• <ins id="pjuwb"></ins>
    <blockquote id="pjuwb"><pre id="pjuwb"></pre></blockquote>
    <noscript id="pjuwb"></noscript>
          <sup id="pjuwb"><pre id="pjuwb"></pre></sup>
            <dd id="pjuwb"></dd>
            <abbr id="pjuwb"></abbr>

            xyjzsh

            淺談排序算法

            最近在看《算法導論》,首先在這推薦一下這本書,寫的確實很精彩
            《算法導論》的第二部分分析了多種排序算法。包括插入排序、歸并排序、堆排序、快速排序以及線性排序的幾個算法。
            下面簡要總結一下。
            對于輸入規模為n的數組。插入排序的復雜度為O(n^2)。
            歸并排序、堆排序、快速排序的復雜度為O(n㏒n);
            線性排序的復雜度為O(n)
            1.插入排序的性能和輸入元素的的序列有很大的關系,如果輸入已排序的序列,則復雜度是線性的,若輸入是逆序的則是O(n^2)的。
            2.堆排序用到了優先隊列(優先隊列是一種用來維護由一組元素構成的集合S的數據結構)。
            3.快速排序的關鍵是主元的選取(pivot)。在排序過程中元素被分成四部分:小于等于主元的序列、大于主元的序列、未比較的序列、主元。
            當未比較的序列未空時,再分別對小于等于主元的序列進行排序、對大于主元的序列進行排序。
            以上三種排序都是原地排序。所謂的原地排序(in-place)是指這些元素是在原數組中重排序的,在任何時刻,至多其中的常數個數字是存儲在數組之外的。
            4.歸并排序是將原數組劃分成子序列,對子序列進行排序,然后將排序好的子序列合并到一起從而使得原序列重排。
            歸并排序不是原地排序,它需要額外的內存資源。

            以上四種是比較常用的排序,對于輸入序列沒有特殊的要求,并且都是比較排序,也就是說通過比較各個元素而進行的排序。它們的時間復雜度最好為O(n㏒n);

            下面介紹能在時間內完成的排序。
            1.計數排序
            適用條件:輸入序列中的元素取值在一個范圍之內0-k
            基本思想:對于每一個元素確定比它小的的元素的個數。
            排序A序列,將結果放入B中,元素的取值范圍為0-k
            偽代碼如下:
            Count-sort(A,B,k)
            for i=0 to k
            do C[i]=0
            for j=1 to length(A)
            do C[A[j]] = C[A[j]]+1;計算A[j]的個數。

            for i=1 to k
            do C[i] = C[i-1]+C[i];計算小于和等于i的元素個數

            for j=length(A) downto 1
            do B[C[A[j]]] = A[j];
            C[A[j]] = C[A[j]]-1;

            我們可以明顯看到計數排序不是原地排序。同時計數排序是穩定的(即相同的元素輸入和輸出的相對位置不變。)



            posted on 2010-12-02 11:01 呆人 閱讀(256) 評論(0)  編輯 收藏 引用 所屬分類: 算法

            <2012年2月>
            2930311234
            567891011
            12131415161718
            19202122232425
            26272829123
            45678910

            導航

            統計

            常用鏈接

            留言簿(1)

            隨筆分類

            隨筆檔案

            搜索

            最新評論

            閱讀排行榜

            評論排行榜

            影音先锋女人AV鲁色资源网久久| 一本一本久久a久久精品综合麻豆| 日韩久久久久久中文人妻| 香蕉久久av一区二区三区| 国产一级持黄大片99久久| 久久久久亚洲AV综合波多野结衣| 欧美亚洲国产精品久久| 久久96国产精品久久久| 亚洲国产成人乱码精品女人久久久不卡| 看久久久久久a级毛片| 久久国产成人亚洲精品影院| 久久水蜜桃亚洲av无码精品麻豆| 国产精品狼人久久久久影院| 久久综合给合久久狠狠狠97色| 国产福利电影一区二区三区久久久久成人精品综合 | 日产久久强奸免费的看| 久久精品国产亚洲精品2020 | 无码乱码观看精品久久| 国产精品久久波多野结衣| 免费久久人人爽人人爽av| 久久精品一区二区影院| 91精品观看91久久久久久| 久久婷婷国产综合精品| 国产成人精品综合久久久久| 久久只这里是精品66| 人人狠狠综合久久亚洲| 国产精品xxxx国产喷水亚洲国产精品无码久久一区| 超级碰碰碰碰97久久久久| 久久99精品国产麻豆蜜芽| 久久91精品国产91久久麻豆| 久久这里只有精品18| 国内精品久久久久影院一蜜桃| 久久精品中文字幕一区| 亚洲中文字幕久久精品无码APP| 亚洲国产精品综合久久一线| 欧美精品九九99久久在观看| 日韩欧美亚洲综合久久| 色欲av伊人久久大香线蕉影院| 久久精品国产亚洲AV不卡| 亚洲AV无码一区东京热久久| 久久精品国产亚洲av麻豆小说|