有什么好用的排序算法?

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2023-07-31 · 专注挽回感情
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程序员实用算法有用推荐

算法一: 快速排序算法

快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要O(nlog n)次比较。在最坏状况下则需要O(n2)次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他O(n log n) 算法更快,因为它的内部循环 (inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。

快速排序使用分治法策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists)。

算法二: 堆排序算法

堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。

堆排序的平均时间复杂度为O(nlogn)

算法三: 归并排序

归并排序(Merge sort,台湾译作:合并排序)是建立在归澡作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide andConquer)的一个非常典型的应用。

算法四:二分查找算法

二分查找算法是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜素过程结束:如果某一特 定元素大干或者小干中间元素,则在数组大于或小干中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空,则代表找不到。这 种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。折半搜索每次把搜索区域减少一半,时间复杂度为O(logn) 。

算法五: BFPRT(线性查找算法)

BFPRT算法解决的问题十分经典,即从某n个元素的序列中选出第k大(第k小)的元素,通过巧妙的分析,BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。该算 法的思想与快速排序思想相似,当然,为使得算法在最坏情况下,依然能达到o(n)的时间复杂度,五位算法作者做了精妙的处理。

算法六: BFS(广度优先搜索)

广度优先搜索算法(Breadth-First-Search),是一种图形搜索算法。简单的说BFS是从根节点开始,活着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问,则算法中止。BFS同样属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。

骑着蚂蚁看海啊
2023-08-02 · 超过31用户采纳过TA的回答
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排序算法是计算机科学中基础且重要的内容之一,不同的排序算法适用于不同的场景和问题。以下我会列举几种常见且好用的排序算法供您参考。

  • 冒泡排序(Bubble Sort):一种简单但效率较低的排序算法,它通过多次遍历比较相邻元素的大小,并将较大(或较小)的元素逐步冒泡到数列的一端。尽管冒泡排序的时间复杂度较高,但对于小型数据集来说是一种简单实用的算法。

  • 插入排序(Insertion Sort):插入排序是一种稳定的排序算法,它通过将待排序元素逐个插入已排序部分中的正确位置来完成排序。插入排序对于小型或基本有序的数据集表现良好,但对于较大数据集来说效率相对较低。

  • 快速排序(Quick Sort):快速排序是一种高效的排序算法,它采用分治的思想,将数组划分为较小和较大两个子数组,然后分别对子数组进行递归排序。快速排序在平均情况下具有较好的性能,并广泛应用于各种排序场景。

  • 归并排序(Merge Sort):归并排序是一种稳定的排序算法,它通过分治和合并的思想来实现排序。归并排序将待排序数组递归地划分为较小的子数组,然后将这些子数组按照顺序合并成一个有序数组。归并排序的时间复杂度较稳定,并在外部排序中得到广泛应用。

  • 堆排序(Heap Sort):堆排序是一种高效的排序算法,它利用堆的性质进行排序。堆是一个完全二叉树,且满足父节点的值大于(或小于)子节点的值。堆排序首先构建一个最大堆(或最小堆)来满足排序的要求,然后不断将堆顶元素与最后一个元素交换,并缩小堆的范围,直到整个数组有序。

  • 以上仅是常见且好用的几种排序算法,每种算法都有其适用的场景和特点。在实际应用中,我们可以根据数据规模、数据特点和性能要求来选择合适的排序算法。

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