排序比较与总结

之前一共实现了6种比较常见的排序算法，分别是：

选择排序，插入排序，冒泡排序，归并排序，快速排序，堆排序

 效率：

衡量一个算法的效率包括空间和时间，有时候还要考虑稳定性。

前3种排序的方法效率较低，实现也比较简单，适合规模比较小的排序，个人认为适合排序总量在10000以下的随机数组。

后3种排序的方法效率较高，实现稍微复杂一点，但也还好，适合规模较大的排序。


时间方面，前3种排序的复杂度都是O(N^2)，后3种排序的复杂度都是O(N*LogN)，即呈指数级减少（因为基本思路都是递归的方式分治）。当然了，这是平均情况。

空间方面，即是否需要额外的空间，只有归并排序需要一个数组长度相同的空间来存储排序的结果，即O(N)。快速排序的需要O(log2N)。其余排序都不需要额外的空间。

稳定性方面，只有插入排序和归并排序是稳定的。稳定性保证的是数组中值相等的数据在排序时顺序不变，这在纯int型数组时没什么意义，但如果是复杂数据结构的排序，如果改变了顺序则可能影响数据结构中其他字段的排序。

疑问：谁能告诉我为什么快速排序的空间复杂度是O(log2N)？

特点：

每种排序都有自己的特点，要不然也不会留传了这么久。以下是个人看法：

冒泡排序：比较SB，只适合教学，效率低，但易实现。但能保证稳定。

选择排序：比冒泡排序好一点，好的地方是交换次数少了，但仍然很SB。而且不稳定。

插入排序：有点像打扑克牌时的排序，但插入时会让数组的移动变多，如果是链表则效率很高。且能保证稳定。

归并排序：典型地递归分治，缺点是需要额外的空间来存储结果。但能保证稳定。

快速排序：跟归并排序很像，但区别是归并排序切分的中点是数组索引，快速排序切分的中点是第一个数据的值。相同的是，都要碰运气。但不稳定。

堆排序：思路很特别，花了好几个班车上的时间片，另外用了扑克牌演示每一步的过程才弄明白流程。但不稳定。


运行时间比较：

这里就专门写个测试程序来测试一下这6种排序算法的运行时间倒底区别有多大。

随机生成100,000个数：

const int N = 200000;
int O = 0;

int* GenRandom()
{
	srand( (unsigned)time( NULL ) );

	int* a = new int[N];
	for (int i = 0; i < N; i++)
	{

		a[i] = rand()*rand() ;
	}
	return a;
}


用下面的代码来计算时间：

SYSTEMTIME StartTime = {0};
FILETIME StartFileTime = {0};
SYSTEMTIME EndTime= {0};
FILETIME SEndFileTime= {0};

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	int* a = GenRandom();
	GetLocalTime(&StartTime);
	printf("timeBefore %d:%d:%d 
", StartTime.wMinute, StartTime.wSecond, StartTime.wMilliseconds);

	BubbleSort(a);
	/*SelectionSort(a);
	InsertSort(a);
	MergeSort(a,0,N-1);
	QuickSort(a,0,N-1);
	HeapSort(a,0,N);*/

	GetLocalTime(&EndTime);
	printf("timeAfter %d:%d:%d 
", EndTime.wMinute, EndTime.wSecond, EndTime.wMilliseconds);

	return 0;
}


依次得到的结果如下：

BubbleSort：1分37秒818，是的，你没看错。。

SelectionSort ：12秒338。

InsertSort：1分11秒23。

MergeSort：1秒598

QuickSort：0秒036

HeapSort：0秒081


说多了都是泪....这才是100，000个数，假设要是千万级的，差别就更大了，可能冒泡需要几个小时。。而快速和堆排序都表现的相当优秀。

这也难怪快速排序叫做快速排序。


实现代码：

以防我的代码实现的有问题，影响了测试效果，特将代码列与此，如果有不足之处请各位指教和指正：

// Defines the entry point for the console application.
//

#include "stdafx.h"
#include "windows.h"
#include "time.h"

const int N = 100000;
int O = 0;

int* GenRandom()
{
	srand( (unsigned)time( NULL ) );

	int* a = new int[N];
	for (int i = 0; i < N; i++)
	{

		a[i] = rand()*rand();
	}
	return a;
}

void swap(int& a, int& b)
{
	int temp = 0;
	temp = a;
	a = b;
	b = temp;
}

//small -> large
void SelectionSort(int* ua)
{
	//round times，遍历N次
	for (int i = 0; i < N-1; i++)
	{
		int nMinIndex = i;	//最小值的索引
		//每次确定一个值，从第一个值开始。。。第二次从第二个值开始
		for (int j = i + 1; j < N; j++)
		{
			if( ua[nMinIndex] >= ua[j] )
			{
				nMinIndex = j;
			}
			O++;
		}
		swap(ua[i], ua[nMinIndex] );
	}
}

//small -> large
void InsertSort(int* ua)
{
	//round times  
    for (int i = 1; i <= N; i++)  
    {  
        for (int j = i; j > 0; j--)  
        {  
            if( ua[j] < ua[j-1] )  
            {  
                swap(ua[j], ua[j-1] );  
            }  
        }  
    }  
}

//small -> large
void BubbleSort(int* ua)  
{  
	O = 0;  
	//round times  
	for (int i = 0; i < N; i++)  
	{  
		/*printf("round %d 
", i);  
		for (int i = 0; i < N; i++)  
		{  
		printf("a[%d]=%d 
",i, *(ua+i));  
		}  */

		for (int j = 0; j < (N-i-1); j++)  
		{  
			if(ua[j] > ua[j+1])  
			{  
				swap(ua[j], ua[j+1] );  
			}  
			O++;  
		}  

	}  
}  

void Merge(int* ua, int nStart, int nMid, int nEnd)
{
	int a[N];
	int i = nStart;
	int j = nMid + 1;

	for (int k = nStart; k <= nEnd; k++)
	{
		a[k] = ua[k];
	}

	for (int k = nStart; k <= nEnd; k++)
	{
		if(i > nMid)
		{
			ua[k] = a[j++];
		}
		else if(j > nEnd)
		{
			ua[k] = a[i++];
		}
		else if( a[j] < a[i])
		{
			ua[k] = a[j++];
		}
		else
		{
			ua[k] = a[i++];
		}

		/*printf("round %d 
", k); 
		for (int k = nStart; k < nEnd; k++)  
		{  
		printf("a[%d]=%d 
", k, *(ua + k));  
		}  */
	}
}
//small -> large
void MergeSort(int* ua, int nStart, int nEnd)
{
	//递归退出条件
	if(nStart >= nEnd)
	{
		return;
	}
	int nMid = nStart + (nEnd - nStart) / 2;

	MergeSort(ua, nStart, nMid);
	MergeSort(ua, nMid+1, nEnd);
	Merge(ua, nStart, nMid, nEnd);
}

int QuickPartition(int* ua, int nStart, int nEnd)
{
	int i = nStart;
	int j = nEnd + 1;

	//中点值
	int nFlagValue = ua[nStart];

	while(1)
	{
		//找到左边大于中点的值，记录索引
		while( ua[++i] < nFlagValue )
		{
			if( i == nEnd)
			{
				break;
			}
		}
		//找到右边小于中点的值，记录索引
		while( ua[--j] > nFlagValue )
		{
			if( j == nStart)
			{
				break;
			}
		}
		//两边向中间靠拢的过程中相遇则退出
		if( i >= j)
		{
			break;
		}
		//交换两边的值
		swap( ua[i], ua[j] );
	}
	//将右边最后一个小于中点值的数与中点值交换位置，
	//保证中点值的左边都小于中点值，右边都大于中点值
	swap( ua[nStart], ua[j] );

	//返回将右边最后一个小于中点值的数的索引，做为右边部分的中点值。
	return j;
}
void QuickSort(int* ua, int nStart, int nEnd)
{
	//递归退出条件
	if(nStart >= nEnd)
	{
		return;
	}
	int nMid = QuickPartition(ua, nStart, nEnd);
	QuickSort(ua, nStart, nMid-1);
	QuickSort(ua, nMid+1, nEnd);
}

void HeapAdjust(int* ua, int nStart, int nEnd)
{
	int nMaxIndex = 0;

	while ( ( 2*nStart + 1) < nEnd )  
	{  
		nMaxIndex = 2*nStart + 1;  
		if ( ( 2*nStart + 2) < nEnd)  
		{  
			//比较左子树和右子树,记录较大值的Index  
			if (ua[2*nStart + 1] < ua[2*nStart + 2])  
			{  
				nMaxIndex++;  
			}  
		}  

		//如果父结点大于子节点，则退出，否则交换
		if (ua[nStart] > ua[nMaxIndex])  
		{  
			break;
		}  
		else
		{
			swap( ua[nStart], ua[nMaxIndex] );
			//堆被破坏,继续递归调整  
			nStart = nMaxIndex;  
		}
	}  
	/*for (int i = 0; i < N; i++)
	{
		printf("%d ",ua[i]);
	}
	printf("
");*/
	//printf("%d ", O++);
}

void HeapSort(int* ua, int nStart, int nEnd)
{
	for (int i = nEnd/2 -1; i >= 0 ; i--)
	{
		HeapAdjust( ua, i, nEnd);
	}

	for (int i = nEnd-1; i > 0; i--)
	{
		swap(ua[0], ua[i]);
		HeapAdjust(ua, 0, i);
	}
}

SYSTEMTIME StartTime = {0};
FILETIME StartFileTime = {0};
SYSTEMTIME EndTime= {0};
FILETIME SEndFileTime= {0};

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	int* a = GenRandom();
	GetLocalTime(&StartTime);
	printf("timeBefore %d:%d:%d 
", StartTime.wMinute, StartTime.wSecond, StartTime.wMilliseconds);

	//BubbleSort(a);
	//SelectionSort(a);
	//InsertSort(a);
	//MergeSort(a,0,N-1);
	//QuickSort(a,0,N-1);
	HeapSort(a,0,N);

	GetLocalTime(&EndTime);
	printf("timeAfter %d:%d:%d 
", EndTime.wMinute, EndTime.wSecond, EndTime.wMilliseconds);
	printf("times %d 
", O);

	return 0;
}



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