算法系列15天速成——第二天 七大经典排序【中】
2018-01-17 23:08
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算法系列15天速成——第二天七大经典排序【中】转自：http://blog.csdn.net/m13666368773/article/details/7497418首先感谢朋友们对第一篇文章的鼎力支持，感动中.......
今天说的是选择排序，包括“直接选择排序”和“堆排序”。话说上次“冒泡排序”被快排虐了，而且“快排”赢得了内库的重用，众兄弟自然眼红，非要找快排一比高下。这不今天就来了两兄弟找快排算账。1.直接选择排序：先上图：
说实话，直接选择排序最类似于人的本能思想，比如把大小不一的玩具让三岁小毛孩对大小排个序，那小孩首先会在这么多玩具中找到最小的放在第一位，然后找到次小的放在第二位，以此类推。。。。。。
，小孩子多聪明啊，这么小就知道了直接选择排序。羡慕中........
对的，小孩子给我们上了一课，第一步：我们拿80作为参照物（base），在80后面找到一个最小数20,然后将80跟20交换。第二步:第一位数已经是最小数字了，然后我们推进一步在30后面找一位最小数，发现自己最小，不用交换。第三步：........最后我们排序完毕。大功告成。既然是来挑战的，那就5局3胜制。
[csharp]viewplaincopyusingSystem;
usingSystem.Collections.Generic;
usingSystem.Linq;
usingSystem.Text;
usingSystem.Threading;
usingSystem.Diagnostics;
namespaceSelectionSort
{
publicclassProgram
{
staticvoidMain(string[]args)
{
//5次比较
for(inti=1;i<=5;i++)
{
List<int>list=newList<int>();
//插入2w个随机数到数组中
for(intj=0;j<20000;j++)
{
Thread.Sleep(1);
list.Add(newRandom((int)DateTime.Now.Ticks).Next(1000,1000000));
}
Console.WriteLine("\n第"+i+"次比较：");
Stopwatchwatch=newStopwatch();
watch.Start();
varresult=list.OrderBy(single=>single).ToList();
watch.Stop();
Console.WriteLine("\n快速排序耗费时间："+watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("输出前十个数:"+string.Join(",",result.Take(10).ToList()));
watch.Start();
result=SelectionSort(list);
watch.Stop();
Console.WriteLine("\n直接选择排序耗费时间："+watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("输出前十个数:"+string.Join(",",list.Take(10).ToList()));
}
}
//选择排序
staticList<int>SelectionSort(List<int>list)
{
//要遍历的次数
for(inti=0;i<list.Count-1;i++)
{
//假设tempIndex的下标的值最小
inttempIndex=i;
for(intj=i+1;j<list.Count;j++)
{
//如果tempIndex下标的值大于j下标的值,则记录较小值下标j
if(list[tempIndex]>list[j])
tempIndex=j;
}
//最后将假想最小值跟真的最小值进行交换
vartempData=list[tempIndex];
list[tempIndex]=list[i];
list[i]=tempData;
}
returnlist;
}
}
}
堆排序：要知道堆排序，首先要了解一下二叉树的模型。下图就是一颗二叉树，具体的情况我后续会分享的。
那么堆排序中有两种情况（看上图理解）：大根堆：就是说父节点要比左右孩子都要大。小根堆：就是说父节点要比左右孩子都要小。那么要实现堆排序,必须要做两件事情：第一：构建大根堆。首先上图：
首先这是一个无序的堆，那么我们怎样才能构建大根堆呢？第一步：首先我们发现，这个堆中有2个父节点(2,,3);第二步：比较2这个父节点的两个孩子（4，5），发现5大。第三步：然后将较大的右孩子（5）跟父节点（2）进行交换，至此3的左孩子堆构建完毕，如图：
第四步：比较第二个父节点（3）下面的左右孩子（5，1），发现左孩子5大。第五步：然后父节点（3）与左孩子（5）进行交换，注意，交换后，堆可能会遭到破坏，必须按照以上的步骤一，步骤二，步骤三进行重新构造堆。最后构造的堆如下:
第二：输出大根堆。至此，我们把大根堆构造出来了，那怎么输出呢？我们做大根堆的目的就是要找出最大值，那么我们将堆顶（5）与堆尾（2）进行交换，然后将（5）剔除根堆，由于堆顶现在是（2），所以破坏了根堆，必须重新构造，构造完之后又会出现最大值，再次交换和剔除，最后也就是俺们要的效果了，
发现自己兄弟被别人狂殴，
，堆排序再也坐不住了，决定要和快排干一场。同样，快排也不甘示弱，谁怕谁？
[csharp]viewplaincopyusingSystem;
usingSystem.Collections.Generic;
usingSystem.Linq;
usingSystem.Text;
usingSystem.Threading;
usingSystem.Diagnostics;
namespaceHeapSort
{
publicclassProgram
{
staticvoidMain(string[]args)
{
//5次比较
for(intj=1;j<=5;j++)
{
List<int>list=newList<int>();
//插入2w个数字
for(inti=0;i<20000;i++)
{
Thread.Sleep(1);
list.Add(newRandom((int)DateTime.Now.Ticks).Next(1000,100000));
}
Console.WriteLine("\n第"+j+"次比较：");
Stopwatchwatch=newStopwatch();
watch.Start();
varresult=list.OrderBy(single=>single).ToList();
watch.Stop();
Console.WriteLine("\n快速排序耗费时间:"+watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("输出前十个数"+string.Join(",",result.Take(10).ToList()));
watch=newStopwatch();
watch.Start();
HeapSort(list);
watch.Stop();
Console.WriteLine("\n堆排序耗费时间:"+watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("输出前十个数"+string.Join(",",list.Take(10).ToList()));
}
}
///<summary>
///构建堆
///</summary>
///<paramname="list">待排序的集合</param>
///<paramname="parent">父节点</param>
///<paramname="length">输出根堆时剔除最大值使用</param>
staticvoidHeapAdjust(List<int>list,intparent,intlength)
{
//temp保存当前父节点
inttemp=list[parent];
//得到左孩子(这可是二叉树的定义，大家看图也可知道)
intchild=2*parent+1;
while(child<length)
{
//如果parent有右孩子，则要判断左孩子是否小于右孩子
if(child+1<length&&list[child]<list[child+1])
child++;
//父亲节点大于子节点，就不用做交换
if(temp>=list[child])
break;
//将较大子节点的值赋给父亲节点
list[parent]=list[child];
//然后将子节点做为父亲节点，已防止是否破坏根堆时重新构造
parent=child;
//找到该父亲节点较小的左孩子节点
child=2*parent+1;
}
//最后将temp值赋给较大的子节点，以形成两值交换
list[parent]=temp;
}
///<summary>
///堆排序
///</summary>
///<paramname="list"></param>
publicstaticvoidHeapSort(List<int>list)
{
//list.Count/2-1:就是堆中父节点的个数
for(inti=list.Count/2-1;i>=0;i--)
{
HeapAdjust(list,i,list.Count);
}
//最后输出堆元素
for(inti=list.Count-1;i>0;i--)
{
//堆顶与当前堆的第i个元素进行值对调
inttemp=list[0];
list[0]=list[i];
list[i]=temp;
//因为两值交换，可能破坏根堆，所以必须重新构造
HeapAdjust(list,0,i);
}
}
}
}
堆排序此时心里很尴尬，双双被KO，心里想，一定要捞回面子，一定要赢，于是堆排序提出了求“前K大问题”。（就是在海量数据中找出前几大的数据），快排一口答应，小意思，没问题。双方商定，在2w随机数中找出前10大的数：
[csharp]viewplaincopyusingSystem;
usingSystem.Collections.Generic;
usingSystem.Linq;
usingSystem.Text;
usingSystem.Threading;
usingSystem.Diagnostics;
namespaceQuickSort
{
publicclassProgram
{
staticvoidMain(string[]args)
{
//5此比较
for(intj=1;j<=5;j++)
{
List<int>list=newList<int>();
for(inti=0;i<20000;i++)
{
Thread.Sleep(1);
list.Add(newRandom((int)DateTime.Now.Ticks).Next(1000,100000));
}
Console.WriteLine("\n第"+j+"次比较：");
Stopwatchwatch=newStopwatch();
watch.Start();
varresult=list.OrderByDescending(single=>single).Take(10).ToList();
watch.Stop();
Console.WriteLine("\n快速排序求前K大耗费时间:"+watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("输出前十个数:"+string.Join(",",result.Take(10).ToList()));
watch=newStopwatch();
watch.Start();
result=HeapSort(list,10);
watch.Stop();
Console.WriteLine("\n堆排序求前K大耗费时间："+watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("输出前十个数:"+string.Join(",",list.Take(10).ToList()));
}
}
///<summary>
///构建堆
///</summary>
///<paramname="list">待排序的集合</param>
///<paramname="parent">父节点</param>
///<paramname="length">输出根堆时剔除最大值使用</param>
staticvoidHeapAdjust(List<int>list,intparent,intlength)
{
//temp保存当前父节点
inttemp=list[parent];
//得到左孩子(这可是二叉树的定义哇)
intchild=2*parent+1;
while(child<length)
{
//如果parent有右孩子，则要判断左孩子是否小于右孩子
if(child+1<length&&list[child]<list[child+1])
child++;
//父节点大于子节点，不用做交换
if(temp>=list[child])
break;
//将较大子节点的值赋给父亲节点
list[parent]=list[child];
//然后将子节点做为父亲节点，已防止是否破坏根堆时重新构造
parent=child;
//找到该父节点左孩子节点
child=2*parent+1;
}
//最后将temp值赋给较大的子节点，以形成两值交换
list[parent]=temp;
}
///<summary>
///堆排序
///</summary>
///<paramname="list">待排序的集合</param>
///<paramname="top">前K大</param>
///<returns></returns>
publicstaticList<int>HeapSort(List<int>list,inttop)
{
List<int>topNode=newList<int>();
//list.Count/2-1:就是堆中非叶子节点的个数
for(inti=list.Count/2-1;i>=0;i--)
{
HeapAdjust(list,i,list.Count);
}
//最后输出堆元素（求前K大）
for(inti=list.Count-1;i>=list.Count-top;i--)
{
//堆顶与当前堆的第i个元素进行值对调
inttemp=list[0];
list[0]=list[i];
list[i]=temp;
//最大值加入集合
topNode.Add(temp);
//因为顺序被打乱，必须重新构造堆
HeapAdjust(list,0,i);
}
returntopNode;
}
}
}
最后堆排序赶紧拉着直接选择排序一路小跑了，因为求前K大问题已经不是他原本来的目的。ps：直接选择排序的时间复杂度为：O(n^2)堆排序的时间复杂度：O(NlogN)
今天说的是选择排序，包括“直接选择排序”和“堆排序”。话说上次“冒泡排序”被快排虐了，而且“快排”赢得了内库的重用，众兄弟自然眼红，非要找快排一比高下。这不今天就来了两兄弟找快排算账。1.直接选择排序：先上图：
说实话，直接选择排序最类似于人的本能思想，比如把大小不一的玩具让三岁小毛孩对大小排个序，那小孩首先会在这么多玩具中找到最小的放在第一位，然后找到次小的放在第二位，以此类推。。。。。。
，小孩子多聪明啊，这么小就知道了直接选择排序。羡慕中........
对的，小孩子给我们上了一课，第一步：我们拿80作为参照物（base），在80后面找到一个最小数20,然后将80跟20交换。第二步:第一位数已经是最小数字了，然后我们推进一步在30后面找一位最小数，发现自己最小，不用交换。第三步：........最后我们排序完毕。大功告成。既然是来挑战的，那就5局3胜制。
[csharp]
usingSystem.Collections.Generic;
usingSystem.Linq;
usingSystem.Text;
usingSystem.Threading;
usingSystem.Diagnostics;
namespaceSelectionSort
{
publicclassProgram
{
staticvoidMain(string[]args)
{
//5次比较
for(inti=1;i<=5;i++)
{
List<int>list=newList<int>();
//插入2w个随机数到数组中
for(intj=0;j<20000;j++)
{
Thread.Sleep(1);
list.Add(newRandom((int)DateTime.Now.Ticks).Next(1000,1000000));
}
Console.WriteLine("\n第"+i+"次比较：");
Stopwatchwatch=newStopwatch();
watch.Start();
varresult=list.OrderBy(single=>single).ToList();
watch.Stop();
Console.WriteLine("\n快速排序耗费时间："+watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("输出前十个数:"+string.Join(",",result.Take(10).ToList()));
watch.Start();
result=SelectionSort(list);
watch.Stop();
Console.WriteLine("\n直接选择排序耗费时间："+watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("输出前十个数:"+string.Join(",",list.Take(10).ToList()));
}
}
//选择排序
staticList<int>SelectionSort(List<int>list)
{
//要遍历的次数
for(inti=0;i<list.Count-1;i++)
{
//假设tempIndex的下标的值最小
inttempIndex=i;
for(intj=i+1;j<list.Count;j++)
{
//如果tempIndex下标的值大于j下标的值,则记录较小值下标j
if(list[tempIndex]>list[j])
tempIndex=j;
}
//最后将假想最小值跟真的最小值进行交换
vartempData=list[tempIndex];
list[tempIndex]=list[i];
list[i]=tempData;
}
returnlist;
}
}
}
比赛结果公布：
堆排序：要知道堆排序，首先要了解一下二叉树的模型。下图就是一颗二叉树，具体的情况我后续会分享的。
那么堆排序中有两种情况（看上图理解）：大根堆：就是说父节点要比左右孩子都要大。小根堆：就是说父节点要比左右孩子都要小。那么要实现堆排序,必须要做两件事情：第一：构建大根堆。首先上图：
首先这是一个无序的堆，那么我们怎样才能构建大根堆呢？第一步：首先我们发现，这个堆中有2个父节点(2,,3);第二步：比较2这个父节点的两个孩子（4，5），发现5大。第三步：然后将较大的右孩子（5）跟父节点（2）进行交换，至此3的左孩子堆构建完毕，如图：
第四步：比较第二个父节点（3）下面的左右孩子（5，1），发现左孩子5大。第五步：然后父节点（3）与左孩子（5）进行交换，注意，交换后，堆可能会遭到破坏，必须按照以上的步骤一，步骤二，步骤三进行重新构造堆。最后构造的堆如下:
第二：输出大根堆。至此，我们把大根堆构造出来了，那怎么输出呢？我们做大根堆的目的就是要找出最大值，那么我们将堆顶（5）与堆尾（2）进行交换，然后将（5）剔除根堆，由于堆顶现在是（2），所以破坏了根堆，必须重新构造，构造完之后又会出现最大值，再次交换和剔除，最后也就是俺们要的效果了，
发现自己兄弟被别人狂殴，
，堆排序再也坐不住了，决定要和快排干一场。同样，快排也不甘示弱，谁怕谁？
[csharp]
usingSystem.Collections.Generic;
usingSystem.Linq;
usingSystem.Text;
usingSystem.Threading;
usingSystem.Diagnostics;
namespaceHeapSort
{
publicclassProgram
{
staticvoidMain(string[]args)
{
//5次比较
for(intj=1;j<=5;j++)
{
List<int>list=newList<int>();
//插入2w个数字
for(inti=0;i<20000;i++)
{
Thread.Sleep(1);
list.Add(newRandom((int)DateTime.Now.Ticks).Next(1000,100000));
}
Console.WriteLine("\n第"+j+"次比较：");
Stopwatchwatch=newStopwatch();
watch.Start();
varresult=list.OrderBy(single=>single).ToList();
watch.Stop();
Console.WriteLine("\n快速排序耗费时间:"+watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("输出前十个数"+string.Join(",",result.Take(10).ToList()));
watch=newStopwatch();
watch.Start();
HeapSort(list);
watch.Stop();
Console.WriteLine("\n堆排序耗费时间:"+watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("输出前十个数"+string.Join(",",list.Take(10).ToList()));
}
}
///<summary>
///构建堆
///</summary>
///<paramname="list">待排序的集合</param>
///<paramname="parent">父节点</param>
///<paramname="length">输出根堆时剔除最大值使用</param>
staticvoidHeapAdjust(List<int>list,intparent,intlength)
{
//temp保存当前父节点
inttemp=list[parent];
//得到左孩子(这可是二叉树的定义，大家看图也可知道)
intchild=2*parent+1;
while(child<length)
{
//如果parent有右孩子，则要判断左孩子是否小于右孩子
if(child+1<length&&list[child]<list[child+1])
child++;
//父亲节点大于子节点，就不用做交换
if(temp>=list[child])
break;
//将较大子节点的值赋给父亲节点
list[parent]=list[child];
//然后将子节点做为父亲节点，已防止是否破坏根堆时重新构造
parent=child;
//找到该父亲节点较小的左孩子节点
child=2*parent+1;
}
//最后将temp值赋给较大的子节点，以形成两值交换
list[parent]=temp;
}
///<summary>
///堆排序
///</summary>
///<paramname="list"></param>
publicstaticvoidHeapSort(List<int>list)
{
//list.Count/2-1:就是堆中父节点的个数
for(inti=list.Count/2-1;i>=0;i--)
{
HeapAdjust(list,i,list.Count);
}
//最后输出堆元素
for(inti=list.Count-1;i>0;i--)
{
//堆顶与当前堆的第i个元素进行值对调
inttemp=list[0];
list[0]=list[i];
list[i]=temp;
//因为两值交换，可能破坏根堆，所以必须重新构造
HeapAdjust(list,0,i);
}
}
}
}
结果公布：
堆排序此时心里很尴尬，双双被KO，心里想，一定要捞回面子，一定要赢，于是堆排序提出了求“前K大问题”。（就是在海量数据中找出前几大的数据），快排一口答应，小意思，没问题。双方商定，在2w随机数中找出前10大的数：
[csharp]
usingSystem.Collections.Generic;
usingSystem.Linq;
usingSystem.Text;
usingSystem.Threading;
usingSystem.Diagnostics;
namespaceQuickSort
{
publicclassProgram
{
staticvoidMain(string[]args)
{
//5此比较
for(intj=1;j<=5;j++)
{
List<int>list=newList<int>();
for(inti=0;i<20000;i++)
{
Thread.Sleep(1);
list.Add(newRandom((int)DateTime.Now.Ticks).Next(1000,100000));
}
Console.WriteLine("\n第"+j+"次比较：");
Stopwatchwatch=newStopwatch();
watch.Start();
varresult=list.OrderByDescending(single=>single).Take(10).ToList();
watch.Stop();
Console.WriteLine("\n快速排序求前K大耗费时间:"+watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("输出前十个数:"+string.Join(",",result.Take(10).ToList()));
watch=newStopwatch();
watch.Start();
result=HeapSort(list,10);
watch.Stop();
Console.WriteLine("\n堆排序求前K大耗费时间："+watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("输出前十个数:"+string.Join(",",list.Take(10).ToList()));
}
}
///<summary>
///构建堆
///</summary>
///<paramname="list">待排序的集合</param>
///<paramname="parent">父节点</param>
///<paramname="length">输出根堆时剔除最大值使用</param>
staticvoidHeapAdjust(List<int>list,intparent,intlength)
{
//temp保存当前父节点
inttemp=list[parent];
//得到左孩子(这可是二叉树的定义哇)
intchild=2*parent+1;
while(child<length)
{
//如果parent有右孩子，则要判断左孩子是否小于右孩子
if(child+1<length&&list[child]<list[child+1])
child++;
//父节点大于子节点，不用做交换
if(temp>=list[child])
break;
//将较大子节点的值赋给父亲节点
list[parent]=list[child];
//然后将子节点做为父亲节点，已防止是否破坏根堆时重新构造
parent=child;
//找到该父节点左孩子节点
child=2*parent+1;
}
//最后将temp值赋给较大的子节点，以形成两值交换
list[parent]=temp;
}
///<summary>
///堆排序
///</summary>
///<paramname="list">待排序的集合</param>
///<paramname="top">前K大</param>
///<returns></returns>
publicstaticList<int>HeapSort(List<int>list,inttop)
{
List<int>topNode=newList<int>();
//list.Count/2-1:就是堆中非叶子节点的个数
for(inti=list.Count/2-1;i>=0;i--)
{
HeapAdjust(list,i,list.Count);
}
//最后输出堆元素（求前K大）
for(inti=list.Count-1;i>=list.Count-top;i--)
{
//堆顶与当前堆的第i个元素进行值对调
inttemp=list[0];
list[0]=list[i];
list[i]=temp;
//最大值加入集合
topNode.Add(temp);
//因为顺序被打乱，必须重新构造堆
HeapAdjust(list,0,i);
}
returntopNode;
}
}
}
求前K大的输出结果：
最后堆排序赶紧拉着直接选择排序一路小跑了，因为求前K大问题已经不是他原本来的目的。ps：直接选择排序的时间复杂度为：O(n^2)堆排序的时间复杂度：O(NlogN)
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