不要用冒泡排序,当数据量大而又注重空间复杂性时选择快速排序或堆排序。
选择排序法就是在遍历一组数据之前先选择一个元素,如果后面的元素小于选择的元素,则将后面的元素与选择的元素进行交换,直到遍历到最后一个元素,这样经过一次遍历后就会得到这组数据的最小的元素也就是有序数据的第一个元素。按照这样的方式继续选择元素继续遍历,直到遍历到这组数据完全有序。
扩展资料:
注意事项:
非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排序。
线性时间非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此称为线性时间非比较类排序。
将待排序数组按照步长gap进行分组,然后将每组的元素利用直接插入排序的方法进行排序,每次将gap折半减小,循环上述操作,当gap=1时,利用直接插入,完成排序。
参考资料来源:百度百科-排序算法
四、C语言选择排序法
这是选择排序。先用a[0]与a[1]比较,当a[0]<a[1]时并不交换,而用k记下来现在a[0]最小……这样一趟比较完后a[k]就是整个数组中最小的元素,把它与a[0]交换;第二趟,从a[1]开始重复前面的操作,那么最后a[1]就是剩下的n-1个元素中最小的……看a[0]、a[1]已经由小到大排好了,当做完n-1趟时不就把整个数组都排好了吗?注意:t=array[k];array[k]=array[i];array[i]=t;不是for(j=i+1;j<n;j++)的循环体,要等它循环完了后才执行一次。
以上就是关于选择排序算法相关问题的回答。希望能帮到你,如有更多相关问题,您也可以联系我们的客服进行咨询,客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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