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2015-11-30 17:59:12 +08:00
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commit 1f4fa09b47
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@@ -71,6 +71,8 @@
**线性排序算法**
* 基数排序
* 桶排序
* 计数排序
### 查找算法
+65 -39
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@@ -1,27 +1,46 @@
## 排序算法
**排序的稳定性** 对于相等的元素,排序之后,任然保存2个元素的位置没有变,就是稳定的排序,反之就是不稳定排序。
**排序的稳定性** 是指对于相等的元素,排序之后,任然保存2个元素的位置没有变,就是稳定的排序,反之就是不稳定排序。
**交换排序算法**
* 冒泡排序
* 插入排序
* 选择排序
* 希尔排序
* 快排
* 归并排序
* 堆排序
**线性排序算法**
* 基数排序
* 桶排序
* 计数排序
## 交换排序算法
排序算法的复杂度由 `比较的次数` 和 `交换的次数` 一起决定。
### 直接选择排序
1. 从未排序的序列中选择最小的元素,放在第一个位置
1. 从未排序的序列中选择最小的元素,与放在第一个位置的元素交换
2. 依次类推,直到全部排序
在a【i,n】中最小的元素和 a[i]交换位置。空间复杂度O(1),时间复杂度 O(n^2)
### 冒泡排序
相邻的2各元素比较,大的向后移,经过一轮比较,做大的元素排在最后
第二轮,第二大的元素排倒数第二个位置
直到全部排好
1. 相邻的2各元素比较,大的向后移,经过一轮比较,做大的元素排在最后
2. 第二轮,第二大的元素排倒数第二个位置
3. 直到全部排好
这样,即使是排好序的拿冒泡排序排序,比较的时间复杂度O(n^2)
@@ -32,12 +51,14 @@
1. 第一个元素算作已经排好
2. 取下一个元素,从已经排好的序列元素中,从后向前扫描
3. 如果排好序的元素大于 新元素,排好序的元素一道下一个位置
3. 如果排好序的元素大于 新元素,排好序的元素移到下一个位置
4. 重复3,直到直到最后的插入位置
5. 重复2
类似插入扑克牌的效果
最坏的情况: 待排序的是一个逆序排放的数组,这样导致每一轮都要移动元素;此时复杂度是是0(n^2)
最好的情况: 待排序的是一已经顺序排放的数字,此时只需要做一轮比较就够了 0(n)。因此可以看到,对大部分数据已经有序这样的数组排序,使用`插入排序`非常有优势
最好的情况: 待排序的是一已经顺序排放的数字,此时只需要做一轮比较就够了 0(n)。因此可以看到,**对大部分数据已经有序这样的数组排序,使用`插入排序`非常有优势**
空间复杂度O(1)
@@ -53,6 +74,8 @@
`希尔排序`提升排序的奥秘就在于`数据元素越有序,使用插入排序效率越高`
### 快速排序
@@ -113,7 +136,7 @@
平均复杂度 O(n*logn) ,
平均复杂度 O(n*logn)
最坏O(n^2)
空间复杂度
@@ -121,6 +144,29 @@
### 归并排序merge
分治算法,必然用到递归
2个有序数组的合并操作是O(n)的复杂度
因此我们可以将无序的数组,分成2个子数组分别排序,然后再merge,依次类推
归并排序的步骤
1. 分解 , 将一个数组分成n/2个子数组,每个序列2个元素,(2路归并)
2. 解决 , 将各个子数组都排好序,然后 merge 2个有序数组
3. 合并
if (length>1)
{
merge_sort(a,length/2);
merge_sort(a+length/2,length-length/2);
merge_array(a,length/2,a+length/2,length-length/2);
}
### 堆排序
利用堆这种数据结构设计的一种排序算法
@@ -177,36 +223,14 @@
推排序还可以用来求 top-K 大(小)的问题。
接下来,我们看一组排序的动画,你看看能不能猜到他们使用了什么排序算法完成。
### 归并排序merge
分治算法,必然用到递归
2个有序数组的合并操作是O(n)的复杂度
因此我们可以将无序的数组,分成2个子数组分别排序,然后再merge,依次类推
归并排序的步骤
1. 分解 , 将一个数组分成n/2个子数组,每个序列2个元素,(2路归并)
2. 解决 , 将各个子数组都排好序,然后 merge 2个有序数组
3. 合并
if (length>1)
{
merge_sort(a,length/2);
merge_sort(a+length/2,length-length/2);
merge_array(a,length/2,a+length/2,length-length/2);
}
### 小结
常见的排序算法都是比较排序,比较排序的时间复杂度通常为 O(n^2) 或 O(nlogn)
[](./quicksort.gif)
[](./quicksort.gif)
[](./quicksort.gif)
[](./quicksort.gif)
[](./quicksort.gif)
[](./quicksort.gif)
## 3种线性排序算法
@@ -233,6 +257,8 @@
###小结
常见的排序算法都是比较排序,比较排序的时间复杂度通常为 O(n^2) 或 O(nlogn)
但是如果带排序的数字有一些特俗性时,我们可以根据这来设计更加优化的排序算法。
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