常见的算法技巧——排序算法
简单介绍
排序算法是一种常见的算法技巧,用于将一组元素按照特定的顺序进行排列。排序算法有许多不同的实现方式,每种方式都有自己的优劣和适用场景。
应用示例
下面我将介绍几种常见的排序算法,并提供使用 C++ 实现的示例程序。
冒泡排序(Bubble Sort)
冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地交换相邻的元素,将较大的元素逐渐向右移动到正确的位置。具体实现如下:
#include <iostream>
#include <vector>
void bubbleSort(std::vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {
if (nums[j] > nums[j + 1]) {
std::swap(nums[j], nums[j + 1]);
}
}
}
}
int main() {
std::vector<int> nums = {
5, 2, 9, 1, 3, 6};
bubbleSort(nums);
std::cout << "Sorted array: ";
for (int num : nums) {
std::cout << num << " ";
}
std::cout << std::endl;
return 0;
}
插入排序(Insertion Sort)
插入排序将未排序的元素逐个插入到已排序的部分,通过不断将元素与已排序部分的元素进行比较和交换,实现排序。具体实现如下:
#include <iostream>
#include <vector>
void insertionSort(std::vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
for (int i = 1; i < n; i++) {
int key = nums[i];
int j = i - 1;
while (j >= 0 && nums[j] > key) {
nums[j + 1] = nums[j];
j--;
}
nums[j + 1] = key;
}
}
int main() {
std::vector<int> nums = {
5, 2, 9, 1, 3, 6};
insertionSort(nums);
std::cout << "Sorted array: ";
for (int num : nums) {
std::cout << num << " ";
}
std::cout << std::endl;
return 0;
}
快速排序(Quick Sort)
快速排序是一种高效的排序算法,它通过选择一个基准元素,将数组分为两个子数组,使得左子数组的所有元素都小于基准元素,右子数组的所有元素都大于基准元素。然后对两个子数组分别进行递归排序。具体实现如下:
#include <iostream>
#include <vector>
int partition(std::vector<int>& nums, int low, int high) {
int pivot = nums[high];
int i = low - 1;
for (int j = low; j <= high - 1; j++) {
if (nums[j] < pivot) {
i++;
std::swap(nums[i], nums[j]);
}
}
std::swap(nums[i + 1], nums[high]);
return i + 1;
}
void quickSort(std::vector<int>& nums, int low, int high) {
if (low < high) {
int pivotIndex = partition(nums, low, high);
quickSort(nums, low, pivotIndex - 1);
quickSort(nums, pivotIndex + 1, high);
}
}
int main() {
std::vector<int> nums = {
5, 2, 9, 1, 3, 6};
quickSort(nums, 0, nums.size() - 1);
std::cout << "Sorted array: ";
for (int num : nums) {
std::cout << num << " ";
}
std::cout << std::endl;
return 0;
}
文章小结
以上示例程序分别演示了冒泡排序、插入排序和快速排序的实现。这些排序算法在不同的场景下有着不同的性能表现和适用性。选择合适的排序算法取决于问题的规模、数据的特点以及性能需求。