Sorting算法与算法的分析技术ppt课件.ppt

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1、计算机算法 ——设计与分析导论南开大学计算机科学与技术系刘璟1Chapter2.Sorting算法与算法的分析技术2.1排序(Sorting)问题2.2O(n2)阶的排序算法2.3基于相邻元比较的排序算法和希尔(Shell)排序2.4O(nlogn)阶的排序算法2.5比较排序算法的时间复杂度下界2.6排序算法的有关研究22.1排序(Sorting)问题有关排序的几个基本概念:1.全序集:数据集合D称为关于关系“<”的全序集,如果满足1°a

2、.排序(Sorting)问题:已知:n项记录R1,R2,…,Rn,其一个域称为关键字(Key),关键字值K1,K2,…,Kn属于一全序集。要求:重排n项记录为Rπ(1),Rπ(2),…,Rπ(n),其中π:π(1),π(2),…,π(n),为1,…,n的一个排列,使对应的关键字满足:Kπ(1)≤Kπ(2)≤…≤Kπ(n)。33.稳定(Stable)排序算法:如果排序问题满足:若Rπ(i)=Rπ(j)且i

3、:数据在高速随机存储设备上(内存)进行排序操作,这时数据间的比较和移动指令的代价一般是相同的。5.外部(External)排序算法:数据主要驻留在外部的低速存储设备(硬盘、磁带)上,数据在内存与硬盘(磁带)之间的传送、移动的代价明显高于数据比较操作,因此,外部排序算法的设计不同于内部排序。46.原址排序算法:在排序过程中除了全部输入数据所占用的空间之外,只需有限的额外空间。如果额外空间的大小与记录数n无关,则称为原址排序。7.基于关键字比较的排序算法:这类排序算法中仅对关键字进行比较和移动操作,因此关键字的比较和移动是算法的基本操作。52.2O

4、(n2)阶的排序算法2.2.1选择排序(SelectionSorting)1.选择排序的思想:把待排序的L[1..n]视为两个部分:L[1..i-1]为已排序部分,L[i..n]为未排序部分。排序步骤为:1°i=1;2°选择:在L[i..n]中求最小元L[k],i≤k≤n;3°交换L[i]与L[k],i++,if(i

5、中,总的比较次数为:算法中的比较次数与n个关键字的值无关,因此最坏情形和平均情形的比较总次数相同。因此,算法是O(n2)阶的。空间代价只额外占用了几个工作单元,因此,它是个原址排序算法。74.讨论:算法SelectSort按比较次数计算的最好情形时间复杂度为:如果把关键字的移动作为基本操作,情况有所不同。从算法中的if语句可看出,关键字移动min=L[j]的次数可能少于比较min>L[j]的执行次数。另外,函数Swap()需要3次移动,共3(n–1)次。因此,选择排序算法的平均移动次数会比较小,而最好情形则为3(n–1)。当数据记录比较大时,移

6、动代价大于比较代价,选择排序也可能有较好的性能。82.2.2插入排序(InsertionSorting)1.插入排序的思路:与选择排序不同,它是从无序部分不经选择,任取一元,然后插入到有序部分的正确位置上。其步骤为:L[1..n]分为两部分:L[1..i]为有序部分,L[i+1..n]为未排序部分。1°i=1;2°把L[i+1]插入到L[1..i]中的正确位置,i++;3°if(i

7、个关键字值是不同的,这可以简化分析;2°n个元素的所有不同的排列具有等可能性。在把L[i]插入到有序的L[1..i–1]的过程中,共有i种可能的位置,由假设2°可知落入每个位置的概率为1/i。而这i种情形所需要的比较次数分别为1,2,…,i-2,i-1,i-1,因此期望的比较次数为:10因此,插入排序虽然也是O(n2)阶的算法,但在一般情形下,会比选择排序块。算法的空间代价:基本上不需要额外空间,也是一种原址排序算法。它也是稳定的。114.讨论:在基于相邻元比较交换的排序算法中,InsertSort是最优的。如果把数据的移动作为基本操作,每一次

8、数据比较都有一次数据移动与之对应。因此,除了在外循环的n–1次移动之外,数据比较与移动次数是一致的,这与SelectSort算法是不同的。2.2.3起

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