用算法给排序
1. 常用的数据排序算法有哪些,各有什么特点举例结合一种排序算法并应用数组进行数据排序。
排序简介
排序是数据处理中经常使用的一种重要运算,在计算机及其应用系统中,花费在排序上的时间在系统运行时间中占有很大比重;并且排序本身对推动算法分析的发展也起很大作用。目前已有上百种排序方法，但尚未有一个最理想的尽如人意的方法，本章介绍常用的如下排序方法，并对它们进行分析和比较。
1、插入排序（直接插入排序、折半插入排序、希尔排序）；
2、交换排序（起泡排序、快速排序）；
3、选择排序（直接选择排序、堆排序）；
4、归并排序；
5、基数排序；
学习重点
1、掌握排序的基本概念和各种排序方法的特点，并能加以灵活应用；
2、掌握插入排序(直接插入排序、折半插入排序、希尔排序)、交换排序（起泡排序、快速排序）、选择排序（直接选择排序、堆排序）、二路归并排序的方法及其性能分析方法；
3、了解基数排序方法及其性能分析方法。
排序（sort）或分类
所谓排序，就是要整理文件中的记录，使之按关键字递增(或递减)次序排列起来。其确切定义如下：
输入：n个记录R1，R2，…，Rn，其相应的关键字分别为K1，K2，…，Kn。
输出：Ril，Ri2，…，Rin，使得Ki1≤Ki2≤…≤Kin。(或Ki1≥Ki2≥…≥Kin)。
1．被排序对象--文件
被排序的对象--文件由一组记录组成。
记录则由若干个数据项(或域)组成。其中有一项可用来标识一个记录，称为关键字项。该数据项的值称为关键字(Key)。
注意：
在不易产生混淆时，将关键字项简称为关键字。
2．排序运算的依据--关键字
用来作排序运算依据的关键字，可以是数字类型，也可以是字符类型。
关键字的选取应根据问题的要求而定。
【例】在高考成绩统计中将每个考生作为一个记录。每条记录包含准考证号、姓名、各科的分数和总分数等项内容。若要惟一地标识一个考生的记录，则必须用"准考证号"作为关键字。若要按照考生的总分数排名次，则需用"总分数"作为关键字。
排序的稳定性
当待排序记录的关键字均不相同时，排序结果是惟一的，否则排序结果不唯一。
在待排序的文件中，若存在多个关键字相同的记录，经过排序后这些具有相同关键字的记录之间的相对次序保持不变，该排序方法是稳定的；若具有相同关键字的记录之间的相对次序发生变化，则称这种排序方法是不稳定的。
注意：
排序算法的稳定性是针对所有输入实例而言的。即在所有可能的输入实例中，只要有一个实例使得算法不满足稳定性要求，则该排序算法就是不稳定的。
排序方法的分类
1．按是否涉及数据的内、外存交换分
在排序过程中，若整个文件都是放在内存中处理，排序时不涉及数据的内、外存交换，则称之为内部排序(简称内排序)；反之，若排序过程中要进行数据的内、外存交换，则称之为外部排序。
注意：
① 内排序适用于记录个数不很多的小文件
② 外排序则适用于记录个数太多，不能一次将其全部记录放人内存的大文件。
2．按策略划分内部排序方法
可以分为五类：插入排序、选择排序、交换排序、归并排序和分配排序。
排序算法分析
1．排序算法的基本操作
大多数排序算法都有两个基本的操作：
(1) 比较两个关键字的大小；
(2) 改变指向记录的指针或移动记录本身。
注意：
第(2)种基本操作的实现依赖于待排序记录的存储方式。
2．待排文件的常用存储方式
（1） 以顺序表(或直接用向量)作为存储结构
排序过程：对记录本身进行物理重排（即通过关键字之间的比较判定，将记录移到合适的位置）
（2） 以链表作为存储结构
排序过程：无须移动记录，仅需修改指针。通常将这类排序称为链表(或链式)排序；
（3） 用顺序的方式存储待排序的记录，但同时建立一个辅助表(如包括关键字和指向记录位置的指针组成的索引表)
排序过程：只需对辅助表的表目进行物理重排（即只移动辅助表的表目，而不移动记录本身）。适用于难于在链表上实现，仍需避免排序过程中移动记录的排序方法。
3．排序算法性能评价
（1） 评价排序算法好坏的标准
评价排序算法好坏的标准主要有两条：
① 执行时间和所需的辅助空间
② 算法本身的复杂程度
（2） 排序算法的空间复杂度
若排序算法所需的辅助空间并不依赖于问题的规模n，即辅助空间是O(1)，则称之为就地排序(In-PlaceSou)。
非就地排序一般要求的辅助空间为O(n)。
（3） 排序算法的时间开销
大多数排序算法的时间开销主要是关键字之间的比较和记录的移动。有的排序算法其执行时间不仅依赖于问题的规模，还取决于输入实例中数据的状态。
文件的顺序存储结构表示
#define n l00 //假设的文件长度，即待排序的记录数目
typedef int KeyType； //假设的关键字类型
typedef struct{ //记录类型
KeyType key； //关键字项
InfoType otherinfo；//其它数据项，类型InfoType依赖于具体应用而定义
}RecType；
typedef RecType SeqList[n+1]；//SeqList为顺序表类型，表中第0个单元一般用作哨兵
注意：
若关键字类型没有比较算符，则可事先定义宏或函数来表示比较运算。
【例】关键字为字符串时，可定义宏"#define LT(a，b)(Stromp((a)，(b))<0)"。那么算法中"a<b"可用"LT(a，b)"取代。若使用C++，则定义重载的算符"<"更为方便。
按平均时间将排序分为四类：
（1）平方阶(O(n2))排序
一般称为简单排序，例如直接插入、直接选择和冒泡排序；
（2）线性对数阶(O(nlgn))排序
如快速、堆和归并排序；
（3）O(n1+￡)阶排序
￡是介于0和1之间的常数，即0<￡<1，如希尔排序；
（4）线性阶(O(n))排序
如桶、箱和基数排序。
各种排序方法比较
简单排序中直接插入最好，快速排序最快，当文件为正序时，直接插入和冒泡均最佳。
影响排序效果的因素
因为不同的排序方法适应不同的应用环境和要求，所以选择合适的排序方法应综合考虑下列因素：
①待排序的记录数目n；
②记录的大小(规模)；
③关键字的结构及其初始状态；
④对稳定性的要求；
⑤语言工具的条件；
⑥存储结构；
⑦时间和辅助空间复杂度等。
不同条件下，排序方法的选择
(1)若n较小(如n≤50)，可采用直接插入或直接选择排序。
当记录规模较小时，直接插入排序较好；否则因为直接选择移动的记录数少于直接插人，应选直接选择排序为宜。
(2)若文件初始状态基本有序(指正序)，则应选用直接插人、冒泡或随机的快速排序为宜；
(3)若n较大，则应采用时间复杂度为O(nlgn)的排序方法：快速排序、堆排序或归并排序。
快速排序是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法，当待排序的关键字是随机分布时，快速排序的平均时间最短；
堆排序所需的辅助空间少于快速排序，并且不会出现快速排序可能出现的最坏情况。这两种排序都是不稳定的。
若要求排序稳定，则可选用归并排序。但本章介绍的从单个记录起进行两两归并的 排序算法并不值得提倡，通常可以将它和直接插入排序结合在一起使用。先利用直接插入排序求得较长的有序子文件，然后再两两归并之。因为直接插入排序是稳定的，所以改进后的归并排序仍是稳定的。
4)在基于比较的排序方法中，每次比较两个关键字的大小之后，仅仅出现两种可能的转移，因此可以用一棵二叉树来描述比较判定过程。
当文件的n个关键字随机分布时，任何借助于"比较"的排序算法，至少需要O(nlgn)的时间。
箱排序和基数排序只需一步就会引起m种可能的转移，即把一个记录装入m个箱子之一，因此在一般情况下，箱排序和基数排序可能在O(n)时间内完成对n个记录的排序。但是，箱排序和基数排序只适用于像字符串和整数这类有明显结构特征的关键字，而当关键字的取值范围属于某个无穷集合(例如实数型关键字)时，无法使用箱排序和基数排序，这时只有借助于"比较"的方法来排序。
若n很大，记录的关键字位数较少且可以分解时，采用基数排序较好。虽然桶排序对关键字的结构无要求，但它也只有在关键字是随机分布时才能使平均时间达到线性阶，否则为平方阶。同时要注意，箱、桶、基数这三种分配排序均假定了关键字若为数字时，则其值均是非负的，否则将其映射到箱(桶)号时，又要增加相应的时间。
(5)有的语言(如Fortran，Cobol或Basic等)没有提供指针及递归，导致实现归并、快速(它们用递归实现较简单)和基数(使用了指针)等排序算法变得复杂。此时可考虑用其它排序。
(6)本章给出的排序算法，输人数据均是存储在一个向量中。当记录的规模较大时，为避免耗费大量的时间去移动记录，可以用链表作为存储结构。譬如插入排序、归并排序、基数排序都易于在链表上实现，使之减少记录的移动次数。但有的排序方法，如快速排序和堆排序，在链表上却难于实现，在这种情况下，可以提取关键字建立索引表，然后对索引表进行排序。然而更为简单的方法是：引人一个整型向量t作为辅助表，排序前令t[i]=i(0≤i<n)，若排序算法中要求交换R[i]和R[j]，则只需交换t[i]和t[j]即可；排序结束后，向量t就指示了记录之间的顺序关系：
R[t[0]].key≤R[t[1]].key≤…≤R[t[n-1]].key
若要求最终结果是：
R[0].key≤R[1].key≤…≤R[n-1].key
则可以在排序结束后，再按辅助表所规定的次序重排各记录，完成这种重排的时间是O(n)。
2. 用C语言编程实现快速排序算法
给个快速排序你参考参考
/**********************快速排序****************************
基本思想：在待排序的n个记录中任取一个记录（通常取第一个记录），
以该记录为基准，将当前的无序区划分为左右两个较小的无
序子区，使左边的记录均小于基准值，右边的记录均大于或
等于基准值，基准值位于两个无序区的中间位置（即该记录
最终的排序位置）。之后，分别对两个无序区进行上述的划
分过程，直到无序区所有记录都排序完毕。
*************************************************************/
/*************************************************************
函数名称：staticvoidswap(int*a,int*b)
参数：int*a---整型指针
int*b---整型指针
功能：交换两个整数的位置
返回值：无
说明：static关键字指明了该函数只能在本文件中使用
**************************************************************/
staticvoidswap(int*a,int*b)
{
inttemp=*a;
*a=*b;
*b=temp;
}
intquickSortNum=0;//快速排序算法所需的趟数
/*************************************************************
函数名称：staticintpartition(inta[],intlow,inthigh)
参数：inta[]---待排序的数据
intlow---无序区的下限值
inthigh---无序区的上限值
功能：完成一趟快速排序
返回值：基准值的最终排序位置
说明：static关键字指明了该函数只能在本文件中使用
**************************************************************/
staticintpartition(inta[],intlow,inthigh)
{
intprivotKey=a[low];//基准元素
while(low<high)
{//从表的两端交替地向中间扫描
while(low<high&&a[high]>=privotKey)//找到第一个小于privotKey的值
high--;//从high所指位置向前搜索，至多到low+1位置
swap(&a[low],&a[high]);//将比基准元素小的交换到低端
while(low<high&&a[low]<=privotKey)//找到第一个大于privotKey的值
low++;//从low所指位置向后搜索，至多到high-1位置
swap(&a[low],&a[high]);//将比基准元素大的交换到高端
}
quickSortNum++;//快速排序趟数加1
returnlow;//返回基准值所在的位置
}
/*************************************************************
函数名称：voidQuickSort(inta[],intlow,inthigh)
参数：inta[]---待排序的数据
intlow---无序区的下限值
inthigh---无序区的上限值
功能：完成快速排序算法，并将排序完成的数据存放在数组a中
返回值：无
说明：使用递归方式完成
**************************************************************/
voidQuickSort(inta[],intlow,inthigh)
{
if(low<high)
{
intprivotLoc=partition(a,low,high);//将表一分为二
QuickSort(a,low,privotLoc-1);//递归对低子表递归排序
QuickSort(a,privotLoc+1,high);//递归对高子表递归排序
}
}
3. 输入n个字符串，用任意算法对其进行排序并按从小到大顺序输出
#include<stdio.h>
#include<string.h>
int main ()
{
char s[100][50],t[50];
int n,i,j,k;
scanf("%d ",&n);
for(i=0;i<n;i++)
gets(s[i]);
for(i=0;i<n-1;i++)
{
k=i;
for(j=i+1;j<n;j++)
if(strcmp(s[j],s[k])<0)k=j;
strcpy(t,s[i]); strcpy(s[i],s[k]); strcpy(s[k],t);
}
printf("====== ");
for(i=0;i<n;i++)
puts(s[i]);
return 0;
}
伪代码：
1。输入n
2。输入n个字符串到s数组
3。i=0
4。扫描第i个以后的所有字符串，找到最小字符串的序号
5。将第i个字符串与找到的最小字符串交换，然后i加1。
6。如i<n，转4。
7。输出n个字符串。
4. 各种排序算法实现和比较
1、 堆排序定义
n个关键字序列Kl，K2，…，Kn称为堆，当且仅当该序列满足如下性质(简称为堆性质)：
(1) ki≤K2i且ki≤K2i+1 或(2)Ki≥K2i且ki≥K2i+1(1≤i≤ )
若将此序列所存储的向量R[1..n]看做是一棵完全二叉树的存储结构，则堆实质上是满足如下性质的完全二叉树：树中任一非叶结点的关键字均不大于(或不小于)其左右孩子(若存在)结点的关键字。
关键字序列(10，15，56，25，30，70)和(70，56，30，25，15，10)分别满足堆性质(1)和(2)，故它们均是堆，其对应的完全二叉树分别如小根堆示例和大根堆示例所示。
2、大根堆和小根堆
根结点(亦称为堆顶)的关键字是堆里所有结点关键字中最小者的堆称为小根堆。
根结点(亦称为堆顶)的关键字是堆里所有结点关键字中最大者，称为大根堆。
注意：
①堆中任一子树亦是堆。
②以上讨论的堆实际上是二叉堆(Binary Heap)，类似地可定义k叉堆。
3、堆排序特点
堆排序(HeapSort)是一树形选择排序。
堆排序的特点是：在排序过程中，将R[l..n]看成是一棵完全二叉树的顺序存储结构，利用完全二叉树中双亲结点和孩子结点之间的内在关系，在当前无序区中选择关键字最大(或最小)的记录。
4、堆排序与直接插入排序的区别
直接选择排序中，为了从R[1..n]中选出关键字最小的记录，必须进行n-1次比较，然后在R[2..n]中选出关键字最小的记录，又需要做n-2次比较。事实上，后面的n-2次比较中，有许多比较可能在前面的n-1次比较中已经做过，但由于前一趟排序时未保留这些比较结果，所以后一趟排序时又重复执行了这些比较操作。
堆排序可通过树形结构保存部分比较结果，可减少比较次数。
5、堆排序
堆排序利用了大根堆(或小根堆)堆顶记录的关键字最大(或最小)这一特征，使得在当前无序区中选取最大(或最小)关键字的记录变得简单。
（1）用大根堆排序的基本思想
① 先将初始文件R[1..n]建成一个大根堆，此堆为初始的无序区
② 再将关键字最大的记录R[1](即堆顶)和无序区的最后一个记录R[n]交换，由此得到新的无序区R[1..n-1]和有序区R[n]，且满足R[1..n-1].keys≤R[n].key
③ 由于交换后新的根R[1]可能违反堆性质，故应将当前无序区R[1..n-1]调整为堆。然后再次将R[1..n-1]中关键字最大的记录R[1]和该区间的最后一个记录R[n-1]交换，由此得到新的无序区R[1..n-2]和有序区R[n-1..n]，且仍满足关系R[1..n-2].keys≤R[n-1..n].keys，同样要将R[1..n-2]调整为堆。
……
直到无序区只有一个元素为止。
（2）大根堆排序算法的基本操作：
① 初始化操作：将R[1..n]构造为初始堆；
② 每一趟排序的基本操作：将当前无序区的堆顶记录R[1]和该区间的最后一个记录交换，然后将新的无序区调整为堆(亦称重建堆)。
注意：
①只需做n-1趟排序，选出较大的n-1个关键字即可以使得文件递增有序。
②用小根堆排序与利用大根堆类似，只不过其排序结果是递减有序的。堆排序和直接选择排序相反：在任何时刻，堆排序中无序区总是在有序区之前，且有序区是在原向量的尾部由后往前逐步扩大至整个向量为止。
（3）堆排序的算法：
void HeapSort(SeqIAst R)
{ //对R[1..n]进行堆排序，不妨用R[0]做暂存单元
int i；
BuildHeap(R)； //将R[1-n]建成初始堆
for(i=n;i1；i--){ //对当前无序区R[1..i]进行堆排序，共做n-1趟。
R[0]=R[1]；R[1]=R[i];R[i]=R[0]； //将堆顶和堆中最后一个记录交换
Heapify(R，1，i-1)； //将R[1..i-1]重新调整为堆，仅有R[1]可能违反堆性质
} //endfor
} //HeapSort
（4） BuildHeap和Heapify函数的实现
因为构造初始堆必须使用到调整堆的操作，先讨论Heapify的实现。
① Heapify函数思想方法
每趟排序开始前R[l..i]是以R[1]为根的堆，在R[1]与R[i]交换后，新的无序区R[1..i-1]中只有R[1]的值发生了变化，故除R[1]可能违反堆性质外，其余任何结点为根的子树均是堆。因此，当被调整区间是R[low..high]时，只须调整以R[low]为根的树即可。
"筛选法"调整堆
R[low]的左、右子树(若存在)均已是堆，这两棵子树的根R[2low]和R[2low+1]分别是各自子树中关键字最大的结点。若R[low].key不小于这两个孩子结点的关键字，则R[low]未违反堆性质，以R[low]为根的树已是堆，无须调整；否则必须将R[low]和它的两个孩子结点中关键字较大者进行交换，即R[low]与R[large](R[large].key=max(R[2low].key，R[2low+1].key))交换。交换后又可能使结点R[large]违反堆性质，同样由于该结点的两棵子树(若存在)仍然是堆，故可重复上述的调整过程，对以R[large]为根的树进行调整。此过程直至当前被调整的结点已满足堆性质，或者该结点已是叶子为止。上述过程就象过筛子一样，把较小的关键字逐层筛下去，而将较大的关键字逐层选上来。因此，有人将此方法称为"筛选法"。
具体的算法
②BuildHeap的实现
要将初始文件R[l..n]调整为一个大根堆，就必须将它所对应的完全二叉树中以每一结点为根的子树都调整为堆。
显然只有一个结点的树是堆，而在完全二叉树中，所有序号 的结点都是叶子，因此以这些结点为根的子树均已是堆。这样，我们只需依次将以序号为 ， -1，…，1的结点作为根的子树都调整为堆即可。
具体算法。
5、大根堆排序实例
对于关键字序列(42，13，24，91，23，16，05，88)，在建堆过程中完全二叉树及其存储结构的变化情况参见。
6、 算法分析
堆排序的时间，主要由建立初始堆和反复重建堆这两部分的时间开销构成，它们均是通过调用Heapify实现的。
堆排序的最坏时间复杂度为O(nlgn)。堆排序的平均性能较接近于最坏性能。
由于建初始堆所需的比较次数较多，所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。
堆排序是就地排序，辅助空间为O(1)，
它是不稳定的排序方法。
5. 用C语言编写一个快速排序算法 输入10个数
1、“快速排序法”使用的是递归原理，下面一个例子来说明“快速排序法”的原理。首先给出一个数组{53，12，98，63，18，72，80，46， 32，21}，先找到第一个数--53，把它作为中间值，也就是说，要把53放在一个位置，使得它左边的值比它小，右边的值比它大。{21，12，32， 46，18，53，80，72，63，98}，这样一个数组的排序就变成了两个小数组的排序--53左边的数组和53右边的数组，而这两个数组继续用同样的方式继续下去，一直到顺序完全正确。一般来说，冒泡法是程序员最先接触的排序方法，它的优点是原理简单，编程实现容易，但它的缺点就是速度太慢。
2、快速排序代码：
#include<stdio.h>
voidquicksort(inta[],intleft,intright)
{
inti,j,temp;
i=left;
j=right;
temp=a[left];
if(left>right)
return;
while(i!=j)
{
while(a[j]>=temp&&j>i)
j--;
if(j>i)
a[i++]=a[j];
while(a[i]<=temp&&j>i)
i++;
if(j>i)
a[j--]=a[i];
}
a[i]=temp;
quicksort(a,left,i-1);
quicksort(a,i+1,right);
}
voidmain()
{
inta[]={53,12,98,63,18,72,80,46,32,21};
inti;
quicksort(a,0,9);
/*排好序的结果*/
for(i=0;i<10;i++)
printf("%4d ",a[i]);
}
6. 排序的算法有哪些
我记得之前的数据结构书上的：插入排序，合并排序，冒泡排序，选择排序，快速排序，还有一些其它的不常用。
7. java 100个数字用算法排序
classSortTest{//冒泡排序
publicvoidsort(int[]args){
for(intm:args){
System.out.print("排序前"+args[m]+"");
}
inttime1=0,time2=0;
for(inti=0;i<args.length-1;i++){
++time1;
for(intj=i+1;j<args.length;j++){
++time2;
inttemp;
if(args[i]>args[j]){
temp=args[j];
args[j]=args[i];
args[i]=temp;
}
}
}
System.out.println();
System.out.println("外循环次数："+time1+"内循环次数："+time2);
for(intn:args){
System.out.print("排序后"+n+"");
}
}
publicstaticvoidmain(String[]args){
int[]arg=newint[]{2,1,4,5,8,7,6,3,9,0};
newSortTest().sort(arg);
}
}
//降序排列循环次数最少
//输出结果为：
//排序前4排序前1排序前8排序前7排序前9排序前3排序前6排序前5排序前0排序前2
//外循环次数：9内循环次数：45
//排序后0排序后1排序后2排序后3排序后4排序后5排序后6排序后7排序后8排序后9importjava.util.ArrayList;
importjava.util.Arrays;
importjava.util.Collections;
importjava.util.List;
importjava.util.Random;
/**
*classname:RapidSort
*description:Java快速排序法：数组和集合
*@authorJr
*
*/
publicclassRapidSort{
publicstaticvoidQuickSort(inte[],intfirst,intend){
inti=first,j=end,temp=e[first];
while(i<j){
while(i<j&&e[j]>=temp)
j--;
e[i]=e[j];
while(i<j&&e[i]<=temp)
i++;
e[j]=e[i];
}
e[i]=temp;
if(first<i-1)
QuickSort(e,first,i-1);
if(end>i+1)
QuickSort(e,i+1,end);
}
publicstaticvoidmain(String[]args){
intarr[]={49,38,65,97,76,13,27,49};
intlen=8;
inti;
System.out.printf("beforesort ");
for(i=0;i<len;i++)
System.out.printf("%d",arr[i]);
System.out.printf(" ");
QuickSort(arr,0,len-1);
System.out.printf("aftersorted ");
for(i=0;i<len;i++)
System.out.printf("%d",arr[i]);
}
}
结果：
beforesort
4938659776132749
aftersorted
1327384949657697
8. 谁能给我几种排序的具体算法（直接插入，折半插入，冒泡，简单选择，快速，堆，归并排序）
直接插入排序
说明：逐个将后一个数加到前面的排好的序中。在直接插入排序过程中，对其中一个记录的插入排序称为一次
排序；直接插入排序是从第二个记录开始进行的，因此，长度为n的记录序列需要进行n-1次排序才能完成整个
序列的排序。时间复杂度为O(n2)。
void InsertSort(elemtype x[],int n)
/*用直接插入法对x[0]-x[n-1]排序*/
{
int i,j;
elemtype s;
for(i=0;i<n-1;i++)
{
s=x[i+1];
j=i;
while(j>-1&&s.key<x[j].key)
{
x[j+1]=x[j];
j--;
}
x[j+1]=s;
}
}
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
希尔排序
说明：希尔排序又称缩小增量排序，增量di可以有各种不同的取法，但最后一次排序时的增量必须为1，最简
单可取di+1=di/2（取小）。时间复杂度为O(n(log2n)2)。
void ShellSort(elemtype x[],int n,intd[],int Number)
/*用希尔排序法对记录x[0]-x[n-1]排序，d为增量值数组*/
/*Number为增量值个数，各组内采用直接插入法排序*/
{
int i,j,k,m,Span;
elemtype s;
for(m=0;m<Number;m++)
{
Span=d[m];
for(k=0;k<Span;k++)
{
for(i=k;i<n-1;i+=Span)/*这个for之后的是“组内采用直接插入法排序”*/
{
s=x[i+Span];
j=i;
while(j>-1&&s.key<x[j].key)
{
x[j+Span]=x[j];
j-=Span;
}
x[j+Span]=s;
}
}
}
}
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
直接选择排序
说明：每次将后面的最小的找出来插入前面的已排好的序中。同理，具有n个记录的序列要做n-1次排序。
时间复杂度为O(n2)。
void SelectSort(elemtype x[],int n)
/*用直接选择排序法对x[0]-x[n-1]排序*/
{
int i,j,Small;
elemtype Temp;
for(i=0;i<n-1;i++)
{
Small=i;
for(j=i+1;j<n;j++)
if(x[j].key<x[Small].key)
Small=j;
if(Small!=i)
{
Temp=x[i];
x[i]=x[Small];
x[Small]=Temp;
}
}
}
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
冒泡排序
说明：两个两个比较，将大的往后移。通过第一次冒泡排序，使得待排序的n个记录中关键字最大的记录排到
了序列的最后一个位置上。然后对序列中前n-1个记录进行第二次冒泡排序。。。对于n个记录的序列，共需进
行n次冒泡排序。时间复杂度为O(n2)。
void BubbleSort(elemtype x[],int n)
/*用冒泡排序法对x[0]-x[n-1]排序*/
{
int i,j,flag=1;
elemtype Temp;
for(i=1;i<n&&flag==1;i++)
{
flag=0;
for(j=0;j<n-i;j++)
{
if(x[j].key>x[j+1].key)
{
flag=1;
Temp=x[j];
x[j]=x[j+1];
x[j+1]=Temp;
}
}
}
}
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
快速排序
说明：又叫分区交换排序，是对冒泡排序方法的一种改进。时间复杂度为O(nlog2n)。
void QuickSort(elemtype x[],int low,int high)
/*用递归方法对记录x[0]-x[n-1]进行快速排序*/
{
int i,j;
elemtype Temp;
i=low;
j=high;
Temp=x[low];
while(i<j)
{
/*在序列的右端扫描*/
while(i<j&&Temp.key<=x[j].key)j--;
if(i<j)
{
x[i]=x[j];
i++;
}
/*在序列的左端扫描*/
while(i<j&&x[i].key<Temp.key)i++;
if(i<j)
{
x[j]=x[i];
j--;
}
}
x[i]=Temp;
/*对子序列进行快速排序*/
if(low<i-1)QuickSort(x,low,i-1);
if(j+1<high)QuickSort(x,j+1,high);
}
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
归并排序
说明：所谓归并排序就是将两个或两个以上的有序数据序列合并成一个有序数据序列的过程。
时间复杂度为O(nlog2n)。
void merge(r,l,m,h,r1,r2)/*r[l,m]及r[m+1,h]分别有序，归并后置于r2中*/
sqlist r,r2;
int l,m,h;
{
int i,j,k;
k=l;/*k是r2的指示器，i、j分别为s1、s2的指示器*/
i=l;
j=m+1;
while(i<=m&&j<=h)
{
if(r[i].key<=r[j].key)
{
r2[k]=r[i];
i++;
}
else
{
r2[k]=r[j];
j++;
}
k++;
}
if(i>m) /*s1结束*/
while(j<=h)
{
r2[k]=r[j];
j++;k++;
}
else
while(i<=m)
{
r2[k]=r[i];
i++;k++;
}
}
9. 快速排序算法原理与实现
快速排序的原理：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小。
然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
假设要排序的数组是A[1]……A[N]，首先任意选取一个数据（通常选用第一个数据）作为关键数据，然后将所有比它的数都放到它前面，所有比它大的数都放到它后面，这个过程称为一躺快速排序。一躺快速排序的算法是：
1、设置两个变量I、J，排序开始的时候I：=1，J：=N；
2、以第一个数组元素作为关键数据，赋值给X，即X：=A[1]；
3、从J开始向前搜索，即由后开始向前搜索（J：=J-1），找到第一个小于X的值，两者交换；
4、从I开始向后搜索，即由前开始向后搜索（I：=I+1），找到第一个大于X的值，两者交换；
5、重复第3、4步，直到I=J。
(9)用算法给排序扩展阅读：
设要排序的数组是A[0]……A[N-1]，首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它前面，所有比它大的数都放到它后面，这个过程称为一趟快速排序。
值得注意的是，快速排序不是一种稳定的排序算法，也就是说，多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动。
一趟快速排序的算法是：
1、设置两个变量i、j，排序开始的时候：i=0，j=N-1；
2、以第一个数组元素作为关键数据，赋值给key，即key=A[0]；
3、从j开始向前搜索，即由后开始向前搜索(j--)，找到第一个小于key的值A[j]，将A[j]的值赋给A[i]；
4、从i开始向后搜索，即由前开始向后搜索(i++)，找到第一个大于key的A[i]，将A[i]的值赋给A[j]；
5、重复第3、4步，直到i=j； (3,4步中，没找到符合条件的值，即3中A[j]不小于key,4中A[i]不大于key的时候改变j、i的值，使得j=j-1，i=i+1，直至找到为止。找到符合条件的值，进行交换的时候i， j指针位置不变。
10. 写出给abc排序的算法
假设设置数组
int [] numbers = new int[3]; //3个就是你给的a,b,c,当然你设置成double也没事~
sort(numbers);
void sort(int[] numbers)
{
for(int i = 0;i<numbers.length;i++)
{
smallestNum = numbers[i];
index=i;
for(int j = i+1;j<numbers.length;j++)
{
if(numbers[j]<smallestNum)
{
smallestNum = numbers[j];
index=j;
}
}
swap(numbers,i,j);
}
}