排序算法之交换排序

交换排序的基本思想是：两两比较待排序记录的关键字，发现两个记录的次序相反时即进行交换，直到没有反序的记录为止。

应用交换排序基本思想的主要排序方法有：冒泡排序（Bubble sort）和快速排序（Quick sort）。

1.        冒泡排序

(1)      冒泡排序思想：第一趟排序：首先将第一个记录的关键字和第二个记录的关键字比较，若为逆序，则将两个记录交换之，然后比较第二个和第三个的关键字。以此类推，直至第n-1个记录和第n个记录关键字比较为止。该过程为第一趟排序，使得最大的关键字排到了最后面。第二趟排序：对前n-1个记录进行相同操作，完成后使得次大的关键字排在n-1位置上。以此类推，进行第三、四次排序直到排序结束。判断排序结束条件是：在一趟排序过程中没有发生过交换记录的操作。一般第i趟排序是从第1个元素到（n-i+1）个记录依次比较相邻两个记录关键字，并在逆序时交换记录。

(2)      冒泡排序算法：

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void bubble_sort(sqlist *s)  

{  

    int     i, j, n, flag = 1;  

    datatype    tmp;  

      

    n = s->len;  

    for (i = 0; i < n-1 && flag; ++i) {  

        flag = 0;  

        for (j = 0; j < n-i-1; ++j) {  

            if (s->data[j].key > s->data[j+1].key) {  

                tmp = s->data[j];  

                s->data[j] = s->data[j+1];  

                s->data[j+1] = tmp;  

                flag = 1;  

            }  

        }  

        output_list(*s);  /* 测试用 */  

    }  

}  

(3)      算法效率分析

最好情况：初始序列为正序序列，只需进行一次排序，在此过程中进行n-1次比较，不移动数据。

最差情况：初始序列为逆序序列，需要进行n-1趟排序，需要进行内n(n-1)/2次比较，并且移动数据，每次比较都必须移动记录三次来达到交换记录位置。因此总的时间复杂度为O(n2)。

冒泡排序是就地排序，是稳定的。

2.        快速排序

(1)      快速排序的基本思想

通过一趟排序将待排记录分割成独立两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键小，则可以分别对这两部分记录继续进行排序，以达到这个序列有序。

设当前待排序的无序区为R[low..high]，　在R[low..high]中任选一个记录作为基准(Pivot)，以此基准将当前无序区划分为左、右两个较小的子区间R[low..pivotpos-1)和R[pivotpos+1..high]，并使左边子区间中所有记录的关键字均小于等于基准记录(不妨记为pivot)的关键字pivot.key，右边的子区间中所有记录的关键字均大于等于pivot.key，而基准记录pivot则位于正确的位置(pivotpos)上，它无须参加后续的排序。通过递归调用快速排序对左、右子区间R[low..pivotpos-1]和R[pivotpos+1..high]快速排序。两个递归调用结束时，其左、右两个子区间已有序。

(2)      快速排序算法

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int partition(sqlist *s, int low, int high)  

{  

    keytype         pivotkey;  

    datatype        t;  

  

    t = s->data[low];  

    pivotkey = s->data[low].key;  

      

    while (low < high) {  

        while (low<high && s->data[high].key >= pivotkey)  

            --high;  

        if (low < high)  

            s->data[low++] = s->data[high];  

          

        while (low<high && s->data[low].key <= pivotkey)  

            ++low;  

        if (low < high)  

            s->data[high--] = s->data[low];  

    }  

    s->data[low] = t;  

    return low;  

}  

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void quick_sort(sqlist *s, int low, int high)  

{  

    int         pivotloc;  

    static  int     count = 1;  

  

    if (low < high) {  

        pivotloc = partition(s, low, high);  

        output_list2(*s, pivotloc, count);/* 测试用 */  

        ++count;                          /* 测试用 */  

        quick_sort(s, low, pivotloc-1);  

        quick_sort(s, pivotloc+1, high);  

    }  

}  

(3)      算法分析

1)       最坏时间复杂度：

    　 最坏情况是每次划分选取的基准都是当前无序区中关键字最小(或最大)的记录，划分的结果是基准左边的子区间为空(或右边的子区间为空)，而划分所得的另一个非空的子区间中记录数目，仅仅比划分前的无序区中记录个数减少一个。

    　 因此，快速排序必须做n-1次划分，第i次划分开始时区间长度为n-i+1，所需的比较次数为n-i(1≤i≤n-1)，故总的比较次数达到最大值：n(n-1)/2=O(n2)。

如果按上面给出的划分算法，每次取当前无序区的第1个记录为基准，那么当文件的记录已按递增序(或递减序)排列时，每次划分所取的基准就是当前无序区中关键字最小(或最大)的记录，则快速排序所需的比较次数反而最多。

2)       最好时间复杂度

    在最好情况下，每次划分所取的基准都是当前无序区的"中值"记录，划分的结果是基准的左、右两个无序子区间的长度大致相等。总的关键字比较次数：0(nlgn)

因为快速排序的记录移动次数不大于比较的次数，所以快速排序的最坏时间复杂度应为0(n2)，最好时间复杂度为O(nlgn)。

3)       平均时间复杂度

尽管快速排序的最坏时间为O(n2)，但就平均性能而言，它是基于关键字比较的内部排序算法中速度最快者，快速排序亦因此而得名。它的平均时间复杂度为O(nlgn)。

4)       空间复杂度

快速排序在系统内部需要一个栈来实现递归。若每次划分较为均匀，则其递归树的高度为O(lgn)，故递归后需栈空间为O(lgn)。最坏情况下，递归树的高度为O(n)，所需的栈空间为O(n)。

5)       快速排序是非稳定的。

(2)      基准关键字的选择

   　在当前无序区中选取划分的基准关键字是决定算法性能的关键。

1)       "三者取中"的规则

    　"三者取中"规则，即在当前区间里，将该区间首、尾和中间位置上的关键字比较，取三者之中值所对应的记录作为基准，在划分开始前将该基准记录和该区伺的第1个记录进行交换，此后的划分过程与上面所给的Partition算法完全相同。

2)       取位于low和high之间的随机数k(low≤k≤high)，用R[k]作为基准

    　选取基准最好的方法是用一个随机函数产生一个取位于low和high之间的随机数k(low≤k≤high)，用R[k]作为基准，这相当于强迫R[low..high]中的记录是随机分布的。用此方法所得到的快速排序一般称为随机的快速排序。

3.        算法实现源码
http://download.csdn.net/detail/algorithm_only/3856415