程序员必知8大排序3大查找.docVIP

第二篇《程序员必知8大排序3大查找（）》  每天都在叫嚣自己会什么技术，什么框架，可否意识到你每天都在被这些新名词、新技术所迷惑，.NET、XML等等技术固然诱人，可是如果自己的基础不扎实，就像是在云里雾里行走一样，只能看到眼前，不能看到更远的地方。这些新鲜的技术掩盖了许多底层的原理，要想真正的学习技术还是走下云端，扎扎实实的把基础知识学好，有了这些基础，要掌握那些新技术也就很容易了。 要编写出优秀的代码同样要扎实的基础，如果排序和查找算法学的不好，怎么对程序的性能进行优化？废话不多说，本文要介绍的这些排序算法就是基础中的基础，程序员必知！  1、直接插入排序 （1）基本思想：在要排序的一组数中，假设前面(n-1) [n=2] 个数已经是排 好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数 也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。 （2）实例 2、希尔排序（也称最小增量排序）  （1）基本思想：算法先将要排序的一组数按某个增量d（n/2,n为要排序数的个数）分成若干组，每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行直接插入排序，然后再用一个较小的增量（d/2）对它进行分组，在每组中再进行直接插入排序。当增量减到1时，进行直接插入排序后，排序完成。 （2）实例：  3、简单选择排序  （1）基本思想：在要排序的一组数中，选出最小的一个数与第一个位置的数交换； 然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。 （2）实例：  4、堆排序  （1）基本思想：堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。 堆的定义如下：具有n个元素的序列（h1,h2,...,hn),当且仅当满足（hi=h2i,hi=2i+1）或（hi=h2i,hi=2i+1）(i=1,2,...,n/2)时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。由堆的定义可以看出，堆顶元素（即第一个元素）必为最大项（大顶堆）。完全二叉树可以很直观地表示堆的结构。堆顶为根，其它为左子树、右子树。初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树，调整它们的存储序，使之成为一个堆，这时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类推，直到只有两个节点的堆，并对它们作交换，最后得到有n个节点的有序序列。从算法描述来看，堆排序需要两个过程，一是建立堆，二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数，二是反复调用渗透函数实现排序的函数。 （2）实例： 初始序列：46,79,56,38,40,84 建堆： 交换，从堆中踢出最大数  剩余结点再建堆，再交换踢出最大数 依次类推：最后堆中剩余的最后两个结点交换，踢出一个，排序完成。 5、冒泡排序  （1）基本思想：在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整，让较大的数往下沉，较小的往上冒。即：每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时，就将它们互换。 （2）实例：  未完待续，第二篇将介绍剩余3大排序，排序稳定性，复杂度（这句话过期，呵呵！）  第二篇杀到，《程序员必知8大排序3大查找（二）》 希望大家多多支持！ 接上篇《程序员必知8大排序3大查找（一）》 本文我们先把剩余的三大排序说完，然后讨论一下排序的稳定性问题，最后再总结一下排序的时间复杂度和空间复杂度。 （1到5见上篇） 6、快速排序 （1）基本思想：选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素,通过一趟扫描，将待排序列分成两部分,一部分比基准元素小,一部分大于等于基准元素,此时基准元素在其排好序后的正确位置,然后再用同样的方法递归地排序划分的两部分。 （2）实例：   上图中将待排序列分成两部分,一部分比基准元素小,一部分大于基准元素,然后对这两部分重复上图的求解过程。 （这只是快速排序的一种实现方式，个人认为比较容易理解）  7、归并排序  （1）基本排序：归并（Merge）排序法是将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表，即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。 （2）实例：  8、基数排序  （1）基本思想：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。然后，从最低位开始，依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后,数列就变成一个有序序列。 （2）实例：  稳定性说明：排序前，2（或者更多）个相等的数在序列的前后位置顺序和排序后它们在序列中的前后位置顺序一样。  实例： 待排序数列：5,4,8,