几种常见排序算法的比较与实现

1冒泡排序（Bubble Sort）

冒泡排序方法是最简单的排序方法。这种方法的基本思想是，将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”，较小的元素比较轻，从而要往上浮。在冒泡排序算法中我们要对这个“气泡”序列处理若干遍。所谓一遍处理，就是自底向上检查一遍这个序列，并时刻注意两个相邻的元素的顺序是否正确。如果发现两个相邻元素的顺序不对，即“轻”的元素在下面，就交换它们的位置。显然，处理一遍之后，“最轻”的元素就浮到了最高位置；处理二遍之后，“次轻”的元素就浮到了次高位置。在作第二遍处理时，由于最高位置上的元素已是“最轻”元素，所以不必检查。一般地，第i遍处理时，不必检查第i高位置以上的元素，因为经过前面i-1遍的处理，它们已正确地排好序。 冒泡排序是稳定的。算法时间复杂度是O(n^2)。 2选择排序（Selection Sort）

选择排序的基本思想是对待排序的记录序列进行n-1遍的处理，第i遍处理是将L[i..n]中最小者与L[i]交换位置。这样，经过i遍处理之后，前i个记录的位置已经是正确的了。 选择排序是不稳定的。算法复杂度是O(n^2 )。

3插入排序（Insertion Sort）

插入排序的基本思想是，经过i-1遍处理后,L[1..i-1]己排好序。第i遍处理仅将L[i]插入L[1..i-1]的适当位置，使得L[1..i]又是排好序的序列。要达到这个目的，我们可以用顺序比较的方法。首先比较L[i]和L[i-1]，如果L[i-1]≤ L[i]，则L[1..i]已排好序，第i遍处理就结束了；否则交换L[i]与L[i-1]的位置，继续比较L[i-1]和L[i-2]，直到找到某一个位置j(1≤j≤i-1)，使得L[j] ≤L[j+1]时为止。图1演示了对4个元素进行插入排序的过程，共需要(a),(b),(c)三次插入。 直接插入排序是稳定的。算法时间复杂度是O(n^2)

4堆排序

堆排序是一种树形选择排序，在排序过程中，将A[n]看成是完全二叉树的顺序存储结构，利用完全二叉树中双亲结点和孩子结点之间的内在关系来选择最小的元素。 堆排序是不稳定的。算法时间复杂度O(nlog n)。

5归并排序

设有两个有序（升序）序列存储在同一数组中相邻的位置上，不妨设为A[l..m]，A[m+1..h]，将它们归并为一个有序数列，并存储在A[l..h]。 其时间复杂度无论是在最好情况下还是在最坏情况下均是O(nlog2n)。

6快速排序

快速排序是对冒泡排序的一种本质改进。它的基本思想是通过一趟扫描后，使得排序序列的长度能大幅度地减少。在冒泡排序中，一次扫描只能确保最大数值的数移到正确位置，而待排序序列的长度可能只减少1。快速排序通过一趟扫描，就能确保某个数（以它为基准点吧）的左边各数都比它小，右边各数都比它 大。然后又用同样的方法处理它左右两边的数，直到基准点的左右只有一个元素为止。 快速排序是不稳定的。最理想情况算法时间复杂度O(nlog2n)，最坏O(n ^2)。

7希尔排序

在直接插入排序算法中，每次插入一个数，使有序序列只增加1个节点，并且对插入下一个数没有提供任何帮助。如果比较相隔较远距离（称为增量）的数，使得数移动时能跨过多个元素，则进行一次比较就可能消除多个元素交换。D.L.shell于19xx年在以他名字命名的排序算法中实现了这一思想。算法先将要排序的一组数按某个增量d分成若干组，每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行排序，然后再用一个较小的增量对它进行，在每组中再进行排序。当增量减到1时，整个要排序的数被分成一组，排序完成。

 

第二篇：排序算法(主要讲述了数据结构里面常用的一些算法)

排序算法是一种基本并且常用的算法。由于实际工作中处理的数量巨大，所以排序算法 对算法本身的速度要求很高。

而一般我们所谓的算法的性能主要是指算法的复杂度，一般用O方法来表示。在后面我将 给出详细的说明。

对于排序的算法我想先做一点简单的介绍，也是给这篇文章理一个提纲。

我将按照算法的复杂度，从简单到难来分析算法。

第一部分是简单排序算法，后面你将看到他们的共同点是算法复杂度为O(N*N)（因为没有

使用word,所以无法打出上标和下标）。

第二部分是高级排序算法，复杂度为O(Log2(N))。这里我们只介绍一种算法。另外还有几种

算法因为涉及树与堆的概念，所以这里不于讨论。

第三部分类似动脑筋。这里的两种算法并不是最好的（甚至有最慢的），但是算法本身比较 奇特，值得参考（编程的角度）。同时也可以让我们从另外的角度来认识这个问题。

第四部分是我送给大家的一个餐后的甜点——一个基于模板的通用快速排序。由于是模板函数

可以对任何数据类型排序（抱歉，里面使用了一些论坛专家的呢称）。

现在，让我们开始吧：

一、简单排序算法

由于程序比较简单，所以没有加什么注释。所有的程序都给出了完整的运行代码，并在我的VC环境

下运行通过。因为没有涉及MFC和WINDOWS的内容，所以在BORLAND C++的平台上应该也不会有什么

问题的。在代码的后面给出了运行过程示意，希望对理解有帮助。

1.冒泡法：

这是最原始，也是众所周知的最慢的算法了。他的名字的由来因为它的工作看来象是冒泡： #include <iostream.h>

void BubbleSort(int* pData,int Count)

{

int iTemp;

for(int i=1;i<Count;i++)

{

for(int j=Count-1;j>=i;j--)

{

if(pData[j]<pData[j-1])

{

iTemp = pData[j-1];

pData[j-1] = pData[j];

pData[j] = iTemp;

}

}

}

}

void main()

{

int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};

BubbleSort(data,7);

for (int i=0;i<7;i++)

cout<<data[i]<<" ";

cout<<"\n";

}

倒序(最糟情况)

第一轮：10,9,8,7->10,9,7,8->10,7,9,8->7,10,9,8(交换3次)

第二轮：7,10,9,8->7,10,8,9->7,8,10,9(交换2次)

第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)

循环次数：6次

交换次数：6次

其他：

第一轮：8,10,7,9->8,10,7,9->8,7,10,9->7,8,10,9(交换2次)

第二轮：7,8,10,9->7,8,10,9->7,8,10,9(交换0次)

第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)

循环次数：6次

交换次数：3次

上面我们给出了程序段，现在我们分析它：这里，影响我们算法性能的主要部分是循环和交换，

显然，次数越多，性能就越差。从上面的程序我们可以看出循环的次数是固定的，为1+2+...+n-1。

写成公式就是1/2*(n-1)*n。

现在注意，我们给出O方法的定义：

若存在一常量K和起点n0，使当n>=n0时，有f(n)<=K*g(n),则f(n) = O(g(n))。（呵呵，不要说没

学好数学呀，对于编程数学是非常重要的！！！）

现在我们来看1/2*(n-1)*n，当K=1/2，n0=1，g(n)=n*n时，1/2*(n-1)*n<=1/2*n*n=K*g(n)。所以f(n)

=O(g(n))=O(n*n)。所以我们程序循环的复杂度为O(n*n)。

再看交换。从程序后面所跟的表可以看到，两种情况的循环相同，交换不同。其实交换本身同数据源的

有序程度有极大的关系，当数据处于倒序的情况时，交换次数同循环一样（每次循环判断都会交换），

复杂度为O(n*n)。当数据为正序，将不会有交换。复杂度为O(0)。乱序时处于中间状态。正是由于这样的

原因，我们通常都是通过循环次数来对比算法。

2.交换法：

交换法的程序最清晰简单，每次用当前的元素一一的同其后的元素比较并交换。 #include <iostream.h>

void ExchangeSort(int* pData,int Count)

{

int iTemp;

for(int i=0;i<Count-1;i++)

{

for(int j=i+1;j<Count;j++)

{

if(pData[j]<pData[i])

{

iTemp = pData[i];

pData[i] = pData[j];

pData[j] = iTemp;

}

}

}

}

void main()

{

int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};

ExchangeSort(data,7);

for (int i=0;i<7;i++)

cout<<data[i]<<" ";

cout<<"\n";

}

倒序(最糟情况)

第一轮：10,9,8,7->9,10,8,7->8,10,9,7->7,10,9,8(交换3次)

第二轮：7,10,9,8->7,9,10,8->7,8,10,9(交换2次)

第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)

循环次数：6次

交换次数：6次

其他：

第一轮：8,10,7,9->8,10,7,9->7,10,8,9->7,10,8,9(交换1次)

第二轮：7,10,8,9->7,8,10,9->7,8,10,9(交换1次)

第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)

循环次数：6次

交换次数：3次

从运行的表格来看，交换几乎和冒泡一样糟。事实确实如此。循环次数和冒泡一样

也是1/2*(n-1)*n，所以算法的复杂度仍然是O(n*n)。由于我们无法给出所有的情况，所以 只能直接告诉大家他们在交换上面也是一样的糟糕（在某些情况下稍好，在某些情况下稍差）。

3.选择法：

现在我们终于可以看到一点希望：选择法，这种方法提高了一点性能（某些情况下） 这种方法类似我们人为的排序习惯：从数据中选择最小的同第一个值交换，在从省下的部分中

选择最小的与第二个交换，这样往复下去。

#include <iostream.h>

void SelectSort(int* pData,int Count)

{

int iTemp;

int iPos;

for(int i=0;i<Count-1;i++)

{

iTemp = pData[i];

iPos = i;

for(int j=i+1;j<Count;j++)

{

if(pData[j]<iTemp)

{

iTemp = pData[j];

iPos = j;

}

}

pData[iPos] = pData[i];

pData[i] = iTemp;

}

}

void main()

{

int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};

SelectSort(data,7);

for (int i=0;i<7;i++)

cout<<data[i]<<" ";

cout<<"\n";

}

倒序(最糟情况)

第一轮：10,9,8,7->(iTemp=9)10,9,8,7->(iTemp=8)10,9,8,7->(iTemp=7)7,9,8,10(交换1次) 第二轮：7,9,8,10->7,9,8,10(iTemp=8)->(iTemp=8)7,8,9,10(交换1次)

第一轮：7,8,9,10->(iTemp=9)7,8,9,10(交换0次)

循环次数：6次

交换次数：2次

其他：

第一轮：8,10,7,9->(iTemp=8)8,10,7,9->(iTemp=7)8,10,7,9->(iTemp=7)7,10,8,9(交换1次) 第二轮：7,10,8,9->(iTemp=8)7,10,8,9->(iTemp=8)7,8,10,9(交换1次)

第一轮：7,8,10,9->(iTemp=9)7,8,9,10(交换1次)

循环次数：6次

交换次数：3次

遗憾的是算法需要的循环次数依然是1/2*(n-1)*n。 所以算法复杂度为O(n*n)。

我们来看他的交换。由于每次外层循环只产生一次交换（只有一个最小值）。所以f(n)<=n 所以我们有f(n)=O(n)。所以，在数据较乱的时候，可以减少一定的交换次数。

4.插入法：

插入法较为复杂，它的基本工作原理是抽出牌，在前面的牌中寻找相应的位置插入，然后继续下一张

#include <iostream.h>

void InsertSort(int* pData,int Count)

{

int iTemp;

int iPos;

for(int i=1;i<Count;i++)

{

iTemp = pData[i];

iPos = i-1;

while((iPos>=0) && (iTemp<pData[iPos])) {

pData[iPos+1] = pData[iPos];

iPos--;

}

pData[iPos+1] = iTemp;

}

}

void main()

{

int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};

InsertSort(data,7);

for (int i=0;i<7;i++)

cout<<data[i]<<" ";

cout<<"\n";

}

倒序(最糟情况)

第一轮：10,9,8,7->9,10,8,7(交换1次)(循环1次) 第二轮：9,10,8,7->8,9,10,7(交换1次)(循环2次) 第一轮：8,9,10,7->7,8,9,10(交换1次)(循环3次) 循环次数：6次

交换次数：3次

其他：

第一轮：8,10,7,9->8,10,7,9(交换0次)(循环1次)

第二轮：8,10,7,9->7,8,10,9(交换1次)(循环2次)

第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)(循环1次)

循环次数：4次

交换次数：2次

上面结尾的行为分析事实上造成了一种假象，让我们认为这种算法是简单算法中最好的，其实不是，

因为其循环次数虽然并不固定，我们仍可以使用O方法。从上面的结果可以看出，循环的次数f(n)<=

1/2*n*(n-1)<=1/2*n*n。所以其复杂度仍为O(n*n)（这里说明一下，其实如果不是为了展示这些简单

排序的不同，交换次数仍然可以这样推导）。现在看交换，从外观上看，交换次数是O(n)（推导类似

选择法），但我们每次要进行与内层循环相同次数的?=?操作。正常的一次交换我们需要三次?=?

而这里显然多了一些，所以我们浪费了时间。

最终，我个人认为，在简单排序算法中，选择法是最好的。

二、高级排序算法：

高级排序算法中我们将只介绍这一种，同时也是目前我所知道（我看过的资料中）的最快的。

它的工作看起来仍然象一个二叉树。首先我们选择一个中间值middle程序中我们使用数组中间值，然后

把比它小的放在左边，大的放在右边（具体的实现是从两边找，找到一对后交换）。然后对两边分别使

用这个过程（最容易的方法——递归）。

1.快速排序：

#include <iostream.h>

void run(int* pData,int left,int right)

{

int i,j;

int middle,iTemp;

i = left;

j = right;

middle = pData[(left+right)/2]; //求中间值

do{

while((pData[i]<middle) && (i<right))//从左扫描大于中值的数

i++;

while((pData[j]>middle) && (j>left))//从右扫描大于中值的数

j--;

if(i<=j)//找到了一对值

{

//交换

iTemp = pData[i];

pData[i] = pData[j];

pData[j] = iTemp;

i++;

j--;

}

}while(i<=j);//如果两边扫描的下标交错，就停止（完成一次）

//当左边部分有值(left<j)，递归左半边

if(left<j)

run(pData,left,j);

//当右边部分有值(right>i)，递归右半边

if(right>i)

run(pData,i,right);

}

void QuickSort(int* pData,int Count)

{

run(pData,0,Count-1);

}

void main()

{

int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};

QuickSort(data,7);

for (int i=0;i<7;i++)

cout<<data[i]<<" ";

cout<<"\n";

}

这里我没有给出行为的分析，因为这个很简单，我们直接来分析算法：首先我们考虑最理想的情况

1.数组的大小是2的幂，这样分下去始终可以被2整除。假设为2的k次方，即k=log2(n)。

2.每次我们选择的值刚好是中间值，这样，数组才可以被等分。

第一层递归，循环n次，第二层循环2*(n/2)......

所以共有n+2(n/2)+4(n/4)+...+n*(n/n) = n+n+n+...+n=k*n=log2(n)*n

所以算法复杂度为O(log2(n)*n)

其他的情况只会比这种情况差，最差的情况是每次选择到的middle都是最小值或最大值，那么他将变

成交换法（由于使用了递归，情况更糟）。但是你认为这种情况发生的几率有多大？？呵呵，你完全

不必担心这个问题。实践证明，大多数的情况，快速排序总是最好的。

如果你担心这个问题，你可以使用堆排序，这是一种稳定的O(log2(n)*n)算法，但是通常情况下速度要慢

于快速排序（因为要重组堆）。

三、其他排序

1.双向冒泡：

通常的冒泡是单向的，而这里是双向的，也就是说还要进行反向的工作。

代码看起来复杂，仔细理一下就明白了，是一个来回震荡的方式。

写这段代码的作者认为这样可以在冒泡的基础上减少一些交换（我不这么认为，也许我错

了）。

反正我认为这是一段有趣的代码，值得一看。 #include <iostream.h>

void Bubble2Sort(int* pData,int Count) {

int iTemp;

int left = 1;

int right =Count -1;

int t;

do

{

//正向的部分

for(int i=right;i>=left;i--)

{

if(pData[i]<pData[i-1])

{

iTemp = pData[i];

pData[i] = pData[i-1];

pData[i-1] = iTemp;

t = i;

}

}

left = t+1;

//反向的部分

for(i=left;i<right+1;i++) {

if(pData[i]<pData[i-1]) {

iTemp = pData[i]; pData[i] = pData[i-1]; pData[i-1] = iTemp; t = i;

}

}

right = t-1;

}while(left<=right); }

void main()

{

int data[] = {10,9,8,7,6,5,4}; Bubble2Sort(data,7); for (int i=0;i<7;i++) cout<<data[i]<<" "; cout<<"\n";

}

2.SHELL排序

这个排序非常复杂，看了程序就知道了。

首先需要一个递减的步长，这里我们使用的是9、5、3、1（最后的步长必须是1）。 工作原理是首先对相隔9-1个元素的所有内容排序，然后再使用同样的方法对相隔5-1个元素的排序

以次类推。

#include <iostream.h>

void ShellSort(int* pData,int Count)

{

int step[4];

step[0] = 9;

step[1] = 5;

step[2] = 3;

step[3] = 1;

int iTemp;

int k,s,w;

for(int i=0;i<4;i++)

{

k = step[i];

s = -k;

for(int j=k;j<Count;j++)

{

iTemp = pData[j];

w = j-k;//求上step个元素的下标

if(s ==0)

{

s = -k;

s++;

pData[s] = iTemp;

}

while((iTemp<pData[w]) && (w>=0) && (w<=Count)) {

pData[w+k] = pData[w];

w = w-k;

}

pData[w+k] = iTe

mp;

}

}

}

void main()

{

int data[] = {10,9,8,7,6,5,4,3,2,1,-10,-1};

ShellSort(data,12);

for (int i=0;i<12;i++)

cout<<data[i]<<" ";

cout<<"\n";

}

呵呵，程序看起来有些头疼。不过也不是很难，把s==0的块去掉就轻松多了，这里是避免

使用0

步长造成程序异常而写的代码。这个代码我认为很值得一看。

这个算法的得名是因为其发明者的名字D.L.SHELL。依照参考资料上的说法：“由于复杂的数学原因

避免使用2的幂次步长，它能降低算法效率。”另外算法的复杂度为n的1.2次幂。同样因为非常复杂并

“超出本书讨论范围”的原因（我也不知道过程），我们只有结果了。

四、基于模板的通用排序：

这个程序我想就没有分析的必要了，大家看一下就可以了。不明白可以在论坛上问。 MyData.h文件

///////////////////////////////////////////////////////

class CMyData

{

public:

CMyData(int Index,char* strData);

CMyData();

virtual ~CMyData();

int m_iIndex;

int GetDataSize(){ return m_iDataSize; };

const char* GetData(){ return m_strDatamember; };

//这里重载了操作符：

CMyData& operator =(CMyData &SrcData);

bool operator <(CMyData& data ); bool operator >(CMyData& data );

private:

char* m_strDatamember; int m_iDataSize;

};

////////////////////////////////////////////////////////

MyData.cpp文件

//////////////////////////////////////////////////////// CMyData::CMyData():

m_iIndex(0),

m_iDataSize(0),

m_strDatamember(NULL) {

}

CMyData::~CMyData()

{

if(m_strDatamember != NULL) delete[] m_strDatamember; m_strDatamember = NULL; }

CMyData::CMyData(int Index,char* strData): m_iIndex(Index),

m_iDataSize(0),

m_strDatamember(NULL)

{

m_iDataSize = strlen(strData);

m_strDatamember = new char[m_iDataSize+1]; strcpy(m_strDatamember,strData);

}

CMyData& CMyData::operator =(CMyData &SrcData) {

m_iIndex = SrcData.m_iIndex;

m_iDataSize = SrcData.GetDataSize();

m_strDatamember = new char[m_iDataSize+1]; strcpy(m_strDatamember,SrcData.GetData()); return *this;

}

bool CMyData::operator <(CMyData& data ) {

return m_iIndex<data.m_iIndex;

}

bool CMyData::operator >(CMyData& data )

{

return m_iIndex>data.m_iIndex;

}

///////////////////////////////////////////////////////////

//////////////////////////////////////////////////////////

//主程序部分

#include <iostream.h>

#include "MyData.h"

template <class T>

void run(T* pData,int left,int right)

{

int i,j;

T middle,iTemp;

i = left;

j = right;

//下面的比较都调用我们重载的操作符函数

middle = pData[(left+right)/2]; //求中间值

do{

while((pData[i]<middle) && (i<right))//从左扫描大于中值的数 i++;

while((pData[j]>middle) && (j>left))//从右扫描大于中值的数 j--;

if(i<=j)//找到了一对值

{

//交换

iTemp = pData[i];

pData[i] = pData[j];

pData[j] = iTemp;

i++;

j--;

}

}while(i<=j);//如果两边扫描的下标交错，就停止（完成一次）

//当左边部分有值(left<j)，递归左半边

if(left<j)

run(pData,left,j);

//当右边部分有值(right>i)，递归右半边

if(right>i)

run(pData,i,right);

}

template <class T>

void QuickSort(T* pData,int Count)

{

run(pData,0,Count-1);

}

void main()

{

CMyData data[] = {

CMyData(8,"xulion"),

CMyData(7,"sanzoo"),

CMyData(6,"wangjun"),

CMyData(5,"VCKBASE"),

CMyData(4,"jacky2000"),

CMyData(3,"cwally"),

CMyData(2,"VCUSER"),

CMyData(1,"isdong")

};

QuickSort(data,8);

for (int i=0;i<8;i++)

cout<<data[i].m_iIndex<<" "<<data[i].GetData()<<"\n"; cout<<"\n";

}

最后，希望大家愉快的编程。有什么意见，给我提吧！