C++实现八个常用的排序算法:插入排序、冒泡排序、选择排序、希尔排序等

C++实现八个常用的排序算法:插入排序、冒泡排序、选择排序、希尔排序等,第1张

概述本文实现了八个常用的排序算法:插入排序、冒泡排序、选择排序、希尔排序、快速排序、归并排序、堆排序和LST基数排序

本文实现了八个常用的排序算法:插入排序、冒泡排序、选择排序、希尔排序 、快速排序、归并排序、堆排序和LST基数排序

首先是算法实现文件Sort.h,代码如下:

/* * 实现了八个常用的排序算法:插入排序、冒泡排序、选择排序、希尔排序 * 以及快速排序、归并排序、堆排序和LST基数排序 * @author gkh178 */ #include <iostream>  template<class T> voID swap_value(T &a,T &b) {   T temp = a;   a = b;   b = temp; }  //插入排序:时间复杂度o(n^2) template<class T> voID insert_sort(T a[],int n) {   for (int i = 1; i < n; ++i)   {     T temp = a[i];     int j = i - 1;     while (j >= 0 && a[j] > temp)     {       a[j + 1] = a[j];       --j;     }     a[j + 1] = temp;   } }  //冒泡排序:时间复杂度o(n^2)  template<class T> voID bubble_sort(T a[],int n) {   for (int i = n - 1; i > 0; --i)   {     for (int j = 0; j < i; ++j)     {       if (a[j] > a[j + 1])       {         swap_value(a[j],a[j + 1]);       }     }   } }  //选择排序:时间复杂度o(n^2) template<class T> voID select_sort(T a[],int n) {   for (int i = 0; i < n - 1; ++i)   {     T min = a[i];     int index = i;     for (int j = i + 1; j < n; ++j)     {       if (a[j] < min)       {         min = a[j];         index = j;       }     }     a[index] = a[i];     a[i] = min;   } }  //希尔排序:时间复杂度介于o(n^2)和o(nlgn)之间  template<class T> voID shell_sort(T a[],int n) {   for (int gap = n / 2; gap >= 1; gap /= 2)   {     for (int i = gap; i < n; ++i)     {       T temp = a[i];       int j = i - gap;       while (j >= 0 && a[j] > temp)       {         a[j + gap] = a[j];         j -= gap;       }       a[j + gap] = temp;     }   } }  //快速排序:时间复杂度o(nlgn)  template<class T> voID quick_sort(T a[],int n) {   _quick_sort(a,n - 1); } template<class T> voID _quick_sort(T a[],int left,int right) {   if (left < right)   {     int q = _partition(a,left,right);     _quick_sort(a,q - 1);     _quick_sort(a,q + 1,right);   } } template<class T> int _partition(T a[],int right) {   T pivot = a[left];   while (left < right)   {     while (left < right && a[right] >= pivot)     {       --right;     }     a[left] = a[right];     while (left < right && a[left] <= pivot)     {       ++left;     }     a[right] = a[left];   }   a[left] = pivot;   return left; }  //归并排序:时间复杂度o(nlgn)  template<class T> voID merge_sort(T a[],int n) {   _merge_sort(a,n - 1); } template<class T> voID _merge_sort(T a[],int right) {   if (left < right)   {     int mID = left + (right - left) / 2;     _merge_sort(a,mID);     _merge_sort(a,mID + 1,right);     _merge(a,mID,right);   } } template<class T> voID _merge(T a[],int mID,int right) {   int length = right - left + 1;   T *newA = new T[length];   for (int i = 0,j = left; i <= length - 1; ++i,++j)   {     *(newA + i) = a[j];   }   int i = 0;   int j = mID - left + 1;   int k = left;   for (; i <= mID - left && j <= length - 1; ++k)   {     if (*(newA + i) < *(newA + j))     {       a[k] = *(newA + i);       ++i;     }     else     {       a[k] = *(newA + j);       ++j;     }   }   while (i <= mID - left)   {     a[k++] = *(newA + i);     ++i;   }   while (j <= right - left)   {     a[k++] = *(newA + j);     ++j;   }   delete newA; }  //堆排序:时间复杂度o(nlgn)  template<class T> voID heap_sort(T a[],int n) {   built_max_heap(a,n);//建立初始大根堆    //交换首尾元素,并对交换后排除尾元素的数组进行一次上调整    for (int i = n - 1; i >= 1; --i)   {     swap_value(a[0],a[i]);     up_adjust(a,i);   } } //建立一个长度为n的大根堆  template<class T> voID built_max_heap(T a[],int n) {   up_adjust(a,n); } //对长度为n的数组进行一次上调整  template<class T> voID up_adjust(T a[],int n) {   //对每个带有子女节点的元素遍历处理,从后到根节点位置    for (int i = n / 2; i >= 1; --i)   {     adjust_node(a,n,i);   } } //调整序号为i的节点的值  template<class T> voID adjust_node(T a[],int n,int i) {   //节点有左右孩子    if (2 * i + 1 <= n)   {     //右孩子的值大于节点的值,交换它们      if (a[2 * i] > a[i - 1])     {       swap_value(a[2 * i],a[i - 1]);     }     //左孩子的值大于节点的值,交换它们      if (a[2 * i - 1] > a[i - 1])     {       swap_value(a[2 * i - 1],a[i - 1]);     }     //对节点的左右孩子的根节点进行调整      adjust_node(a,2 * i);     adjust_node(a,2 * i + 1);   }   //节点只有左孩子,为最后一个有左右孩子的节点    else if (2 * i == n)   {     //左孩子的值大于节点的值,交换它们      if (a[2 * i - 1] > a[i - 1])     {       swap_value(a[2 * i - 1],a[i - 1]);     }   } }  //基数排序的时间复杂度为o(distance(n+radix)),distance为位数,n为数组个数,radix为基数  //本方法是用LST方法进行基数排序,MST方法不包含在内  //其中参数radix为基数,一般为10;distance表示待排序的数组的数字最长的位数;n为数组的长度  template<class T> voID lst_radix_sort(T a[],int radix,int distance) {   T* newA = new T[n];//用于暂存数组    int* count = new int[radix];//用于计数排序,保存的是当前位的值为0 到 radix-1的元素出现的的个数    int divIDe = 1;   //从倒数第一位处理到第一位    for (int i = 0; i < distance; ++i)   {     //待排数组拷贝到newA数组中     for (int j = 0; j < n; ++j)     {       *(newA + j) = a[j];     }     //将计数数组置0      for (int j = 0; j < radix; ++j)     {       *(count + j) = 0;     }     for (int j = 0; j < n; ++j)     {       int radixKey = (*(newA + j) / divIDe) % radix; //得到数组元素的当前处理位的值        (*(count + radixKey))++;     }     //此时count[]中每个元素保存的是radixKey位出现的次数      //计算每个radixKey在数组中的结束位置,位置序号范围为1-n      for (int j = 1; j < radix; ++j)     {       *(count + j) = *(count + j) + *(count + j - 1);     }     //运用计数排序的原理实现一次排序,排序后的数组输出到a[]      for (int j = n - 1; j >= 0; --j)     {       int radixKey = (*(newA + j) / divIDe) % radix;       a[*(count + radixKey) - 1] = newA[j];       --(*(count + radixKey));     }     divIDe = divIDe * radix;   } } 

然后是测试文件main.cpp,代码如下:

#include "Sort.h" using namespace std;  template<class T> voID printArray(T a[],int n) {   for (int i = 0; i < n; ++i)   {     cout << a[i] << " ";   }   cout << endl; }  int main() {   for (int i = 1; i <= 8; ++i)   {     int arr[] = { 45,38,26,77,128,25,444,61,153,9999,1012,43,128 };     switch (i)     {     case 1:       insert_sort(arr,sizeof(arr) / sizeof(arr[0]));       break;     case 2:       bubble_sort(arr,sizeof(arr) / sizeof(arr[0]));       break;     case 3:       select_sort(arr,sizeof(arr) / sizeof(arr[0]));       break;     case 4:       shell_sort(arr,sizeof(arr) / sizeof(arr[0]));       break;     case 5:       quick_sort(arr,sizeof(arr) / sizeof(arr[0]));       break;     case 6:       merge_sort(arr,sizeof(arr) / sizeof(arr[0]));       break;     case 7:       heap_sort(arr,sizeof(arr) / sizeof(arr[0]));       break;     case 8:       lst_radix_sort(arr,sizeof(arr) / sizeof(arr[0]),10,4);       break;     default:       break;     }     printArray(arr,sizeof(arr) / sizeof(arr[0]));   }   return 0; } 

最后是运行结果图,如下:

以上就是C++实现八个常用的排序算法的全部代码,希望大家对C++排序算法有更进一步的了解。

总结

以上是内存溢出为你收集整理的C++实现八个常用的排序算法:插入排序、冒泡排序、选择排序、希尔排序等全部内容,希望文章能够帮你解决C++实现八个常用的排序算法:插入排序、冒泡排序、选择排序、希尔排序等所遇到的程序开发问题。

如果觉得内存溢出网站内容还不错,欢迎将内存溢出网站推荐给程序员好友。

欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/langs/1256209.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2022-06-07
下一篇 2022-06-07

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存