直接插入排序:
這種排序其實蠻好理解的,很現實的例子就是俺們斗地主,當我們抓到一手亂牌時,我們就要按照大小梳理撲克,30秒后,
撲克梳理完畢,4條3,5條s,哇塞...... 回憶一下,俺們當時是怎么梳理的。
最左一張牌是3,第二張牌是5,第三張牌又是3,趕緊插到第一張牌后面去,第四張牌又是3,大喜,趕緊插到第二張后面去,
第五張牌又是3,狂喜,哈哈,一門炮就這樣產生了。
怎么樣,生活中處處都是算法,早已經融入我們的生活和血液。
下面就上圖說明: 
看這張圖不知道大家可否理解了,在插入排序中,數組會被劃分為兩種,“有序數組塊”和“無序數組塊”,
對的,第一遍的時候從”無序數組塊“中提取一個數20作為有序數組塊。
第二遍的時候從”無序數組塊“中提取一個數60有序的放到”有序數組塊中“,也就是20,60。
第三遍的時候同理,不同的是發現10比有序數組的值都小,因此20,60位置后移,騰出一個位置讓10插入。
然后按照這種規律就可以全部插入完畢。
復制代碼 代碼如下:
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
namespace InsertSort
{
public class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Listint> list = new Listint>() { 3, 1, 2, 9, 7, 8, 6 };
Console.WriteLine("排序前:" + string.Join(",", list));
InsertSort(list);
Console.WriteLine("排序后:" + string.Join(",", list));
}
static void InsertSort(Listint> list)
{
//無須序列
for (int i = 1; i list.Count; i++)
{
var temp = list[i];
int j;
//有序序列
for (j = i - 1; j >= 0 temp list[j]; j--)
{
list[j + 1] = list[j];
}
list[j + 1] = temp;
}
}
}
}

希爾排序:
觀察一下”插入排序“:其實不難發現她有個缺點:
如果當數據是”5, 4, 3, 2, 1“的時候,此時我們將“無序塊”中的記錄插入到“有序塊”時,估計俺們要崩盤,
每次插入都要移動位置,此時插入排序的效率可想而知。
shell根據這個弱點進行了算法改進,融入了一種叫做“縮小增量排序法”的思想,其實也蠻簡單的,不過有點注意的就是:
增量不是亂取,而是有規律可循的。
首先要明確一下增量的取法:
第一次增量的取法為: d=count/2;
第二次增量的取法為: d=(count/2)/2;
最后一直到: d=1;
看上圖觀測的現象為:
d=3時:將40跟50比,因50大,不交換。
將20跟30比,因30大,不交換。
將80跟60比,因60小,交換。
d=2時:將40跟60比,不交換,拿60跟30比交換,此時交換后的30又比前面的40小,又要將40和30交換,如上圖。
將20跟50比,不交換,繼續將50跟80比,不交換。
d=1時:這時就是前面講的插入排序了,不過此時的序列已經差不多有序了,所以給插入排序帶來了很大的性能提高。
既然說“希爾排序”是“插入排序”的改進版,那么我們就要比一下,在1w個數字中,到底能快多少?
下面進行一下測試:
復制代碼 代碼如下:
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading;
using System.Diagnostics;
namespace ShellSort
{
public class Program
{
static void Main(string[] args)
{
//5次比較
for (int i = 1; i = 5; i++)
{
Listint> list = new Listint>();
//插入1w個隨機數到數組中
for (int j = 0; j 10000; j++)
{
Thread.Sleep(1);
list.Add(new Random((int)DateTime.Now.Ticks).Next(10000, 1000000));
}
Listint> list2 = new Listint>();
list2.AddRange(list);
Console.WriteLine("\n第" + i + "次比較:");
Stopwatch watch = new Stopwatch();
watch.Start();
InsertSort(list);
watch.Stop();
Console.WriteLine("\n插入排序耗費的時間:" + watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("輸出前十個數:" + string.Join(",", list.Take(10).ToList()));
watch.Restart();
ShellSort(list2);
watch.Stop();
Console.WriteLine("\n希爾排序耗費的時間:" + watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("輸出前十個數:" + string.Join(",", list2.Take(10).ToList()));
}
}
///summary>
/// 希爾排序
////summary>
///param name="list">/param>
static void ShellSort(Listint> list)
{
//取增量
int step = list.Count / 2;
while (step >= 1)
{
//無須序列
for (int i = step; i list.Count; i++)
{
var temp = list[i];
int j;
//有序序列
for (j = i - step; j >= 0 temp list[j]; j = j - step)
{
list[j + step] = list[j];
}
list[j + step] = temp;
}
step = step / 2;
}
}
///summary>
/// 插入排序
////summary>
///param name="list">/param>
static void InsertSort(Listint> list)
{
//無須序列
for (int i = 1; i list.Count; i++)
{
var temp = list[i];
int j;
//有序序列
for (j = i - 1; j >= 0 temp list[j]; j--)
{
list[j + 1] = list[j];
}
list[j + 1] = temp;
}
}
}
}
截圖如下:

看的出來,希爾排序優化了不少,w級別的排序中,相差70幾倍哇。
歸并排序:
個人感覺,我們能容易看的懂的排序基本上都是O (n^2),比較難看懂的基本上都是N(LogN),所以歸并排序也是比較難理解的,尤其是在代碼
編寫上,本人就是搞了一下午才搞出來,嘻嘻。
首先看圖:

歸并排序中中兩件事情要做:
第一: “分”, 就是將數組盡可能的分,一直分到原子級別。
第二: “并”,將原子級別的數兩兩合并排序,最后產生結果。
代碼:
復制代碼 代碼如下:
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
namespace MergeSort
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
int[] array = { 3, 2, 1, 8, 9, 0 };
MergeSort(array, new int[array.Length], 0, array.Length - 1);
Console.WriteLine(string.Join(",", array));
}
///summary>
/// 數組的劃分
////summary>
///param name="array">待排序數組/param>
///param name="temparray">臨時存放數組/param>
///param name="left">序列段的開始位置,/param>
///param name="right">序列段的結束位置/param>
static void MergeSort(int[] array, int[] temparray, int left, int right)
{
if (left right)
{
//取分割位置
int middle = (left + right) / 2;
//遞歸劃分數組左序列
MergeSort(array, temparray, left, middle);
//遞歸劃分數組右序列
MergeSort(array, temparray, middle + 1, right);
//數組合并操作
Merge(array, temparray, left, middle + 1, right);
}
}
///summary>
/// 數組的兩兩合并操作
////summary>
///param name="array">待排序數組/param>
///param name="temparray">臨時數組/param>
///param name="left">第一個區間段開始位置/param>
///param name="middle">第二個區間的開始位置/param>
///param name="right">第二個區間段結束位置/param>
static void Merge(int[] array, int[] temparray, int left, int middle, int right)
{
//左指針尾
int leftEnd = middle - 1;
//右指針頭
int rightStart = middle;
//臨時數組的下標
int tempIndex = left;
//數組合并后的length長度
int tempLength = right - left + 1;
//先循環兩個區間段都沒有結束的情況
while ((left = leftEnd) (rightStart = right))
{
//如果發現有序列大,則將此數放入臨時數組
if (array[left] array[rightStart])
temparray[tempIndex++] = array[left++];
else
temparray[tempIndex++] = array[rightStart++];
}
//判斷左序列是否結束
while (left = leftEnd)
temparray[tempIndex++] = array[left++];
//判斷右序列是否結束
while (rightStart = right)
temparray[tempIndex++] = array[rightStart++];
//交換數據
for (int i = 0; i tempLength; i++)
{
array[right] = temparray[right];
right--;
}
}
}
}
結果圖:

ps: 插入排序的時間復雜度為:O(N^2)
希爾排序的時間復雜度為:平均為:O(N^3/2)
最壞: O(N^2)
歸并排序時間復雜度為: O(NlogN)
空間復雜度為: O(N)
您可能感興趣的文章:- 算法系列15天速成 第十四天 圖【上】
- 算法系列15天速成——第十三天 樹操作【下】
- 算法系列15天速成 第十二天 樹操作【中】
- 算法系列15天速成 第十一天 樹操作(上)
- 算法系列15天速成 第十天 棧
- 算法系列15天速成 第八天 線性表【下】
- 算法系列15天速成 第九天 隊列
- 算法系列15天速成 第七天 線性表【上】
- 算法系列15天速成 第六天 五大經典查找【下】
- 算法系列15天速成 第五天 五大經典查找【中】
- 算法系列15天速成 第四天 五大經典查找【上】
- 算法系列15天速成 第二天 七大經典排序【中】
- 算法系列15天速成 第一天 七大經典排序【上】
- 算法系列15天速成——第十五天 圖【下】(大結局)