【数据结构】励志大厂版·初阶（复习+刷题）排序
前引：本篇作为初阶结尾的最后一篇—排序，将先介绍八种常用的排序方法，然后开始刷题，小编会详细注释每句代码的作用，不会出现看不懂的情况，这点大家放心，既是写给大家同时也是写给自己的！已经迫不及待想看看Hoare大佬的排序了！各种分组分组排序的思想如何在题目中得到体现？突破口在哪！~~以下排序实现我们最优先实现单趟，再实现整体！由易到难！
【注：本文仅仅是作为复习使用，完整的思维讲解可打开小编主页，有详细教程讲解哦！】
目录
稳定排序与不稳定排序有哪些
直接插入排序
实现思路：
复杂度：
希尔排序
实现思路：
代码优化：
复杂度：
堆排序
实现思路：
复杂度：
冒泡排序
实现思路：
代码优化：
复杂度：
选择排序
实现思路：
复杂度：
Hoare排序
实现思路：
复杂度：
快排（双指针）
实现思路：
复杂度：
归并排序
实现思路：
复杂度：
排序OJ题（1）
排序OJ（2）
排序OJ（3）
排序OJ（4）
排序OJ（5）
稳定排序与不稳定排序有哪些
稳定：冒泡排序、直接插入排序、归并排序
不稳定： 快速排序、堆排序、选择排序、希尔排序
直接插入排序
实现思路：
从第一个元素开始，默认第一个元素是有序的，将其之后的元素与前面的进行依次比较， 根据条件进行移动、插入
单趟实现
整体实现
//直接插入排序
void Direct(int* arr, int size)
{//断言assert(arr);for (int i = 1; i < size; i++){//单趟//待比元素（待比元素刚开始应该在待排元素的前一位）int end = i-1;//待排元素int tmp = arr[i];while (end >= 0){//如果待排的比比较的元素小，就后移if (arr[end] > tmp){arr[end + 1] = arr[end];//比较元素后移end--;}elsebreak;//此时说明待排元素大于等于end位置的元素 或者 已经到数组末尾}//插入arr[end + 1] = tmp;}
}复杂度：
时间复杂度最坏：O（N^2） 空间复杂度：O（1）
希尔排序
实现思路：
希尔排序是在直接插入排序上的优化，从大概有序到整体有序，避免了最坏情况。将一个数组分组，保证每组间隔一致，将每组进行直接插入排序，再整体实现直接插入排序
单趟实现（注意待排元素不越界）
整体实现达到大概有序
再进行一趟直接插入排序达到整体有序
//希尔排序
void Shell(int* arr, int size)
{//断言assert(arr);//设置间隔int val = 3;for (int j = 0; j < val; j++)//外出循环控制end的起始位置{//单趟（内层循环控制end、tmp的位置）for (int i = j; i + val < size; i += val){//待比元素int end = i;//待排元素int tmp = arr[end + val];while (end >= 0){//如果待排元素小于待比元素就前移if (arr[end] > tmp){arr[end + val] = arr[end];//end前移val个单位end -= val;}elsebreak;}//循环结束代表满足插入条件arr[end + val] = tmp;}}Direct(arr, size);
}代码优化：
假如有一万个数据，那么间隔val就太短了不适合，我们可以让间隔为每次的二分之一，根据长度选择间隔。最后间隔会达到1，同时也就不用去再接入直接插入排序的接口了
复杂度：
优化之前时间复杂度最坏情况：O（N^2）
优化之后明显感觉更效率：外层*内层O（logN）* O（N）
空间复杂度：O（1）
堆排序
实现思路：
利用堆的向上调整、向下调整来存储数据，再利用多次出堆顶元素来完成排序。下面小编用大顶堆、从下标1开始存储来实现堆排序
实现堆：
//建推Heap Heapspace;//初始化
void Perliminary(Heap* Heapspace)
{//初始化变量Heapspace->max = MAX;Heapspace->size = 0;Heapspace->data = (int*)malloc(sizeof(int) * Heapspace->max);if (Heapspace->data == NULL){printf("初始化失败\n");return;}
}
//交换函数
void Exchange(int* p1, int* p2)
{int tmp = *p1;*p1 = *p2;*p2 = tmp;
}
//上浮调整
void Upward(int* data,int child)
{//设置父节点下标int parent = child / 2;while (parent > 0){//如果子节点大于父节点，就交换if (data[child] > data[parent]){Exchange(&data[child], &data[parent]);//更新父节点、子节点child = parent;parent = child / 2;}elsebreak;}
}
//入堆
void Enter(Heap* Heapspace, int data)
{//判断堆是否存满，是则扩容if (Heapspace->size == Heapspace->max){int* pc = (int*)malloc(sizeof(int) * (Heapspace->max) * 2);if (pc == NULL){printf("空间扩容失败\n");return;}//更新堆信息Heapspace->max *= 2;Heapspace->data = pc;}//入堆Heapspace->size++;Heapspace->data[Heapspace->size] = data;//上浮调整Upward(Heapspace->data, Heapspace->size);
}
//打印堆元素
void Printf_Heap(Heap Heapspace, int size)
{printf("堆元素：");for (int i = 1; i <= size; i++){printf("%d ", Heapspace.data[i]);}printf("\n");
}
//下沉调整
void Subsidence(Heap* Heapspace)
{//设置子节点、父节点下标int parent = 1;int child = 2 * parent;//堆尾堆顶交换Exchange(&Heapspace->data[1], &Heapspace->data[Heapspace->size]);//出堆顶元素if (Heapspace->size > 1){Heapspace->size--;}while (parent > 0 && child <= Heapspace->size){//找左右子节点最大值if (child <= Heapspace->size && Heapspace->data[child] < Heapspace->data[child + 1]){child++;}//调整堆顶if (child <= Heapspace->size && Heapspace->data[parent] < Heapspace->data[child]){Exchange(&Heapspace->data[parent], &Heapspace->data[child]);//调整下标parent = child;child = 2 * parent;}elsebreak;}
}堆排序：
利用堆的下沉调整：每次将堆尾元素与堆顶元素交换，然后调整堆以保持大顶堆的性质，多次调整达到排序效果
for (int j = 0; j < size; j++)
{//下沉调整Subsidence(&Heapspace);
}
复杂度：
时间复杂度为O（N logN），空间复杂度为O（1）
冒泡排序
实现思路：
从第一个元素开始，与之后的所有元素进行比较，较大则交换位置，直至排完所有元素
单趟实现： 
整体实现：
//冒泡排序
void Bubbles(int* arr, int size)
{//断言assert(arr);for (int i = 1; i < size; i++){//单趟for (int end = 0; end < size - 1; end++){//如果大于后面的元素，就交换if (arr[end] > arr[end + 1]){Exchange(&arr[end], &arr[end + 1]);}}}
}代码优化：
如果经过单趟，没有任何排序过程，说明整体都是有序的，可以直接结束循环
复杂度：
时间复杂度：O（N^2），空间复杂度：O（1）
选择排序
实现思路：
开始整个数组都是无序的额，找整个无序组中的最小值，与有序部分的末尾进行交换，一直重复
单趟实现：
整体实现：
//选择排序
void Select(int* arr, int size)
{//断言assert(arr);//end是有序组的下标int end = 0;//记录较小值的下标int tmp = 0;for (int i = 0; i < size - 1; i++){//第二次遍历应该从end的位置开始tmp = end;//单趟for (int i = end; i < size; i++){//找小if (arr[i] < arr[tmp]){//记录较小值的下标tmp = i;}}//此时遍历结束,找到了最小值下标，与有序组的末尾元素交换Exchange(&arr[tmp], &arr[end]);//更新endend++;}
}复杂度：
时间复杂度：O（N^2），空间复杂度：O（1）
Hoare排序
实现思路：
通过两个指针的移动，左边找大，右边找小，目的是让大的去到右边，小的去到左边，二者相遇再与 key 位置交换。记得 key 在哪边，对面的指针先动。否则会出现下面这个情况：
当两个指针发生交换时，左边指针会因为找到大的停下，右边再与左边的相遇，那么这个元素较大；如果右边先走，那么交换之后，右边找到的一定是小的，相遇时也能保证是小的
单趟实现：
左边找大，右边找小，相遇则交换 key 的位置元素
整体实现：
此时需要更新 key 的位置到二者相遇的位置，然后就将数组分为了两组，分别递归，例如：
记录的原因以及递归的过程：
如果不记录left、right，那么递归右区间时，right会随着左递归不断变化，导致无法递归右区间
//Hoare排序
void Hoare(int* arr,int left,int right,int size)
{//递归结束条件if (left >= right){return;}//记录int begin = left;int end = right;//单趟//设置keyint key = left;while (left < right){//左边找小，右边找大（右边先走）while (arr[right] >= arr[key] && left < right){right--;}while (arr[left] <= arr[key] && left < right){left++;}//此时找到了对应的元素，就交换Exchange(&arr[left], &arr[right]);}//此时二者相遇,交换key位置Exchange(&arr[key], &arr[left]);key = left;//左递归Hoare(arr, begin, key - 1, size);//右递归Hoare(arr, key + 1, end, size);
}复杂度：
时间复杂度：O（N logN），空间复杂度：O（1）
快排（双指针）
实现思路：
单趟： 
开始时有两个指针 prev 与 cur ，分别找大找小，随后进行交换。注意交换完之后，cur需要移动，否则一直进不了循环（单趟是排完一个数字）
整体实现：
现在我们划分了基准值，分别递归左、右区间，注意记录部分值，原因和Hoare排序一样
//快排（双指针）
void Snap_shot(int* arr, int size,int prev)
{//断言assert(arr);int cur = prev + 1;//递归结束条件if (cur >= size){return;}//记录int begin = prev;//设置基准值int pivot = prev;while (cur < size){//找小找大，注意是cur先动while (arr[cur] >= arr[pivot] && cur < size){cur++;}while (arr[prev] <= arr[pivot] && prev < cur && cur < size){prev++;}if (cur < size){//此时找到了对应的值，进行交换Exchange(&arr[cur], &arr[prev]);//交换之后，cur再++cur++;}}//此时交换prev与pivot的位置Exchange(&arr[prev], &arr[pivot]);//更新基准值pivot = prev;//递归左区间（注意此时划分区间需要改变size）Snap_shot(arr, pivot, begin);//递归右区间Snap_shot(arr, size, pivot + 1);
}复杂度：
时间复杂度：O（N logN），空间复杂度：O（1）
归并排序
实现思路：
首先咱们看到这是将一个数组每次递归二分，这里通过划分区间并不难，难的是合并时如何排序？
建议一个临时数组，通过每次函数返回的基准值进行划分区间，当划分到左右区间只有一个数据时开始合并，合并时就需要去排序了【由于是复习文章，详细思路可看小编的主页【排序终结篇】】
递归分组：
左区间不断随着Middle分半，右区间会随着左区间传的参数改变left、right来产生，右边同理
//递归结束条件
if (left >= right)
{return;
}
//划分
int Middle = (left + right) / 2;//递归划分区间
//左区间
Sort(arr, newnode, left, Middle);
//右区间
Sort(arr, newnode, Middle + 1, right);归并过程：
此时我们划分了左右区间，分别是
然后我们对这个区间进行排序，排序的结果先放在临时数组，例如：8、3、6、1、2拷贝的例子：
我们可以用memcpy一键拷贝，需要注意它的三个参数：目的地起始位置、源起始位置、字节
主函数：
//归并排序
void Merge(int* arr,int size)
{assert(arr);//开辟空间int* newnode = (int*)malloc(sizeof(int) * size);if (newnode == NULL){printf("空间开辟失败\n");return;}//将开好的空间传给子函数Sort(arr, newnode, 0, size - 1);
}
子函数（递归、合并函数）：
//归并子函数
void Sort(int* arr, int* newnode, int left, int right)
{//递归结束条件if (left >= right){return;}//划分int Middle = (left + right) / 2;//递归划分区间//左区间Sort(arr, newnode, left, Middle);//右区间Sort(arr, newnode, Middle + 1, right);//此时区间划分完毕,进行归并int begin1 = left;int end1 = Middle;int begin2 = Middle + 1;int end2 = right;int tmp = left;while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2){if (arr[begin1] < arr[begin2]){//转移到新数组newnode[tmp] = arr[begin1];begin1++;tmp++;}else{newnode[tmp] = arr[begin2];begin2++;tmp++;}}//此时如果有元素未拷贝完，拷贝完剩余部分数据while (begin1 <= end1){newnode[tmp] = arr[begin1];begin1++;tmp++;}while (begin2 <= end2){newnode[tmp] = arr[begin2];begin2++;tmp++;}//拷贝回原数组（注意left、right是下标，所以加一）memcpy(arr+left, newnode+left, sizeof(int) * (right - left + 1));
}
复杂度：
时间复杂度：O（N logN），空间复杂度：O（N）
排序OJ题（1）
快排采用找基准值，划分区间进行递归排序，为分治思想
排序OJ（2）
注意是从后往前比较。
假设此时排序完前7个元素：15、23、38、54、60、72、96 现在将45插入其中
45 VS 96 继续比较直到比到 38, 45>38，停止比较，中间有4个元素加上38一共比较了5次
此题何为从后往前：
例如第一个54已经为有序，现在插入38
38<54，有序组变为 38、54，继续下一个元素，意思是前7个正常排，45采用从后往前排
排序OJ（3）
归并需要额外开辟一个数组作为临时数组
排序OJ（4）
稳定排序的有： 冒泡、直接插入、归并
时间复杂度稳定在O（N^2）的只有直接插入排序
排序OJ（5）
两个指针分别找大找小再交换、最后找大的指针指向的元素与基准值65交换，得到A
【雾非雾】期待与你的下次相遇！
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年后这两个月频繁组织架构变动，所以博客很久没更新。现在暂时算是尘埃落定，趁这段时间整理一下。 入职九个月，自己参与的项目有4个，负责前后端开发，测试，devops（全栈/doge）ÿ…...
如何优化MySQL主从复制的性能？
优化MySQL主从复制的性能需要从硬件、配置、架构设计和运维策略等多方面入手。以下是详细的优化方案： 一、减少主库写入压力 1. 主库优化 二进制日志（binlog）优化： 使用 binlog_formatROW 以获得更高效的复制和更少的数…...
asp.net客户管理系统批量客户信息上传系统客户跟单系统crm
# crm-150708 客户管理系统批量客户信息上传系统客户跟单系统 # 开发背景 本软件是给郑州某企业管理咨询公司开发的客户管理系统软件 # 功能 1、导入客户数据到系统 2、批量将不同的客户分配给不同的业务员跟进 3、可以对客户数据根据紧急程度标记不同的颜色，…...
PCIe | TLP | 报头 / 包格式 / 地址转换 / 配置空间 / 寄存器 / 配置类型
注：本文为 “PCIe - TLP” 相关文章合辑。 英文引文，机翻未校。 中文引文，未整理去重。 图片清晰度受引文原图所限。 略作重排，如有内容异常，请看原文。 PCIe - TLP Header, Packet Formats, Address Translation, Co…...
ip和域名
好的，我来依次回答你的问题： 域名和 IP 地址是什么关系？ IP 地址 (Internet Protocol Address)：可以想象成互联网上每台设备（比如服务器、电脑、手机）的门牌号码。它是一串数字（例如 IPv4 地址 …...
《解锁GCC版本升级：开启编程新世界大门》
《解锁GCC版本升级：开启编程新世界大门》 一、引言：GCC 版本升级的魔法钥匙 在编程的广阔天地里，GCC（GNU Compiler Collection）宛如一座灯塔，为无数开发者照亮前行的道路。它是一款开源且功能强大的编译器集合，支持 C、C++、Objective - C、Fortran、Ada 等多种编程语言…...
前端跨域问题怎么在后端解决
目录 简单的解决方法： 添加配置类： 为什么会跨域 1. 什么是源 2. URL结构 3. 同源不同源举🌰 同源例子 不同源例子 4. 浏览器为什么需要同源策略 5. 常规前端请求跨域 简单的解决方法： 添加配置类： packag…...
生成式 AI 的工作原理
在科技浪潮汹涌澎湃的当下，生成式 AI 宛如一颗璀璨的新星，照亮了我们探索未知的征程。它不再仅仅是科幻电影中的幻想，而是已经悄然融入我们生活的方方面面，从智能客服的贴心应答，到艺术创作的天马行空，生成式 AI 正以一种前所未有的姿态重塑着世界。然而，你是否曾好奇，…...