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山东大学《数据结构》讲义07排序.docx
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第七章排序
内容概述:
我们居住在一个迷惑于如何保存信息的世界里,为了寻找出路,人们必须以某 种切合
实际的顺序来保存信息。本章我们考虑数据处理中经常遇到的问题一排 序,主要内容包
括:排序的基本概念;插入排序、交换排序、堆排序、归并排序 等内排序方案及实现
算法;外排序简介。
重点与难点:
重点为插入、交换、选择等基本排序方法和改进的排序方法,归并排序算法及基 数排
序算法。
难点为快速排序算法、堆排序算法和归并排序算法。
思考与习题:
1 .从时间复杂度的角度对排序方法进行归类。
2 .在所有排序方法中,关键字比拟的次数与记录的初始排列次序无关有哪些?
3 .空间复杂度最正确的排序方法有哪些?
4 .从算法的简单性角度对排序方法进行归类.序列{503, 17, 512, 908, 170, 897,
275, 653, 426, 154, 509,
612, 677, 765, 703, 94},请给出采用希尔排序法(dl=8)对该序列作升序 排序时的
每一趟的结果。
5 .序列{70, 83, 100, 65, 10, 32, 7, 9},请给出采用插入排序法对该 序列作升序排序
时的每一趟的结果。
6 .序列{10, 18, 4, 3, 6, 12, 1, 9, 18, 8},请给出采用归并排序法 对该序列作升序排序
时的每一趟的结果。
7 .采用单链表作存储结构,编写一个采用选择排序方法进行升序排序的算法〃将有序
的P[i・.m]和P[m+L・n]归并为有序的Q[i..n]
forfl=m+l, k=i; i<=m &&j<=n; ++k){ 〃将P中的记录由小到大归并到Q 里if
(P[i].key <= P[j].key)
Q[k]=P[i++];else Q[k]=P[j++];
)if(i<=m) Q[k..n]=P[i..m]; 〃将剩余的 复制到 Q
if(j〈=n) Q[k..n]=P[j..n]; 〃将剩余的 复制到 Q}// Merge
算法7-9有序表的归并算法递归形式的二路归并排序的算法如下所示。
void MergeSort (ElemType P[ ], ElemType &Q[ ], int sjnt t){〃对具有n个记录的数
组P作归并排序,s初值为0, t的初值为n・l
if(s= =t) Q[s]=P[s];
else{
m=(s+t)/2;〃将 平分为 P[s..m] P[m+l..t]
MergeSort(P, Pl, s, m); 〃递归地将归并为有序的 Pl[s..m]
MergeSort(P, Pl, m+l,t); 〃递归地将P[m+L.t]归并为有序的Pl[m+l..t]
Merge(Pl, Q, s, m, t); 〃将 Pl[s..m]和 Pl[m+l..t]归并到 Q[s,.t]
)}// MergeSort
算法7-10二路归并排序的递归算法二路归并排序的时间复杂度等于归并趟数与每一趟
时间复杂度的乘积。归并趟数 为(当为奇数时,那么为)。因为每一趟归并就是将两两
有序表归并,而每一对有 序表归并时,记录的比拟次数均不大于记录的移动次数(即由
一个数组复制到另 一个数组中的记录个数),而记录的移动次数等于这一对有序表的长
度之和,因 此每一趟归并的移动次数均等于数组中记录的个数n,即每一趟归并的时间复
杂 度为0(n)。所以,二路归并排序的时间复杂度为O(nlog2n)。
二路归并排序时还需要利用和待排序数组大小相同的一个辅助数组,所以其空间 复杂度
为0(n)。
第六节各种内部排序方法的比拟讨论为了在实际应用中更好地选择合适的排序算法,本
节对内部排序方法进行的比拟, 主要从以下几个方面综合考虑:时间复杂度、空间复杂
度、算法稳定性、算法简 单性、待排序记录数n的大小、记录本身的信息量等。
工、从时间复杂度对内排序的分析1、从时间复杂度对内排序的分析
选择n个整数组成一些随机排序,各种内部排序方法的实际时间如图7-10所示。 从时间
复杂度看,所有内部排序方法可以分为两类。插入排序、选择排序和起泡 排序这三种
简单排序方法属于第一类,其时间复杂度为0(n2);堆排序、快速排 序和归并排序这
三种排序方法属于第二类,其时间复杂度为O(nlog2n)。这是就 平均情况而言的,如
果从最好的情况考虑,那么插入排序和起泡排序的时间复杂度 最好,为。(n),而其他
算法的最好情况同平均情况大致相同。如果从最坏的情 况考虑,快速排序的时间复杂
度为0(n2),插入排序和起泡排序虽然同平均情况 相同,但系数大约增加一倍,运行速
度降低一半,而选择排序、堆排序和归并排 序那么影响不大。
总之,在平均情况下,快速排序最快;在最好情况下,插入排序和起泡排序最快; 在
最坏情况下,堆排序和归并排序最快。
2、从空间的复杂度对内排序的分析2、从空间的复杂度对内排序的分析
从空间复杂度看,归并排序属于第一类,其空间复杂度为0(n);快速排序属于 第二
类,其空间复杂度为O(nlog2n);其它排序方法归为第三类,其空间复杂度 为0(1)。所
以,第三类算法的空间复杂度最好,第二类次之,第一类最差。
3、从算法稳定性对内排序的分析3、从算法稳定性对内排序的分析
从算法稳定性看,所有内部排序方法可以分为两类。插入排序、起泡排序和归并 排序属
于第一类,是稳定的排序方法;选择排序、快速排序和堆排序属于第二类, 是不稳定的排
序方法。相对而言,后者的时间性能较好。
由于大多数情况下排序是按照记录的主关键字进行的,那么所用的排序方法是否稳 定无
关紧要。但是如果排序是按照记录的次关键字进行的,那么应根据问题需要慎 重选择排
序方法及其描述算法。
4、从算法简单性对内排序的分析4、从算法简单性对内排序的分析
从算法简单性看,一类是简单算法,一般包括插入排序、选择排序和起泡排序, 这些算
法都比拟简单和直接,易于理解;另一类是改进后的算法,一般包括堆排 序、快速排序
和归并排序,这些算法都比拟复杂。当序列中的记录基本有序或者 n值较小时,直接插
入排序是最正确的排序方法,因此常常将它和其他的排序方法 结合使用。
第七节外部排序外部排序是指大文件的排序,待排序的记录存储在外存储器上。本结介
绍适合于 外排序方法以及外排序实现过程。
1、外排序的最正确实现方法1、外排序的最正确实现方法
外部排序是指大文件的排序,待排序的记录存储在外存储器上,在排序过程中需 要屡次
进行内存和外存之间的交换。对外存文件中的记录进行排序后的结果仍然 被放到原有文
件中。
外存磁盘文件能够随机存取任何位置上的信息,所以在数组上采用的各种内部排 序方法
都能够用于外部排序。但考虑到要尽量减少访问外存的次数,故归并排序 方法最适合于
外部排序。
2、外排序实现过程2、外排序实现过程
外部排序过程可以分成两个相对独立的阶段:
(1)按可用内存的大小,把外存上含有n个记录的文件分成假设干个长度为L的 子文
件,把这些子文件依次读入内存,并利用有效的内部排序方法对它们进行排 序,再将
排序后得到的有序子文件重新写入外存;
(2)对这些有序子文件逐趟归并,使其逐渐由小到大,直至得到整个有序文件 为止。
其中,第一个阶段即为内部排序的操作,而第二个阶段涉及到了外部排序中的归 并。
在前面提到,内存归并排序在开始时是把数组中的每个元素均看作是长度为 1的有序表,
在归并过程中,有序表的长度从1开始,依次为2、4、8直至有序表的长度len大于等于
待排序的记录数n为止。而在对外存文件的归并 排序中,初始有序表的长度通常是从一
个确定的长度开始而不是从1开始,这是 为了能够有效地减少归并的趟数和访问外存的
次数,以提高外部排序的效率。所 以,在第一阶段要按照初始有序表确定的长度在原
文件上依次建立好每个有序表, 在第二个阶段再调用对文件的归并排序算法完成排序。
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