前言
手撕算法,面试必备,你懂得!
一、排序及其分类
所谓排序就是将一组无序的记录序列调整为有序的记录序列。
① 选择排序:主要包括简单选择排序和堆排序;
② 插入排序:简单插入排序、希尔排序;
③ 交换排序:冒泡排序、快速排序;
④ 归并排序
⑤ 非比较排序:计数排序、桶排序、基数排序属于非比较排序,算法时间复杂度O(n), 属于空间换时间。
二、经典排序算法的实现
2.1 选择排序
从待排序的数据元素中选出最小的一个元素,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的数据元素排完。
实现的代码如下:
输入随机案例进行验证:
2.2 插入排序
它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。插入排序在实现上,在从后向前扫描过程中,需要反复把已排序元素逐步向后挪位,为最新元素提供插入空间。算法适用于少量数据的排序,时间复杂度为。
实现步骤如下:
① 以数组中第一个元素为基准;
② 取出已排序序列的下一个数,当前这个数是需要被排序的。用当前这个数与已排序序列从右往左进行比较;
③ 如果当前未排序的数比已排序序列中的元素小,则将已排序序列中的这个元素往右挪一个位置,空出当前位置,继续向左判断;
④ 重复步骤③,直到未排序的数大于已排序序列中的元素,将未排序的数插入到空出的位置;
⑤ 重复② - ⑤步,直到所有数据元素都已被安排妥当。
输入随机案例进行验证:
2.3 希尔排序
希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种。也称缩小增量排序,是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。克服了插入排序每次只比较相邻元素的缺陷。
希尔排序的基本思想是:将数组列在一个表中并对列分别进行插入排序,重复这过程,不过每次用更长的列(步长更长了,列数更少了)来进行。最后整个表就只有一列了。将数组转换至表是为了更好地理解这算法,算法本身还是使用数组进行排序。
输入随机案例进行验证:
2.4 冒泡排序
详见本人的另外一篇博客:关于冒泡排序及其优化(Python实现)。
2.5 归并排序
归并排序是采用分治法的一个非常典型的应用。归并排序的思想就是先递归分解数组,再合并数组。
将数组分解最小之后,然后合并两个有序数组,基本思路是比较两个数组的最前面的数,谁小就先取谁,取了之后相应的指针就往后移一位。然后再比较,直至一个数组为空,最后把另一个数组的剩余部分复制过来即可。
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2.6 堆排序
详见本人的另外一篇博客:算法之堆排序(python实现)。
2.7 快速排序
快速排序(Quicksort),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。
详细步骤为:
① 从数列中挑出一个元素,称为"基准";
② 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以放到任一边)。在这个分区结束之后,该基准就处于数列的中间位置。这个被称为分区操作。
③ 递归地把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
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2.8 计数排序
基本思想: 对于数组 中的每一个元素 ,确定小于 的元素总个数。所以直接可以把 放到输出数组的相应位置上,比如数组 中有 个数小于 ,则 应该放在输出数组的第六个位置上。
代码实现为:
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2.9 桶排序
基本思想: 把数组 划分为n个大小相同的区间(即桶),每个子区间各自排序,最后合并。桶排序要求数据的分布必须均匀,否则可能会失效。计数排序是桶排序的一种特殊情况,可以把计数排序当成每个桶里只有一个元素的情况。
代码实现为:
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2.10 基数排序
基本思想: 将待排序的数据按照位数切割成不同的数字,然后按每个位数分别比较。
基数排序可以采用两种方式:
① LSD(Least Significant Digital):从待排序元素的最右边开始计算(如果是数字类型,即从最低位个位开始)。
② MSD(Most Significant Digital):从待排序元素的最左边开始计算(如果是数字类型,即从最高位开始)。
代码实现为:
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三、排序算法的比较
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