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数据结构中一些排序算法演示

 
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1,JS演示

这里演示的比较多,效果可能更好,只是这里博客无法即时运行,这是用WEB实现的演示,大家也可以参考一下。

地址:(请猛击这里


2,图片演示:

说明:这是sunyzc博客上的一篇文章,在CSDN也出现过,当时没有保存地址,找不到,转载了一篇在这里,以备查阅。

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1 快速排序

介绍:

  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Ο(nlogn)次比较。在最坏状况下则需要Ο(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Ο(nlogn) 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,且在大部分真实世界的数据,可以决定设计的选择,减少所需时间的二次方项之可能性。

步骤:

  • 从数列中挑出一个元素,称为 "基准"(pivot),
  • 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作。
  • 递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。

排序效果:

详细过程:

2 归并排序

介绍:

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

步骤:

  • 申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列
  • 设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置
  • 比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置
  • 重复步骤3直到某一指针达到序列尾
  • 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾

排序效果:

详细过程:

3 堆排序

介绍:

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

步骤:

(比较复杂,自己上网查吧)

排序效果:

详细过程:

(暂无)

4 选择排序

介绍:

  选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。首先在未排序序列中找到最小元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素,然后放到排序序列末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。

排序效果:

详细过程:

5 冒泡排序

介绍:

  冒泡排序(Bubble Sort,台湾译为:泡沫排序或气泡排序)是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

步骤:

  1. 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。
  2. 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点,最后的元素应该会是最大的数。
  3. 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。
  4. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。

排序效果:

详细过程:

6 插入排序

介绍:

  插入排序(Insertion Sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。插入排序在实现上,通常采用in-place排序(即只需用到O(1)的额外空间的排序),因而在从后向前扫描过程中,需要反复把已排序元素逐步向后挪位,为最新元素提供插入空间。

步骤:

  • 从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序
  • 取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描
  • 如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置
  • 重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置
  • 将新元素插入到该位置中
  • 重复步骤2

排序效果:

 (暂无)

详细过程:

7 希尔排序

介绍:

  希尔排序,也称递减增量排序算法,是插入排序的一种高速而稳定的改进版本。

  希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的:

  • 插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时, 效率高, 即可以达到线性排序的效率
  • 但插入排序一般来说是低效的, 因为插入排序每次只能将数据移动一位

排序效果:



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