最近学习了极客时间的《数据结构与算法之美》很有收获,记录总结一下。 欢迎学习老师的专栏:数据结构与算法之美 代码地址:https://github.com/peiniwan/Arithmetic
我们知道,时间复杂度反应的是数据规模 n 很大的时候的一个增长趋势,所以它表示的时候会忽略系数、常数、低阶。但是实际的软件开发中,我们排序的可能是 10 个、100 个、1000 个这样规模很小的数据,所以,在对同一阶时间复杂度的排序算法性能对比的时候,我们就要把系数、常数、低阶也考虑进来。
基于比较的排序算法的执行过程,会涉及两种操作,一种是元素比较大小,另一种是元素交换或移动。所以,如果我们在分析排序算法的执行效率的时候,应该把比较次数和交换(或移动)次数也考虑进去。
排序算法的内存消耗
算法的内存消耗可以通过空间复杂度来衡量,排序算法也不例外。不过,针对排序算法的空间复杂度,我们还引入了一个新的概念,原地排序(Sorted in place)。原地排序算法,就是特指空间复杂度是 O(1) 的排序算法。冒泡、插入、选择,都是原地排序算法
。
排序算法的稳定性 针对排序算法,我们还有一个重要的度量指标,稳定性。这个概念是说,如果待排序的序列中存在值相等的元素,经过排序之后,相等元素之间原有的先后顺序不变。 我通过一个例子来解释一下。比如我们有一组数据 2,9,3,4,8,3,按照大小排序之后就是 2,3,3,4,8,9。这组数据里有两个 3。 经过某种排序算法排序之后,如果两个 3 的前后顺序没有改变,那我们就把这种排序算法叫作稳定的排序算法;如果前后顺序发生变化,那对应的排序算法就叫作不稳定的排序算法。
稳定排序算法可以保持金额相同的两个对象,在排序之后的前后顺序不变
稳定、原地排序 我们要对一组数据 4,5,6,3,2,1,从小到大进行排序。经过一次冒泡操作之后,6 这个元素已经存储在正确的位置上。要想完成所有数据的排序,我们只要进行 6 次这样的冒泡操作就行了。
实际上,刚讲的冒泡过程还可以优化。当某次冒泡操作已经没有数据交换时,说明已经达到完全有序,不用再继续执行后续的冒泡操作。我这里还有另外一个例子,这里面给 6 个元素排序,只需要 4 次冒泡操作就可以了。
// 冒泡排序,a表示数组,n表示数组大小
public void bubbleSort(int[] a, int n) {
if (n <= 1) return;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
// 提前退出冒泡循环的标志位
boolean flag = false;
for (int j = 0; j < n - i - 1; ++j) { //-x:比较元素减少,-1:避免角标越界
if (a[j] > a[j+1]) { // 交换
int tmp = a[j];
a[j] = a[j+1];
a[j+1] = tmp;
flag = true; // 表示有数据交换
}
}
if (!flag) break; // 没有数据交换,提前退出
}
}
稳定、原地排序 基本思想是每一步将一个待排序的记录,插入到前面已经排好序的有序序列中去,直到插完所有元素为止。
一个有序的数组,我们往里面添加一个新的数据后,如何继续保持数据有序呢?很简单,我们只要遍历数组,找到数据应该插入的位置将其插入即可。
这是一个动态排序的过程,即动态地往有序集合中添加数据,我们可以通过这种方法保持集合中的数据一直有序。而对于一组静态数据,我们也可以借鉴上面讲的插入方法,来进行排序,于是就有了插入排序算法。
插入排序具体是如何借助上面的思想来实现排序的呢?
首先,我们将数组中的数据分为两个区间,已排序区间和未排序区间。初始已排序区间只有一个元素,就是数组的第一个元素。插入算法的核心思想是取未排序区间中的元素,在已排序区间中找到合适的插入位置将其插入,并保证已排序区间数据一直有序。重复这个过程,直到未排序区间中元素为空,算法结束。
要排序的数据是 4,5,6,1,3,2,其中左侧为已排序区间,右侧是未排序区间。
插入排序也包含两种操作,一种是元素的比较,一种是元素的移动。 当我们需要将一个数据 a 插入到已排序区间时,需要拿 a 与已排序区间的元素依次比较大小,找到合适的插入位置。找到插入点之后,我们还需要将插入点之后的元素顺序往后移动一位,这样才能腾出位置给元素 a 插入。
// 插入排序,a表示数组,n表示数组大小
public void insertionSort(int[] a, int n) {
if (n <= 1) return;
for (int i = 1; i < n; ++i) {
//待插入元素
int value = a[i];
int j = i - 1;
// 查找插入的位置
for (; j >= 0; --j) {
if (a[j] > value) {
a[j+1] = a[j]; // 数据移动,将大于temp的往后移动一位
} else {
break;
}
}
a[j+1] = value; // 插入数据
}
}
插入排序和冒泡排序的时间复杂度相同,都是 O(n2),在实际的软件开发里,为什么我们更倾向于使用插入排序算法而不是冒泡排序算法呢? 冒泡排序的数据交换要比插入排序的数据移动要复杂,冒泡排序需要 3 个赋值操作,而插入排序只需要 1 个。我们来看这段操作:冒泡排序中数据的交换操作:
冒泡排序中数据的交换操作:
if (a[j] > a[j+1]) { // 交换
int tmp = a[j];
a[j] = a[j+1];
a[j+1] = tmp;
flag = true;
}
插入排序中数据的移动操作:
if (a[j] > value) {
a[j+1] = a[j]; // 数据移动
} else {
break;
}
我们把执行一个赋值语句的时间粗略地计为单位时间(unit_time),然后分别用冒泡排序和插入排序对同一个逆序度是 K 的数组进行排序。用冒泡排序,需要 K 次交换操作,每次需要 3 个赋值语句,所以交换操作总耗时就是 3* K 单位时间。而插入排序中数据移动操作只需要 K 个单位时间。
二分法插入排序是在插入第i个元素时,对前面的0~i-1元素进行折半,先跟他们中间的那个元素比,如果小,则对前半再进行折半,否则对后半进行折半,直到left>right,然后以左下标为标准,左及左后边全部后移,然后左位置前插入该数据。
二分法没有排序,只有查找。所以当找到要插入的位置时。移动必须从最后一个记录开始,向后移动一位,再移动倒数第2位,直到要插入的位置的记录移后一位。
private static void sort(int[] a) {
// {4, 6, 8, 7, 3, 5, 9, 1}
// {4, 6, 7, 8, 3, 5, 9, 1}
for (int i = 1; i < a.length; i++) {
int temp = a[i];//7
int left = 0;
int right = i - 1;//2
int mid = 0;
//确定(找到)要插入的位置
while (left <= right) {
//先获取中间位置
mid = (left + right) / 2;
if (temp < a[mid]) {
//如果值比中间值小,让right左移到中间下标-1,舍弃右边
right = mid - 1;
} else {//7 6
//如果值比中间值大,让left右移到中间下标+1,舍弃左边
left = mid + 1;//2
}
}
for (int j = i - 1; j >= left; j--) {
//以左下标为标准,左及左后边全部后移,然后左位置前插入该数据。
a[j + 1] = a[j];
}
if (left != i) {//如果相等,不需要移动
//左位置插入该数据
a[left] = temp;
}
}
}
public void heer(int[] a) {
int d = a.length / 2;//默认增量
while (true) {
for (int i = 0; i < d; i++) {
for (int j = i; j + d < a.length; j += d) {
//i=0 j=0,4
//i=1 j=1,5
int temp;
if (a[j] > a[j + d]) {
temp = a[j];
a[j] = a[j + d];
a[j + d] = temp;
}
}
}
if (d == 1) {
break;
}
d--;
}
}
基本思想为每一趟从待排序的数据元素中选择最小(或最大)的一个元素作为首元素,直到所有元素排完为止 选择排序算法的实现思路有点类似插入排序,也分已排序区间和未排序区间。但是选择排序每次会从未排序区间中找到最小的元素,将其放到已排序区间的末尾。
那选择排序是稳定的排序算法吗? 比如 5,8,5,2,9 这样一组数据,使用选择排序算法来排序的话,第一次找到最小元素 2,与第一个 5 交换位置,那第一个 5 和中间的 5 顺序就变了,所以就不稳定了。正是因此,相对于冒泡排序和插入排序,选择排序就稍微逊色了。
public void selectSort(int[] array) {
int min;
int tmp;
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
min = array[i];
//里面for第一次出来0,并且排在最前面,然后从i=1开始遍历
for (int j = i; j < array.length; j++) {
if (array[j] < min) {
min = array[j];//记录最小值 3
tmp = array[i];//9
array[i] = min;//3
array[j] = tmp;//9
}
}
}
for (int num : array) {
System.out.println(num);
}
}