数据结构排序算法的总结图,数据结构简单选择排序图解
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1.前言回顾：之前的【图形数据结构】排序综合总结(第一部分)对插入类和交换类排序做了详细的总结，需要很好的掌握直接插入、半插入排序和冒泡排序。
学习目标：掌握简单选择排序算法，了解树选择排序、堆选择排序、归并排序和基数排序的特点、时空复杂度和算法流程。
第二，选择上课的种类
定义：从待排序的无序序列中选择最大或最小的数，放在前面，当数据元素为空时排序结束。
动态演示：
算法解释：
从第一个数开始寻找比这个数小的下标，最后交换元素。
从第二个数开始寻找比这个数小的下标，最后交换元素。
以上操作总共重复n-1次，排序完成。
代码：
void SelectSort(RecordType r[]，int length)
/*对记录数组R简单排序，长度为数组的长度*/
int i，j，k，n=长度；
记录类型x；
for(I=1；I=n-1；我)
k=I；
for(j=I ^ 1；j=n；j)
if (r[j]。键r[k]。key)k=j；
如果(k！=i)
x=r[I]；r[I]=r[k]；r[k]=x；
}
特点：
不稳定排序
时间复杂度为O(n*n)，空间复杂度为O(1)
2.树选择和排序
静态演示：
算法解释：
底线21 25 49 25 16 08 63是一个给定的数字，需要从小到大排序。
相邻的两个选择最小的一个向上移动一层，只有其中一个组成无限个。
倒数第二层再次成对组合，直到顶部。
此时，前08为数值最低的数字，输出08，08全部设为无穷大。
再次选择一个最小值，以此类推
特点：
不需要算法。
稳定的分类和额外的存储空间。
时间复杂度O(nlogn)，空间复杂度O(n-1)
3.堆选择和排序
动态演示：
算法解释：
值最大的根节点称为大顶堆，值最小的根节点称为小顶堆。上图是构造大顶堆的示意图。
从最后一级开始，如果子节点的值大于父节点的值，则交换位置。
逐层向上推，直到根节点有最大值。
构建初始堆：
void crt_heap(RecordType r[]，int length)
/*为记录数组R建立一个堆，长度为数组的长度*/
int i，n；
n=长度；
for(I=n/2；I-I)/*从第[n/2]条记录开始，筛选并建立堆*/
sift(r，I，n)；
}
调整堆：
void sift(记录类型r[]，int k，int m)
/*假设r[k.m]是以r[k]为根的完全二叉树，以R [2k]和R [2k1]为根的左右子树是大根桩，调整R [k]使整个序列r[k.m]满足堆的属性*/
{ record type t；int i，j；int x；int已完成；
t=r[k]；/*临时存储“根”记录r[k] */
x=r[k]。关键；I=k；j=2 * I；
完成=假；
while( j=m！已完成)
if (j m r[j].键r[j 1]。key)j=j 1；/*如果有右子树，
并且右边子树的根处的关键字是大的，沿着右边分支的‘filter */
if ( x=r[j])。key)完成=真；/*筛选已完成*/
其他
{ r[I]=r[j]；I=j；j=2 * I；}/*继续过滤*/
r[I]=t；/* r[k]填入适当的位置*/
}
堆排序：
void HeapSort(RecordType r[]，int length)
/*堆排序r[1.n]，并且这个算法实现后，R中的记录按关键字由大到小的顺序排列*/
int i，n；记录类型b；
crt_heap(r，长度)；n=长度；
for(I=n；我-我)
b=r[1]；/*用堆中的最后一条记录交换顶部的记录*/
r[1]=r[I]；
r[I]=b；
sift(r，1，I-1)；/*进行调整，使r[1.i-1]变成堆*/
} /*堆排序*/
特点：
堆选是树形的改进，占用空间更少。
不稳定排序，适合n值较大的排序。
时间复杂度O(n*logn)，空间复杂度O(1)
三。合并和排序
方法1:
把整数一分为二，一层一层细分。
细分后，对每个块进行排序，直到整个块都按顺序排列。
方法二：
一系列序列，两个相邻的合并在一起排序，然后两个相邻的有序合并块再次排序，直到最后排序(先推荐这个算法)。
代码：
Void merge sort(记录类型r []，int n)/*对记录数组r[1.n] */
MSort ( r，1，n，r)；
void MSort(记录类型r1[]，int low，int high，记录类型r3[])
/* R1[低.高电平]置于R3[低电平.高]和R2[低.高]是辅助空格*/
int mid记录类型R2[20]；
if(低==高)R3[低]=R1[低]；
其他
mid=(低高)/2；
MSort(r1，低，中，R2)；
MSort(r1，mid 1，high，R2)；
合并(r2，低，中，高，R3)；
} /* MSort */
特点：
时间复杂度O(nlogn)，空间复杂度O(n)
附加空间比较大，很少用于内部排序，主要用于外部排序。
四。分配类别的排序
1.多关键字排序
优先级：根据颜色的大小分为四类，在每一类中按照面值排序。
优先级：按面值分为13类，同一面值不同颜色排序。
2.链式基数排序
算法解释：
对于以上九个三位数，第一步，我们从小到大排序。
然后将第一步的结果按照十位数的顺序排序。
最后借助第二步的结果，按照百位数从小到大排序。
同样，对于4位5位方法也是如此。
特点：
时间复杂度O(d*n)，d为关键词个数，n为记录个数
稳定排序
空间复杂度=2个队列指针和n个指针字段
动词（verb的缩写）总结和归纳
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