数据结构 排序，c++

数据结构中的排序是指将一组数据按照特定顺序排列的操作，常见的有升序或降序。在 C++ 中，排序算法是非常基础且重要的部分，可以大致分为内置排序和自定义排序：

1. **内置排序**：C++ 标准库提供了一些高效的排序函数，如 `sort()` 函数，它可以在 `<vector>`、`<array>` 等容器上直接应用，对整型数组、浮点数、甚至是自定义类型（只要实现了比较运算符）进行排序。

#include <algorithm>
std::sort(array.begin(), array.end()); // 对一个数组进行排序

2. **自定义排序**：如果需要更复杂的排序规则，比如基于某个字段或多列排序，可以编写自定义的比较函数，并传递给上述函数，或者使用 `partial_sort()`、`stable_sort()` 等函数。

3. **常见排序算法**：
- 冒泡排序、选择排序、插入排序：简单直观，但效率较低；
- 二分查找排序：适用于已排序的数据，如快速排序、归并排序等；
- 堆排序、基数排序：适用于特定场景下的高效排序。

相关问题

数据结构选择排序C++

选择排序是一种简单直观的排序算法，其基本思想是每次选择待排序数组中最小（或最大）的元素，放到已排序数组的末尾（或开头）。具体实现如下：

void selection_sort(int arr[], int n)
{
    for (int i = 0; i < n - 1; i++)
    {
        int min_idx = i;
        for (int j = i + 1; j < n; j++)
        {
            if (arr[j] < arr[min_idx])
            {
                min_idx = j;
            }
        }
        swap(arr[i], arr[min_idx]);
    }
}

其中，n表示待排序数组的长度。在实现过程中，我们使用两个循环，外层循环控制已排序数组的范围，内层循环用于查找未排序数组中最小元素的下标。在内层循环结束后，将未排序数组中最小元素与已排序数组的末尾元素进行交换，即可完成一次选择排序。

需要注意的是，选择排序的时间复杂度为O(n^2)，不适用于大规模数据的排序。

c++ 数据结构 排序

排序是对一组数据按照某种规则进行排列的算法。在C++中，有多种排序算法可以使用。

其中几个常见的排序算法包括选择排序（Selection sort）、冒泡排序（Bubble sort）、希尔排序（Shell sort）和归并排序（Merge sort）。

选择排序是一种简单直观的排序算法，它的工作原理是每次找出第i小的元素，并将这个元素与数组第i个位置上的元素交换。选择排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n是待排序数组的大小。

冒泡排序是另一种简单的排序算法，它的工作原理是通过相邻元素的比较和交换来将较大的元素逐渐“冒泡”到数组的末尾。冒泡排序的时间复杂度也是O(n^2)。

希尔排序是一种改进的插入排序算法，它通过将整个待排序序列分割成若干个子序列来进行排序，最后再对整个序列进行一次插入排序。希尔排序的时间复杂度为O(n^(3/2))，性能较好。

归并排序是一种分治策略的排序算法，它的工作原理是将待排序序列分成两个子序列，分别对子序列进行递归排序，然后再将已排序的子序列合并成一个有序序列。归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，具有稳定性。

根据您提供的代码，第一个部分是希尔排序的实现代码，第二个部分是选择排序的实现代码。您可以根据自己的需求选择其中一种排序算法来进行排序。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [C++ 数据结构与算法 （十一）（排序算法）](https://blog.csdn.net/qq_19887221/article/details/124198104)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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