总体引入
在计算机科学的算法领域中,排序是一项基础且重要的操作。它旨在将一组无序的数据元素重新排列为有序序列,以满足特定的顺序要求,如升序或降序。常见的排序算法可分为不同类别,像插入排序,包含直接插入排序和希尔排序;选择排序,有直接选择排序和堆排序;交换排序,涵盖冒泡排序和快速排序;还有归并排序 。这些算法各有特点,适用于不同的应用场景,接下来让我们深入了解它们。
插入排序引入
想象你整理扑克牌时,会从一堆牌里一张一张拿出来,按顺序插到已经整理好的牌堆合适位置 。编程里的插入排序差不多也是这个道理。它把数据分成已排序和未排序两部分,从 未排序部分取元素,在已排序部分找到合适位置插入,不断重复,直到所有元素都排好序,就像把乱序的扑克牌整理成有序的一样。
一、直接插入排序(Insertion Sort)
算法思想:
将数组分为“已排序”和“未排序”两部分,逐个将未排序部分的元素插入到已排序部分的正确位置。
代码解析:
void InsertSort(int* arr, int n) {for (int i = 0; i < n - 1; i++) { // 从第一个元素开始遍历到倒数第二个元素int end = i; // 已排序部分的末尾索引int tmp = arr[end + 1]; // 待插入元素(未排序部分的第一个元素)while (end >= 0) { // 向前寻找插入位置if (arr[end] > tmp) { // 若当前元素大于待插入元素,则后移arr[end + 1] = arr[end];end--;} else { // 找到合适位置,退出循环break;}}arr[end + 1] = tmp; // 插入元素到正确位置}
}
步骤说明:
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外层循环:遍历每个待插入元素(从第二个元素开始)。
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内层循环:从后向前比较,若当前元素比待插入元素大,则将其后移。
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插入操作:找到第一个比待插入元素小的位置,将元素插入其后。
复杂度分析:
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时间复杂度:
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最好情况(已有序):O(n),只需比较无需移动。
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最坏情况(逆序):O(n²),每次插入需移动全部已排序元素。
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空间复杂度:O(1),原地排序。
适用场景:
数据量小或基本有序时效率高,稳定且简单。
二、希尔排序(Shell Sort)
算法思想:
希尔排序是对直接插入排序的一种改进算法,它通过将待排序的数组按照一定的间隔(称为增量)进行分组,对每组分别进行直接插入排序,逐步缩小增量,当 gap > 1 时都是预排序,⽬的是让数组更接近于有序。当 gap == 1 时,数组已经接近有序的了,这样就会很快。这样整体⽽⾔,可以达到优化的效果。
代码解析:
void ShellSort(int* arr, int n) {int gap = n; // 初始间隔设为数组长度while (gap > 1) { // 循环直到间隔为1(最后一次完整插入排序)gap = gap / 3 + 1; // 动态调整间隔(常见增量方式)for (int i = 0; i < n - gap; i++) { // 对所有间隔分组进行插入排序int end = i; // 当前组的已排序末尾int tmp = arr[end + gap]; // 待插入元素while (end >= 0) { // 组内插入排序if (arr[end] > tmp) { arr[end + gap] = arr[end];end -= gap; // 跨间隔移动} else {break;}}arr[end + gap] = tmp; // 插入元素}}
}
步骤说明:
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动态调整间隔:初始间隔较大,逐步缩小
(gap = gap/3 + 1
)或者(gap = gap/2)。 -
分组插入排序:对每个间隔形成的子序列进行插入排序。
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最终排序:当间隔为1时,退化为标准插入排序,此时数组已基本有序。
复杂度分析:
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时间复杂度:约 O(n^1.3),依赖增量序列的选择。
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空间复杂度:O(1),原地排序。
适用场景:
中等规模数据,对稳定性无要求,优于直接插入排序。
测试案例
void test01() {int arr[] = {9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0};int size = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);// InsertSort(arr, size);ShellSort(arr, size);for (int i = 0; i < size; i++) {printf("%d ", arr[i]); // 输出:0 1 2 3 4 5 6 7 8 9}
}
运行结果:
无论调用哪个排序函数,最终输出均为有序数组 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
。
总结
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直接插入排序:简单稳定,适合小数据或部分有序场景。
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希尔排序:插入排序的高效改进,适合中等规模数据。
理解基础排序算法的实现有助于掌握更复杂的排序技术,实际应用中可根据数据特征选择合适的算法。