基礎排序演算法詳解與優化

2022-01-15 05:01:50 字數 2260 閱讀 7505

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常見的基礎排序有選擇排序、氣泡排序和插入排序。眾所周知,他們的時間複雜度是 o(n*n)。

但是,現在要重新認識一下基礎排序演算法,尤其是「插入排序」:在近乎有序的情況下,插入排序的時間複雜度可以降低到 o(n)的程度。

因此,在處理系統日誌的任務中,因為日誌記錄是按照時間排序,但偶爾會有幾條是亂序,此時使用插入排序再好不過。而對於高階排序演算法,乙個常見的優化就是利用插入排序做區域性資料排序優化。

排序演算法被封裝在了sortbase.h中的sortbase命名空間中,以實現模板化和防止命名衝突。如下圖所示:

假設從小到大排序,那麼,剛開始指標指向第乙個資料,選擇從當前指標所指向資料到最後乙個資料間最小的資料,將它放在指標位置。

指標後移一位,重複上述步驟,直到指標移動到最後乙個資料。

這種重複保證了每次,指標前面的資料都是從小到大排好順序的資料。所以,從頭到尾掃瞄一遍,自然排好序了。

**如下:

template void selectionsort(t arr, int n) 

}swap(arr[i], arr[minindex]);

}}

假設排序是從小到大排序。

我一直感覺氣泡排序是和選擇排序反過來了(如果說錯請指正)。因為選擇排序是每次選擇最小的資料,放到當前指標位置;而氣泡排序是把不停交換相鄰資料,直到把最大的資料「冒泡」到應該到的位置。

在實現過程中,因為需要不停交換相鄰兩個資料,因此,消耗了很多額外時間。

template void bubblesort(t arr, int n) 

}n = newn; // 不再考慮 newn 後的資料

} while (newn > 0);

}

插入排序容易和上面兩個演算法搞混。可以模擬打撲克牌時候的對撲克牌進行排序:我們會先排序前 1 張、然後是前 2 張、前 3 張 ... 一直到前 n 張。演算法實現顯然是雙重迴圈,如下所示:

template void insertionsort(t arr, int n)  else }}}

顯然,插入排序也能在區域性排好序的情況下跳出迴圈(**中的優化),以減少演算法消耗時間。

然而上述演算法其實跑分並比不上選擇排序,因為swap(arr[j], arr[j - 1]);這行**交換了一次,相當於賦值 3 次,在大資料量情況下,比較消耗時間。

優化: 內層迴圈,每次儲存arr[i], 在檢測到當前資料大於arr[i]的時候,後移一位當前元素arr[j] = arr[j-1];。當跳出內層迴圈時,直接將儲存的arr[i]賦值給arr[j]即可。

template void insertionsort(t arr, int n) 

arr[j] = e;

}}

首先利用sorttesthelper::generaterandomarray函式生成大量無序隨機資料,然後進行排序和時間測定。**如下:

#include #include "sorthelper.h"

#include "sortbase.h"

#include "sortadvance.h"

using namespace std;

int main()

執行結果如下圖所示:

除了大量無序隨機資料,類似於系統日誌的資料就是基本有序的大量資料。此時,測試**如下:

#include #include "sorthelper.h"

#include "sortbase.h"

#include "sortadvance.h"

using namespace std;

int main()

如圖所示,插入排序的只用了 0.002 秒。在這種資料情況下,插入排序的時間複雜度近似 o(n),絕對快於高階排序的 o(nlogn)。除此之外,還保證了穩定性。

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