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C 语言排序算法：从基础到进阶的全面解析一、引言

news 来源：原创 2025/8/28 7:02:30

一、引言

在 C 语言编程领域，排序算法是一项基础且核心的技能。无论是处理海量数据，还是优化程序性能，选择合适的排序算法都至关重要。本文将深入剖析 C 语言中常见的几种排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序和快速排序，通过详细的原理介绍、代码示例和过程演示，帮助读者全面掌握这些算法。

二、冒泡排序：简单却直观的交换排序

冒泡排序是一种基础的交换排序算法。它通过多次遍历数列，比较相邻元素的大小，若顺序错误则交换位置，每一轮遍历都会将最大（或最小）的元素 “浮” 到数列末尾。

#include <stdio.h>// 函数声明
void bubble_sort(int arr[], int len);int main() {int arr[] = { 22, 34, 3, 32, 82, 55, 89, 50, 37, 5, 64, 35, 9, 70 };int len = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);  // 计算数组长度bubble_sort(arr, len);  // 调用冒泡排序函数// 打印排序后的数组for (int i = 0; i < len; i++) {printf("%d ", arr[i]);}return 0;
}// 冒泡排序函数
void bubble_sort(int arr[], int len) {for (int i = 0; i < len - 1; i++) {for (int j = 0; j < len - 1 - i; j++) {// 交换元素位置if (arr[j] > arr[j + 1]) {int temp = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = temp;}}}
}

冒泡排序的时间复杂度为 O (n²)，空间复杂度为 O (1)，适用于小规模数据的排序。

三、选择排序：逐个挑选最小（大）元素

选择排序的核心思想是在未排序序列中找到最小（大）元素，将其放置到已排序序列的起始位置，重复该过程直至所有元素排序完成。

#include <stdio.h>// 函数声明
void selection_sort(int a[], int len);int main() {int arr[] = { 22, 34, 3, 32, 82, 55, 89, 50, 37, 5, 64, 35, 9, 70 };int len = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);  // 计算数组长度selection_sort(arr, len);  // 调用选择排序函数// 打印排序后的数组for (int i = 0; i < len; i++) {printf("%d ", arr[i]);}return 0;
}// 选择排序函数
void selection_sort(int a[], int len) {for (int i = 0; i < len - 1; i++) {int min = i;  // 记录最小值的位置，第一个元素默认最小for (int j = i + 1; j < len; j++) {if (a[j] < a[min]) {  // 找到目前最小值min = j;  // 记录最小值的位置}}// 交换两个变量if (min != i) {int temp = a[min];a[min] = a[i];a[i] = temp;}}
}

选择排序的时间复杂度同样为 O (n²)，空间复杂度为 O (1)，也是一种适用于小规模数据的排序算法。

四、插入排序：构建有序序列的逐步插入

插入排序通过构建有序序列，对未排序数据在已排序序列中从后向前扫描，找到合适位置并插入。

#include <stdio.h>// 函数声明
void insertion_sort(int arr[], int len);int main() {int arr[] = { 22, 34, 3, 32, 82, 55, 89, 50, 37, 5, 64, 35, 9, 70 };int len = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);  // 计算数组长度insertion_sort(arr, len);  // 调用插入排序函数// 打印排序后的数组for (int i = 0; i < len; i++) {printf("%d ", arr[i]);}return 0;
}// 插入排序函数
void insertion_sort(int arr[], int len) {for (int i = 1; i < len; i++) {int temp = arr[i];  // 当前待插入的元素int j = i;// 向右移动大于temp的元素while (j > 0 && arr[j - 1] > temp) {arr[j] = arr[j - 1];j--;}arr[j] = temp;  // 插入元素到正确位置}
}

插入排序在数据基本有序时效率较高，时间复杂度为 O (n²)，空间复杂度为 O (1)。

五、希尔排序：插入排序的高效改进版

希尔排序基于插入排序的性质，通过将数据分成若干组，对每组进行插入排序，逐步缩小分组间隔，最终完成排序。

#include <stdio.h>// 函数声明
void shell_sort(int arr[], int len);int main() {int arr[] = { 22, 34, 3, 32, 82, 55, 89, 50, 37, 5, 64, 35, 9, 70 };int len = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);  // 计算数组长度shell_sort(arr, len);  // 调用希尔排序函数// 打印排序后的数组for (int i = 0; i < len; i++) {printf("%d ", arr[i]);}return 0;
}// 希尔排序函数
void shell_sort(int arr[], int len) {// 计算初始间隔for (int gap = len / 2; gap > 0; gap /= 2) {// 对每个间隔进行插入排序for (int i = gap; i < len; i++) {int temp = arr[i];  // 当前待插入的元素int j = i;// 移动大于temp的元素while (j >= gap && arr[j - gap] > temp) {arr[j] = arr[j - gap];j -= gap;}arr[j] = temp;  // 插入元素到正确位置}}
}

希尔排序的时间复杂度与间隔序列的选择有关，一般优于 O (n²)，空间复杂度为 O (1)。

六、归并排序：分而治之的排序策略

归并排序采用分治思想，将数据分为两段，从两段中逐个选最小的元素移入新数据段的末尾，可通过迭代或递归实现。

// 迭代法
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>// 函数声明
int min(int x, int y);
void merge_sort(int arr[], int len);int main() {int arr[] = { 22, 34, 3, 32, 82, 55, 89, 50, 37, 5, 64, 35, 9, 70 };int len = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);  // 计算数组长度merge_sort(arr, len);  // 调用归并排序函数// 打印排序后的数组for (int i = 0; i < len; i++) {printf("%d ", arr[i]);}return 0;
}// 返回两个数中的最小值
int min(int x, int y) {return x < y ? x : y;
}// 归并排序函数
void merge_sort(int arr[], int len) {int* a = arr;int* b = (int*) malloc(len * sizeof(int));if (b == NULL) {  // 检查内存分配是否成功fprintf(stderr, "Memory allocation failed\n");exit(EXIT_FAILURE);}for (int seg = 1; seg < len; seg += seg) {for (int start = 0; start < len; start += seg + seg) {int low = start;int mid = min(start + seg, len);int high = min(start + seg + seg, len);int k = low;int start1 = low, end1 = mid;int start2 = mid, end2 = high;// 合并两个子数组while (start1 < end1 && start2 < end2) {b[k++] = a[start1] < a[start2] ? a[start1++] : a[start2++];}while (start1 < end1) {b[k++] = a[start1++];}while (start2 < end2) {b[k++] = a[start2++];}}// 交换数组指针int* temp = a;a = b;b = temp;}// 如果a和arr不相同，则将a的内容复制回arrif (a != arr) {for (int i = 0; i < len; i++) {b[i] = a[i];}b = a;}free(b);  // 释放内存
}

// 递归法
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>// 函数声明
void merge_sort_recursive(int arr[], int reg[], int start, int end);
void merge_sort(int arr[], const int len);int main() {int arr[] = { 22, 34, 3, 32, 82, 55, 89, 50, 37, 5, 64, 35, 9, 70 };int len = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);  // 计算数组长度merge_sort(arr, len);  // 调用归并排序函数// 打印排序后的数组for (int i = 0; i < len; i++) {printf("%d ", arr[i]);}return 0;
}// 递归实现归并排序
void merge_sort_recursive(int arr[], int reg[], int start, int end) {if (start >= end)return;int mid = start + (end - start) / 2;int start1 = start, end1 = mid;int start2 = mid + 1, end2 = end;merge_sort_recursive(arr, reg, start1, end1);merge_sort_recursive(arr, reg, start2, end2);int k = start;while (start1 <= end1 && start2 <= end2) {reg[k++] = arr[start1] < arr[start2] ? arr[start1++] : arr[start2++];}while (start1 <= end1) {reg[k++] = arr[start1++];}while (start2 <= end2) {reg[k++] = arr[start2++];}// 使用memcpy进行数组复制，提高效率memcpy(arr + start, reg + start, (end - start + 1) * sizeof(int));
}// 归并排序入口函数
void merge_sort(int arr[], const int len) {int* reg = (int*)malloc(len * sizeof(int));if (reg == NULL) {  // 检查内存分配是否成功fprintf(stderr, "Memory allocation failed\n");exit(EXIT_FAILURE);}merge_sort_recursive(arr, reg, 0, len - 1);free(reg);  // 释放内存
}

归并排序的时间复杂度为 O (n log n)，空间复杂度为 O (n)，是一种稳定的排序算法，适用于大规模数据的排序。

七、快速排序：高效的分治排序算法

快速排序通过选择基准元素，将数据分为小于基准和大于基准的两部分，分别对两部分进行排序。

// 迭代法
#include <stdio.h>// 范围结构体
typedef struct _Range {int start, end;
} Range;// 创建新的范围
Range new_Range(int s, int e) {Range r;r.start = s;r.end = e;return r;
}// 交换两个整数
void swap(int *x, int *y) {int t = *x;*x = *y;*y = t;
}// 快速排序函数
void quick_sort(int arr[], const int len) {if (len <= 0)return; // 避免 len 等于负值时引发段错误（Segment Fault）Range r[len];int p = 0;r[p++] = new_Range(0, len - 1);while (p > 0) {Range range = r[--p];if (range.start >= range.end)continue;int mid = arr[(range.start + range.end) / 2]; // 选取中间点为基准点int left = range.start, right = range.end;do {while (arr[left] < mid) ++left;   // 检测基准点左侧是否符合要求while (arr[right] > mid) --right; // 检测基准点右侧是否符合要求if (left <= right) {swap(&arr[left], &arr[right]);left++;right--; // 移动指针以继续}} while (left <= right);if (range.start < right) r[p++] = new_Range(range.start, right);if (range.end > left) r[p++] = new_Range(left, range.end);}
}int main() {int arr[] = {22, 34, 3, 32, 82, 55, 89, 50, 37, 5, 64, 35, 9, 70};int len = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); // 计算数组长度quick_sort(arr, len); // 调用快速排序函数// 打印排序后的数组for (int i = 0; i < len; i++) {printf("%d ", arr[i]);}return 0;
}

// 递归法
#include <stdio.h>// 交换两个整数
void swap(int *x, int *y) {int t = *x;*x = *y;*y = t;
}// 递归实现快速排序
void quick_sort_recursive(int arr[], int start, int end) {if (start >= end)return;int mid = arr[end];int left = start, right = end - 1;while (left < right) {while (left < right && arr[left] < mid)left++;while (left < right && arr[right] >= mid)right--;swap(&arr[left], &arr[right]);}if (arr[left] >= arr[end])swap(&arr[left], &arr[end]);elseleft++;quick_sort_recursive(arr, start, left - 1);quick_sort_recursive(arr, left + 1, end);
}// 快速排序入口函数
void quick_sort(int arr[], int len) {quick_sort_recursive(arr, 0, len - 1);
}int main() {int arr[] = {22, 34, 3, 32, 82, 55, 89, 50, 37, 5, 64, 35, 9, 70};int len = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); // 计算数组长度quick_sort(arr, len); // 调用快速排序函数// 打印排序后的数组for (int i = 0; i < len; i++) {printf("%d ", arr[i]);}return 0;
}

快速排序的平均时间复杂度为 O (n log n)，空间复杂度在最坏情况下为 O (n)，是一种高效的排序算法，但不稳定。

八、总结

本文详细介绍了 C 语言中多种常见的排序算法，每种算法都有其独特的原理、适用场景和性能特点。在实际应用中，我们应根据数据规模、数据特点和性能要求等因素，合理选择合适的排序

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编程日记 2025/8/28 7:02:03

基于SSM的高校宿舍水电管理系统

作者：计算机学姐开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。专栏推荐：前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、Vue项目源码、SSM项目源码、微信小程序源码精品专栏：…...

编程日记 2025/8/24 5:26:41

【LLM系列】1.大模型简介

1. 基础 1.1 如何权衡模型的复杂度和性能？ ├── a. 模型架构选择 │ ├── 简化架构 │ │ └── 选择较小的网络层数和宽度，降低复杂度； │ │ 可使用高性能基础模型如 Transformers 作为起点，根据需求缩放模型。 │ └──…...

编程日记 2025/8/25 18:39:52

从概念和设计哲学的角度详细解析工厂模式

从概念和设计哲学的角度详细解析工厂模式。 1. 工厂模式的核心目标解耦：将对象的创建过程与使用过程分离，使用者无需关心对象如何被创建。统一入口：通过一个接口或方法控制对象的生成，隐藏底层实现细节。类比现实中的工厂&am…...

编程日记 2025/8/26 13:27:59

AI小白：机器学习VS深度学习

1 特征工程的范式革命传统机器学习：手工特征工程的艺术在传统机器学习中，特征工程是一个关键步骤，它涉及将原始数据转化为能够被机器学习模型高效利用的特征。这通常需要领域专家的经验和知识，以手动设计和提取特征。例如&a…...

编程日记 2025/8/20 11:44:59

对应列表数据的分割和分组

要基于指定的流派列表分割数据，可以使用布尔索引或 groupby 结合筛选。以下是具体方法： 场景假设数据列 genres 中的值可能是多流派的字符串，例如 "drama,action" 或 ["drama", "action"]。目标&#xff1…...

编程日记 2025/8/22 11:15:17

信息物理系统（CPS）：中国 AI（DEEPSEEK）的未来路径

一、引言人工智能（AI）的发展正从通用模型向垂直领域渗透，而信息物理系统（CPS）作为连接数字世界与物理世界的桥梁，为 AI 提供了新的发展方向。中国 AI 企业如 DEEPSEEK 通过开源策略和本土化优势&#xff…...

编程日记 2025/8/24 1:09:44

SEO长尾词优化实战技巧

内容概要长尾关键词作为SEO策略的重要组成部分，能够有效捕捉细分领域的精准流量，降低竞争成本的同时提升转化效率。本文系统梳理了从关键词挖掘到流量转化的全链路优化方法，重点解析工具使用、布局策略及搜索意图匹配三大核心模块。通过结合…...

编程日记 2025/8/22 16:28:44

爬虫自动化工具：DrissionPage

1. DrissionPage初始官网地址：🛰️ 概述 | DrissionPage官网在当今互联网高速发展的时代，网页数据的获取和处理变得愈发重要。传统的自动化工具如 Selenium 在某些方面逐渐显露出一些局限性，而 DrissionPage 正是在这样的背景下…...

编程日记 2025/8/22 4:51:09

扩展库Scrapy：Python网络爬虫的利器

目录一、扩展机制的核心原理二、六大实用扩展库详解 1. 动态渲染神器：scrapy-playwright 2. 分布式架构：scrapy-redis 3. 反反爬利器：scrapy-zyte-smartproxy 4. 智能调度：scrapy-thunder 5. 数据管道：scrapy…...

编程日记 2025/8/23 13:11:43

L3-21

exer01 Message # 1.定义Message消息类和cmd,content,sender,to四个属性，其中to默认为None class Message:def __init__(self, cmd, content, sender, toNone):self.cmd cmdself.content contentself.sender senderself.to to # 2. 创建登录消息对象msg1,聊天消…...

编程日记 2025/8/25 17:35:41