本文主要是介绍Sorting Stability,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
排序算法稳定性
排序算法稳定性:假设待排序序列中有两个元素相等,而且在排序前和排序后两个相等的元素的相对位置不变,即有 a = b,排序前a在b前面,那么排序后,a还是要在b前面。排序算法的稳定性是要看具体的算法实现,比如一般情况下,直接选择排序,快速排序,希尔排序,堆排序都不是稳定排序算法,基数排序,计数排序,归并排序,插入排序,冒泡排序都是稳定排序算法。
快速排序:A = {2, 2, 1},排序后A = {1,2,2}。
希尔排序:A = {1,2,5,4,4,7},排序后(k = 2);A = {1, 2, 4, 4, 5, 7} 。
堆排序:A = {2,2,1},排序后A = {1,2, 2}。
直接选择排序: A = {4, 4, 2, 5},排序后 A = {2,4, 4, 5}。
以上举例都不满足稳定性。
线性排序算法
前言
插入,快速,合并,堆排序等基于比较的排序算法的最坏情况下界为Ω(nlogn),最坏情况下都要进行Ω(nlogn)次比较。假设有一n个元素组成的数组(假设每个元素都不相等),那么一共有n!排列组合,而且这n!排列组合结果都应该在决策树的叶子节点上(如图1),在图1中n = 3,所以有3! = 6种组合全都在决策树的叶子节点,对于高度为h的二叉树,叶子节点的个数最多为2h (当为满二叉树时为2h,这里根节点为第0层)。所以n! <= 2h ,从而h >= log(n!) = Ω(nlogn)。证明如下
线性排序算法
计数排序
假设:有n个数的集合,而且n个数的范围都在0~k(k = O(n))之间。
运行时间:Θ(n+k)
待排序数组A如图2.1所示,需要辅助数组B(存储最后排序结果),数组C(存储元素的个数)。基于上述的假设,数组C的大小为k,C[i]表示数组A中元素i(0 <= i < k)的个数(如图2.2所示),为了保证计数排序的稳定性,数组C变化为图2.3,C[i]表示小于或者等于i的个数。代码如下:
1: /*
2: 输入:待排序数组A,存储排序后的数组B,数组A的大小,数组C的大小
3: 功能:计数排序
4: */
5: void CountingSort(int A[], int B[], int len, int k)
6: {
7: int *CountArr = new int[k];
8: int i;
9: for (i = 0; i < k; i++)
10: {
11: CountArr[i] = 0;
12: }
13:
14: for (i = 0; i < len; i++)
15: {
16: CountArr[A[i]]++;
17: }
18:
19: for (i = 1; i < k; i++)
20: {
21: CountArr[i] += CountArr[i-1];
22: }
23:
24: // 从右至左保证算法的稳定性
25: for (i = len-1; i >=0; i--)
26: {
27: B[CountArr[A[i]]-1] = A[i];
28: CountArr[A[i]]--;
29: }
30: }
9-12行和19-22行的运行时间Θ(k),14-17行和25-29行的运行时间为Θ(n),所以总的运行时间为Θ(2(n+k)) = Θ(n+k)。
基数排序
基数排序:将所有待比较数值(正整数)统一为同样的数位长度,数位较短的数前面补零。然后,从最低位开始,依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后, 数列就变成一个有序序列。
基数排序分为两种LSD和MSD。
LSD(Least significant digital):最低有效位优先,即从右向左开始排序。
MSD(Most significant digital):最高有效位优先,即从左往右开始排序。
以下是LSD方式的基数排序的伪代码
1: RadixSort(A,d)
2: for i <- 1 to d
3: 用稳定的排序算法排列数组A中元素的第i位
如图3:先牌个位,然后十位,最后百位。为数组的某一位排序的时候一定需要稳定的算法。
运行时间为Θ(d(n+k))。在基数排序中排列数组各位的算法是计数排序所以运行时间为Θ(n+k),又d是数组中数的最大位数。
桶排序
桶排序:将数组分到有限个桶子内,然后再对桶子里面的序列进行排序,运行时间Θ(n)。桶排序基于一个假设:输入的数据由随机过程构成,否则在最坏情况下都分配到一个桶子里面,如果又不满足计数排序的假设要求,那么只能使用基于比较的排序算法进行排序,运行时间就退化到Ω(nlogn)。
这篇关于Sorting Stability的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!