首页 > 编程语言 > 详细

0x05 排序

时间:2019-12-13 09:10:19      阅读:89      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

几大常见的排序算法

算法分类

  • 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,它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。

技术分享图片

时间复杂度

技术分享图片

相关定义

  • 稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面。
  • 不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后 a 可能会出现在 b 的后面。
  • 时间复杂度:对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时,操作次数呈现什么规律。
  • 空间复杂度:是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量,它也是数据规模n的函数。

冒泡排序(Bubble Sort)

冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

算法流程

  • 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换它们两个;
  • 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对,这样在最后的元素应该会是最大的数;
  • 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个;
  • 重复步骤1~3,直到排序完成。

动画演示

http://www.atool.org/sort.php

技术分享图片

代码演示

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
inline void ()
{
int len = arr.length();

for(int i = 0;i < len - 1;++i)
{
for(int j = 0;j < len - 1;++j)
{
if(arr[j] > arr[j + i])
{
t = arr[j];
arr[j] = arr[j + 1];
arr[j + 1] = t;
}
}
}
}

选择排序(Selection Sort)

选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理:首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。

算法流程

n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。具体算法描述如下:

  • 初始状态:无序区为R[1..n],有序区为空;
  • 第i趟排序(i=1,2,3…n-1)开始时,当前有序区和无序区分别为R[1..i-1]和R(i..n)。该趟排序从当前无序区中-选出关键字最小的记录 R[k],将它与无序区的第1个记录R交换,使R[1..i]和R[i+1..n)分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区;
  • n-1趟结束,数组有序化了。

动画演示

http://www.atool.org/sort.php

代码演示

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
inline void SelectionSort()
{
int len = arr.length();
int minindex,temp;

for(int i = 0;i < len - 1;++i)
{
minindex = i;
for(int j = i+1;j < len;++i)
{
if(a[j] < a[minindex])
minindex = j;
}
temp = a[i];
a[i] = a[minindex];
a[minindex] = temp;
}
}

插入排序(Insertion Sort)

插入排序(Insertion-Sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法。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。

算法流程

一般来说,插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如下:

  • 从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序;
  • 取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描;
  • 如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置;
  • 重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置;
  • 将新元素插入到该位置后;
  • 重复步骤2~5。

动画演示

http://www.atool.org/sort.php

技术分享图片

代码演示

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
void insertSort(int a[], int n)
{
for(int i = 1; i < n; i++)

{
if(a[i] < a[i-1])
//如果第i个元素比前面的元素小
{
int j = i-1;
//需要判断第i个元素与前面的多个元素的大小,换成j继续判断
int x = a[i];
//将第i个元素复制为哨兵
while(j >= 0 && x < a[j])
//找哨兵的正确位置,比哨兵大的元素依次后移
{
a[j+1] = a[j];
j--;
}
a[j+1] = x; //把哨兵插入到正确的位置
}
}
}

归并排序(Merge Sort)

归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为2-路归并。

算法流程

  • 把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列;
  • 对这两个子序列分别采用归并排序;
  • 将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。

动画演示

http://www.atool.org/sort.php

技术分享图片

代码演示

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
void Merge(int arr[], int p, int q, int r)
{
int n1 = q - p + 1;
int n2 = r - q + 1;
int left[n1 + 1], right[n2];

for (int i = 0; i != n1; ++i){
left[i] = arr[p + i];
}
left[n1] = N;

for (int j = 0; j != n2 - 1; ++j){
right[j] = arr[q + j + 1];
}
right[n2 - 1] = N;

int i = 0, j = 0;
for(int k = p; k != r + 1; ++k){
if(left[i] > right[j]){
arr[k] = right[j];
++j;
}
else{
arr[k] = left[i];
++i;
}
}
}
void MergeSort(int arr[], int p, int r)
{
if(p < r){
int q = (p + r)/2;
MergeSort(arr, p, q);
MergeSort(arr, q + 1, r);
Merge(arr, p, q, r);
}
}

快速排序(Quick Sort)

快速排序的基本思想:通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小,则可分别对这两部分记录继续进行排序,以达到整个序列有序。

算法流程

快速排序使用分治法来把一个串(list)分为两个子串(sub-lists)。具体算法描述如下:

  • 从数列中挑出一个元素,称为 “基准”(pivot);
  • 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(相同的数可以到任一边)。在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作;
  • 递归地(recursive)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。

动画演示

http://www.atool.org/sort.php

技术分享图片

代码演示

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
void quicksort(int left, int right) 
{
int i, j, t, temp;
if(left > right)
return;
temp = a[left]; //temp中存的就是基准数
i = left;
j = right;
while(i != j) { //顺序很重要,要先从右边开始找
while(a[j] >= temp && i < j)大专栏  0x05 排序r/> j--;
while(a[i] <= temp && i < j)//再找右边的
i++;
if(i < j)//交换两个数在数组中的位置
{
t = a[i];
a[i] = a[j];
a[j] = t;
}
}
//最终将基准数归位
a[left] = a[i];
a[i] = temp;
quicksort(left, i-1);//继续处理左边的,这里是一个递归的过程
quicksort(i+1, right);//继续处理右边的 ,这里是一个递归的过程
}

离散化

在很多情况下,问题的范围虽然定义在整数集合$Z$,但是只涉及其中$m$个有限数值,并且与数值的绝对大小无关(只把这些数值作为代表,或只与它们的相对顺序有关)。此时,我们就可以把整数集合$Z$中的这$m$个整数与$1~m$建立映射关系。

通俗来讲,就是把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去,以此提高算法的时空效率。

算法流程

  • 预处理
  1. 先将无序数组排序。
  2. 去重。
  • 二分查找

知识拓展

  1. C++STL中的unique函数解析
  2. C++ lower_bound 与 upper_bound 函数

模板

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
//离散化预处理
inline void discrete()
{
//排序
sort(a + 1,a + n + 1);
//去重
for(int i = 1;i <= n;++i)
{
if(i == 1 || a[i] != a[i-1])
b[++m] = a[i];
}
}

//二分查找 x映射为那个1~m之间的整数
inline int query(int x)
{
return lower_bound(b + 1,b + m + 1,x) - b;
}

例1 Cinema

莫斯科正在举办一个大型国际会议,有$n$个来自不同国家的科学家参会。

每个科学家都只懂得一种语言。

为了方便起见,我们把世界上的所有语言用$1$到$10^9$之间的整数编号。

在会议结束后,所有的科学家决定一起去看场电影放松一下。

他们去的电影院里一共有$m$部电影正在上映,每部电影的语音和字幕都采用不同的语言。

对于观影的科学家来说,如果能听懂电影的语音,他就会很开心;如果能看懂字幕,他就会比较开心;如果全都不懂,他就会不开心。

现在科学家们决定大家看同一场电影。

请你帮忙选择一部电影,可以让观影很开心的人最多。

如果有多部电影满足条件,则在这些电影中挑选观影比较开心的人最多的那一部。

输入格式

第一行输入一个整数$n$,代表科学家的数量。

第二行输入$n$个整数$a_1,a_2…a_n$,其中$a_i$表示第$i$个科学家懂得的语言的编号。

第三行输入一个整数$m$,代表电影的数量。

第四行输入$m$个整数$b_1,b_2…b_m$,其中$b_i$表示第i部电影的语音采用的语言的编号。

第五行输入$m$个整数$c_1,c_2…c_m$,其中$c_i$表示第i部电影的字幕采用的语言的编号。

请注意对于同一部电影来说,$b_i≠c_i$。

同一行内数字用空格隔开。

输出格式

输出一个整数,代表最终选择的电影的编号。

如果答案不唯一,输出任意一个均可。

数据范围

$1≤n,m≤200000$,
$1≤a_i,b_i,c_i≤10^9$

输入样例:

1
2
3
4
5
3
2 3 2
2
3 2
2 3

输出样例:

1
2

题解

用不可重集map来进行映射,很容易想到。

然后再排序查找,这里要进行重载,因为语言和字幕的权重是不一样的。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57

using namespace std;

const int MAX = 200010;
int n,mm;
unordered_map<int, int> m;

struct node {
int pos,lan,sub;
bool operator <(const node &num) const
{
if(lan == num.lan) return sub > num.sub;
else return lan > num.lan;
}
}a[MAX];

inline void init()
{
cin >> n;
for(int i = 1;i <= n;++i)
{
int x;
cin >> x;
m[x]++;
}

cin >> mm;
for(int i = 1;i <= mm;++i)
{
int x;
cin >> x;
a[i].pos = i;
a[i].lan = m[x];
}

for(int i = 1;i <= mm;++i)
{
int x;
cin >> x;
a[i].sub = m[x];
}
}

inline void find()
{
sort(a+1,a+mm+1);
cout << a[1].pos;
}

int main(void)
{
init();

find();

return 0;
}

中位数

没什么,就是中位数。。。

例1 货仓选址

在一条数轴上有 $N$ 家商店,它们的坐标分别为 $A_1$~$A_N$。

现在需要在数轴上建立一家货仓,每天清晨,从货仓到每家商店都要运送一车商品。

为了提高效率,求把货仓建在何处,可以使得货仓到每家商店的距离之和最小。

输入格式

第一行输入整数$N$。

第二行$N$个整数$A_1$~$A_N$。

输出格式

输出一个整数,表示距离之和的最小值。

数据范围

$1≤N≤100000$

输入样例:

1
2
4
6 2 9 1

输出样例:

1
12

题解

排序之后查找中位数,然后相加,完事。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35

using namespace std;

const int MAX = 1e5 + 10;
int num[MAX],n;

inline void init()
{
cin >> n;

for(int i = 1;i <= n;++i)
cin >> num[i];
}

inline long long find()
{
sort(num+1,num+n+1);

int mid = num[(1+n)/2];
long long ans = 0;

for(int i = 1;i <= n;++i)
ans += abs(num[i] - mid);

return ans;
}

int main(void)
{
init();

cout << find();

return 0;
}

逆序对

设有一个序列$a_1, a_2, a_3,…a_{n-1}, a_n$,对于序列中任意两个元素$a_i,a_j$,若$i<j,a_i>a_j$,则说明$a_i$和$a_j$是一对逆序对。

逆序对求解

暴力

写两层循环,时间复杂度为$O(n^2)$ 。

归并排序

比如将下面两个区间排序

$a_i$ $mid=4$ $a_j$

$3,4,7,9$ $1,5,8,10$

首先将右区间的 $1$ 取出,放到$r_k$中,此时 $1$ 是比每个$a_i$中的元素都小,也就是说此时i的指针指向 $a_1$ 的位置,此刻得到的逆序对的数量为 $4$ ; $r_k= 1$ ;

然后再将$a_i$和$a_j$比较(直到$a_i<a_j$),$a_i<a_j$ 将$a_i$的元素放到$r_k$中; $r_k= 1,3,4$;

现在$a_j>a_i$,$ i$ 指向$a_3$的位置,将 $5$ 放到$r_k$中,得到的逆序对数量为 $2$ ; $r_k= 1,3,4,5$

以此类推,直到进行完归并排序,每次合并都会求出逆序对的数目,即$mid-i+1$,最后每次将$ans$加上$mid-i+1$即可得到最后的答案;

树状数组

咕咕咕。。。。

参考资料

  1. 十大经典排序算法总结
  2. 洛谷:逆序对题解

0x05 排序

原文:https://www.cnblogs.com/lijianming180/p/12032689.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
关于我们 - 联系我们 - 留言反馈 - 联系我们:wmxa8@hotmail.com
© 2014 bubuko.com 版权所有
打开技术之扣,分享程序人生!