图解十大排序算法：C语言代码实现及原理剖析

资源摘要信息:"几十张无水印图完美搞定面试官经常问的十大经典排序算法（含C语言代码.rar"中包含了面试中常问的十大经典排序算法的详细介绍和C语言代码实现。以下是各排序算法的详细知识点： 1. 冒泡排序 简介：冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。 复杂度与稳定性：时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)，是一种稳定的排序算法。 思路原理：通过重复遍历待排序的数列，比较相邻元素，若逆序则交换，每轮遍历后最大的元素会被放在它的最终位置。 图示过程：通过多轮遍历，每轮遍历结束后，最大的元素会"冒泡"到数列的末尾。 主要代码实现：使用双层循环，外层控制遍历轮数，内层控制每轮的比较和交换过程。 2. 选择排序 简介：选择排序是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。 复杂度与稳定性：时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)，是一种不稳定的排序算法。 过程介绍：通过不断选择未排序部分的最小（或最大）元素，与未排序部分的第一个元素交换，从而将最小（或最大）元素移动到已排序部分。 图示过程：在每轮选择中，选择出最小元素，并与未排序部分的第一个元素交换。 代码实现：通过循环遍历待排序数组，每次选择一个最小值，并与未排序部分的开始位置交换。 3. 插入排序 简介：插入排序的工作方式像很多人排队买票，每个人手上都有票，已经买好票的人是一个有序的队列。 复杂度与稳定性：时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)，是一种稳定的排序算法。 过程介绍：从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序，取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描，如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置。 图示过程：每一轮插入操作，都将一个元素插入到已排序的序列中的适当位置。 代码实现：通过双层循环，外层遍历数组元素，内层循环负责在已排序部分找到合适的插入位置并进行插入。 4. 希尔排序 简介：希尔排序是插入排序的一种更高效的改进版本，也称为缩小增量排序。 复杂度与稳定性：时间复杂度依赖于增量序列的选择，通常为O(nlogn)到O(n^2)之间，空间复杂度为O(1)，是一种不稳定的排序算法。 过程介绍：希尔排序通过将原来要排序的数列分割成若干个子序列，分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录"基本有序"时，再对全体记录进行一次直接插入排序。 图示过程：通过选择合适的增量序列，先将数组按增量分组进行排序，随后缩小增量继续排序。 代码实现：实现中需要定义增量序列，并使用嵌套循环进行分组排序。 5. 堆排序 简介：堆排序是一种基于比较的排序算法，通过构建大顶堆或小顶堆，实现数据的排序。 复杂度与稳定性：时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(1)，是一种不稳定的排序算法。 什么是堆？：堆是一种特殊的完全二叉树，若满足所有父节点的值均大于或等于（小顶堆）或小于或等于（大顶堆）其子节点的值。 过程介绍：将输入无序序列构造成一个大顶堆，此时整个序列的最大值就是堆顶，将其与末尾元素交换，然后将剩余n-1个元素重新调整为大顶堆。 主要代码实现：通过调整堆的结构，包括建堆和排序过程中不断调整堆。 6. 归并排序 简介：归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法，该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。 复杂度与稳定性：时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)，是一种稳定的排序算法。 过程介绍：将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。 图示过程：通过递归将数组分成两个子序列，对子序列进行排序后，再将结果合并。 主要代码实现：使用递归函数，先将序列分成单个元素，然后合并成有序序列。 7. 快速排序 简介：快速排序是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。 复杂度与稳定性：时间复杂度平均为O(nlogn)，最坏情况为O(n^2)，空间复杂度为O(logn)，是一种不稳定的排序算法。 过程介绍：选择一个基准元素，通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序。 图示过程：通过基准元素将数组分为两部分，左边部分所有元素小于基准，右边所有元素大于基准。 主要代码实现：选择基准元素，分区，递归地对两部分进行快速排序。 8. 计数排序 简介：计数排序是一种非比较型的排序算法，利用数组下标来确定元素的正确位置。 复杂度与稳定性：时间复杂度为O(n+k)，空间复杂度为O(k)，其中k是整数范围，是一种稳定的排序算法。 过程介绍：为每个输入的元素x，确定小于x的元素个数，然后确定x在输出序列中的位置，最后将x放到这个位置。 图示过程：通过计算每个元素的频次，然后根据频次确定元素在排序后数组的位置。 代码实现：使用额外的空间来存储频次信息，再根据频次信息更新原数组。 9. 桶式排序 简介：桶排序是计数排序的一种改进，它利用了函数的映射关系，假设输入数据均匀分布在一定范围内，将数据分到有限数量的桶里。 复杂度与稳定性：时间复杂度为O(n+k)，空间复杂度为O(n)，其中k是桶的个数，是一种稳定的排序算法。 过程介绍：将数组分到有限数量的桶里，每个桶再个别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排序）。 图示过程：通过分配到多个桶中，桶内使用其他排序方法，最后顺序输出所有桶中的元素。 代码实现：创建足够数量的桶，将数据分配到各个桶内，然后对每个桶内的数据进行排序。 10. 基数排序 简介：基数排序是按照低位先排序，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。 复杂度与稳定性：时间复杂度为O(nk)，其中k是最大的数的位数，空间复杂度为O(n+k)，是一种稳定的排序算法。 图示过程：通过比较数据的每一位，从最低位开始，逐步向高位进行排序。 过程介绍：将所有待比较数值（正整数）统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。 主要代码实现：使用多轮循环，从最低有效位开始，对每个位进行排序。 总结：本文档详尽介绍了面试中经常考察的十大经典排序算法，每种算法都配有详细的文字描述和对应的C语言代码实现，方便读者理解和应用。通过这些排序算法的学习，可以为面试和技术提升打下坚实基础。