C++排序算法实现详解与分类

资源摘要信息:"C++算法实现代码集" 一、排序算法概念 排序算法是计算机科学中一个重要的算法类别，用于将一组数据按照一定的顺序进行排列。根据排序过程中是否保持原有元素的相对位置，排序算法可分为稳定排序和不稳定排序。 二、稳定排序算法 稳定排序算法是指在排序过程中，如果两个元素相等，那么它们在排序前后的相对位置不会改变。常见的稳定排序算法包括： 1. 冒泡排序：通过重复遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果顺序错误就把它们交换过来。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)。 2. 插入排序：通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序的时间复杂度同样为O(n^2)。 3. 归并排序：采用分治法的一个非常典型的应用，它将两个或两个以上的有序表合并成一个新的有序表。归并排序的时间复杂度为O(nlogn)。 4. 计数排序：是一种非比较排序算法，利用数组下标来确定元素的正确位置。计数排序的时间复杂度为O(n+k)，k是整数的范围。 5. 桶排序：将数组分到有限数量的桶里，每个桶再个别排序。桶排序的时间复杂度为O(n+k)。 6. 基数排序：按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；以此类推，直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的，先按低优先级排序，再按高优先级排序。 三、不稳定排序算法 不稳定排序算法是指在排序过程中，如果两个相等的元素在排序前后的相对位置发生了改变。常见的不稳定排序算法包括： 1. 选择排序：每次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。选择排序的时间复杂度为O(n^2)。 2. 希尔排序：是插入排序的一种更高效的改进版本，通过将原本无序的数组分成若干子序列分别进行直接插入排序。希尔排序的时间复杂度为O(nlog^2n)至O(n^(3/2))不等。 3. 快速排序：通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。快速排序的时间复杂度为O(nlogn)。 4. 堆排序：利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法，将待排序的序列构造成一个大顶堆，此时整个序列的最大值就是堆顶的根节点。一般升序排序，将根节点与最后一个节点交换，然后降低堆的规模继续进行调整，直到堆的大小为1，完成排序。堆排序的时间复杂度为O(nlogn)。 四、内排序与外排序 1. 内排序：是在排序的整个过程中，所有的数据元素全部被加载到内存中，然后进行排序处理，不需要进行外存操作。 2. 外排序：当待排序的数据量很大，以至于内存无法一次性装下这些数据时，需要先将数据存储在磁盘上，排序时将数据分批次读入内存进行处理，再将处理结果输出到磁盘上，这个过程涉及到内外存之间的数据传输。 五、比较排序与非比较排序 1. 比较排序：在排序的最终结果里，元素之间的次序依赖于它们之间的比较。每个数都必须和其他数进行比较，才能确定自己的位置。常见的快速排序、归并排序、堆排序、冒泡排序等都属于比较排序。 2. 非比较排序：通过确定每个元素之前，应该有多少个元素来排序，而不需要通过元素之间的比较。例如计数排序、基数排序、桶排序等。 资源摘要信息:"C++算法实现代码集" 以上内容总结了C++算法实现代码集中的关键知识点，包括不同排序算法的特性和应用场景，内排序与外排序的区别，以及比较排序和非比较排序的不同之处。这些知识点对于理解C++中的排序算法实现至关重要，并且对于编写高效、稳定的排序程序具有指导意义。