数据结构 排序源代码

在计算机科学中，排序是处理数据的一种常见操作，用于将一组元素按照特定顺序排列。这里提到的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、堆排序和归并排序，这些都是经典的排序算法，它们各有特点和适用场景。 1. **冒泡排序**（Bubble Sort）： 冒泡排序是一种简单的排序算法，通过重复遍历数组，比较相邻元素并交换位置来实现排序。如果前一个元素比后一个元素大，则交换它们的位置。这个过程会持续进行，直到没有更多的交换，即数组已经排序完成。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，在处理大量数据时效率较低。 2. **选择排序**（Selection Sort）： 选择排序每次找到数组中最小（或最大）的元素，然后将其放到已排序序列的末尾。这个过程会持续进行，直到所有元素都排好序。选择排序的时间复杂度同样是O(n^2)，但它能保证每次交换都是最优的，即在当前未排序部分找到最小值。 3. **插入排序**（Insertion Sort）： 插入排序的工作原理类似于玩扑克牌，将每个新元素插入到已排序部分的正确位置。它通过比较新元素与已排序部分的元素，找到合适的位置并移动元素来实现排序。插入排序在处理小规模或部分有序的数据时效率较高，时间复杂度为O(n^2)。 4. **快速排序**（Quick Sort）： 快速排序由C.A.R. Hoare提出，是一种非常高效的排序算法。它的基本思想是使用分治法，选取一个基准元素，将数组分为两部分，一部分的所有元素都小于基准，另一部分的所有元素都大于基准，然后对这两部分再进行快速排序。快速排序的平均时间复杂度为O(n log n)，但在最坏情况下（输入数组已排序或逆序）为O(n^2)。 5. **堆排序**（Heap Sort）： 堆排序利用了堆这种数据结构。堆是一个近似完全二叉树的结构，满足堆的性质：父节点的键值总是大于或等于（或小于或等于）其子节点的键值。堆排序首先构建一个大顶堆（或小顶堆），然后将堆顶元素与末尾元素交换，调整剩余元素形成新的堆，重复此过程直到排序完成。堆排序的时间复杂度为O(n log n)。 6. **归并排序**（Merge Sort）： 归并排序也是一种基于分治策略的排序算法。它将数组分成两个子数组，分别对子数组进行排序，然后合并两个已排序的子数组以得到最终的排序结果。归并排序的时间复杂度为O(n log n)，但需要额外的空间存储子数组，因此空间复杂度为O(n)。 以上代码中定义了一个名为`SqList`的结构体，用于存储带排序的关键字和相关信息。`InitList_Sq`函数用于初始化顺序表，读取用户输入的待排序记录数和关键字；`Print_Sq`用于打印排序后的顺序表；`InsertSort`、`BubbleSort`、`QuickSort`、`MergeSort`分别实现了插入排序、冒泡排序、快速排序和归并排序。其中，`QuickSort`使用了递归的`Partition`函数来划分数组，`MergeSort`则使用了辅助数组`MSort`和`Merge`函数进行归并操作。 这些排序算法的实现展示了不同的思路和技巧，理解它们的原理和性能特性对于优化算法和解决实际问题具有重要意义。