数据结构内排序笔记

时间: 2023-07-06 11:24:13 浏览: 145
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数据结构内排序

好的,我可以为您提供关于数据结构内排序的笔记。 内排序是指在排序过程中,所有待排序的数据元素全部存放在内存中进行排序。常见的内排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。 1. 冒泡排序 冒泡排序是一种交换排序。它的基本思想是:通过交换相邻两个元素的位置,把大的元素往后面移动,小的元素往前面移动,从而实现排序的目的。 代码实现: ```c void bubble_sort(int arr[], int len) { for (int i = 0; i < len - 1; i++) { for (int j = 0; j < len - i - 1; j++) { if (arr[j] > arr[j+1]) { swap(arr[j], arr[j+1]); } } } } ``` 2. 插入排序 插入排序是一种插入排序。它的基本思想是:将待排序的元素插入到已经排好序的序列中,从而得到一个新的、更大的有序序列。 代码实现: ```c void insertion_sort(int arr[], int len) { int i, j, tmp; for (i = 1; i < len; i++) { tmp = arr[i]; for (j = i; j > 0 && arr[j-1] > tmp; j--) { arr[j] = arr[j-1]; } arr[j] = tmp; } } ``` 3. 选择排序 选择排序是一种选择排序。它的基本思想是:每次从待排序的序列中选择一个最小的元素,放到已经排好序的序列的末尾,直到所有元素都排好序。 代码实现: ```c void selection_sort(int arr[], int len) { int i, j, min_idx; for (i = 0; i < len - 1; i++) { min_idx = i; for (j = i + 1; j < len; j++) { if (arr[j] < arr[min_idx]) { min_idx = j; } } swap(arr[i], arr[min_idx]); } } ``` 4. 快速排序 快速排序是一种分治排序。它的基本思想是:通过一趟排序将待排序序列分割成独立的两部分,其中一部分的所有元素都比另一部分的元素小,然后再对这两部分分别进行排序,直到整个序列排好序为止。 代码实现: ```c void quick_sort(int arr[], int l, int r) { if (l < r) { int i = l, j = r, x = arr[l]; while (i < j) { while (i < j && arr[j] >= x) j--; if (i < j) arr[i++] = arr[j]; while (i < j && arr[i] < x) i++; if (i < j) arr[j--] = arr[i]; } arr[i] = x; quick_sort(arr, l, i-1); quick_sort(arr, i+1, r); } } ``` 5. 归并排序 归并排序是一种分治排序。它的基本思想是:将待排序序列分成若干个子序列,每个子序列都是有序的,然后再将子序列合并成一个有序序列。 代码实现: ```c void merge(int arr[], int l, int m, int r) { int i, j, k; int n1 = m - l + 1; int n2 = r - m; int L[n1], R[n2]; for (i = 0; i < n1; i++) L[i] = arr[l + i]; for (j = 0; j < n2; j++) R[j] = arr[m + 1 + j]; i = 0; j = 0; k = l; while (i < n1 && j < n2) { if (L[i] <= R[j]) { arr[k++] = L[i++]; } else { arr[k++] = R[j++]; } } while (i < n1) { arr[k++] = L[i++]; } while (j < n2) { arr[k++] = R[j++]; } } void merge_sort(int arr[], int l, int r) { if (l < r) { int m = (l + r) / 2; merge_sort(arr, l, m); merge_sort(arr, m+1, r); merge(arr, l, m, r); } } ``` 以上是内排序的几种常见算法。需要注意的是,不同的算法在不同的数据情况下,其效率也会有所不同。
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