迅雷白金会员体验:关于c语言排序问题

排 序：
程序员可以使用的基本排序算法有5种：
·插入排序(insertionsort．)
·交换排序(exchangesOrt)
·选择排序(selectionsort)
·归并排序(mergesort)
·分布排序(distributionsort)

为了形象地解释每种排序算法是怎样工作的，让我们来看一看怎样用这些方法对桌上一付乱序的牌进行排序。牌既要按花色排序(依次为梅花、方块、红桃和黑心)，还要按点数排序(从2到A)。
插入排序的过程为：从一堆牌的上面开始拿牌，每次拿一张牌，按排序原则把牌放到手中正确的位置。桌上的牌拿完后，手中的牌也就排好序了。
交换排序的过程为：
(1)先拿两张牌放到手中。如果左边的牌要排在右边的牌的后面，就交换这两张牌的位置。
(2)然后拿下一张牌，并比较最右边两张牌，如果有必要就交换这两张牌的位置。
(3)重复第(2)步，直到把所有的牌都拿到手中。
(4)如果不再需要交换手中任何两张牌的位置，就说明牌已经排好序了；否则，把手中的牌放到桌上，重复(1)至(4)步，直到手中的牌排好序。
选择排序的过程为：在桌上的牌中找出最小的一张牌，拿在手中；重复这种操作，直到把所有牌都拿在手中。
归并排序的过程为：把桌上的牌分为52堆，每堆为一张牌。因为每堆牌都是有序的(记住，此时每堆中只有一张牌)，所以如果把相邻的两堆牌合并为一堆，并对每堆牌进行排序，就可以得到26堆已排好序的牌，此时每一堆中有两张牌。重复这种合并操作，就可以依次得到13堆牌(每一堆中有4张牌)，7堆牌(有6堆是8张牌，还有一堆是4张牌)，最后将得到52张的一堆牌。
分布排序(也被称作radix sort，即基数排序)的过程为：先将牌按点数分成13堆，然后将这13堆牌按点数顺序叠在一起；再将牌按花色分成4堆，然后将这4堆牌按花色顺序叠在一起，牌就排好序了。
在选用排序算法时，你还需要了解以下几个术语：
(1)自然的(natural)
如果某种排序算法对有序的数据排序速度较快(工作量变小)，对无序的数据排序速度却较慢(工作变量大)，我们就称这种排序算法是自然的。如果数据已接近有序，就需要考虑选用自然的排序算法。
(2)稳定的(stable)
如果某种排序算法能保持它认为相等的数据的前后顺序，我们就称这种排序算法是稳定的。
例如，现有以下名单：
Mary Jones
Mary Smith
Tom Jones
Susie Queue
如果用稳定的排序算法按姓对上述名单进行排序，那么在排好序后"Mary Jones”和"Tom Jones”将保持原来的Jr顺序，因为它们的姓是相同的。
稳定的排序算法可按主、次关键字对数据进行排序，例如按姓和名排序(换句话说，主要按姓排序，但对姓相同的数据还要按名排序)。在具体实现时，就是先按次关键字排序，再按主关键字排序。
(3)内部排序(internal sort)和外部排序(external sort)
待排数据全部在内存中的排序方法被称为内部排序，待排数据在磁盘、磁带和其它外存中的排序方法被称为外部排序。

查 找：
和排序算法一样，查找(searching)算法也是计算机科学中研究得最多的问题之一。查找算法和排序算法是有联系的，因为许多查找算法依赖于要查找的数据集的有序程度。基本的查找算法有以下4种：
·顺序查找(sequential searching)。
·比较查找(comparison searching)
·基数查找(radix searching)
·哈希查找(hashing)
下面仍然以一付乱序的牌为例来描述这些算法的工作过程。
顺序查找的过程为：从第一张开始查看每一张牌，直到找到要找的牌。
比较查找(也被称作binarysearching，即折半查找)要求牌已经排好序，其过程为：任意抽一张牌，如果这张牌正是要找的牌，则查找过程结束。如果抽出的这张牌比要找的牌大，则在它前面的牌中重复查找操作；反之，则在它后面的牌中重复查找操作，直到找到要找的牌。
基数查找的过程为：先将牌按点数分成13堆，或者按花色分成4堆。然后找出与要找的牌的点数或花色相同的那一堆牌，再在这堆牌中用任意一种查找算法找到要找的牌。
哈希查找的过程为：
(1)在桌面上留出可以放若干堆牌的空间，并构造一个函数，使其能根据点数和花色将牌映射到特定的堆中(这个函数被称为hashfunction，即哈希函数)。
(2)根据哈希函数将牌分成若干堆。
(3)根据哈希函数找到要找的牌所在的堆，然后在这一堆牌中找到要找的牌。
例如，可以构造这样一个哈希函数：
pile=rank+suit
其中，rank是表示牌的点数的一个数值；suit是表示牌的花色的一个数值；pile表示堆值，它将决定一张牌归入到哪一堆中。如果用1，2，……，13分别表示A，2，……．K，用0，1，2和3分别表示梅花、方块、红桃和黑桃，则pile的值将为1，2，……，16，这样就可以把一付牌分成16堆。
哈希查找虽然看上去有些离谱，但它确实是一种非常实用的查找算法。各种各样的程序，从压缩程序(如Stacker)到磁盘高速缓存程序(如SmartDrive)，几乎都通过这种方法来提高查找速度，

排序或查找的性能：
有关排序和查找的一个主要问题就是速度。这个问题经常被人们忽视，因为与程序的其余部分相比，排序或查找所花费的时间几乎可以被忽略。然而，对大多数排序或查找应用来说，你不必一开始就花很多精力去编制一段算法程序，而应该先在现成的算法中选用一种最简单的(见3．1和3．4)，当你发现所用的算法使程序运行很慢时，再换用一种更好的算法(请参见下文中的介绍)。
下面介绍一种判断排序或查找算法的速度的方法。
首先，引入一个算法的复杂度的概念，它指的是在各种情况(最好的、最差的和平均的)下排序或查找需要完成的操作次数，通过它可以比较不同算法的性能。
算法的复杂度与排序或查找所针对的数据集的数据量有关，因此，引入一个基于数据集数据量的表达式来表示算法的复杂度。
最快的算法的复杂度O(1)，它表示算法的操作次数与数据量无关。复杂度O(N)(N表示数据集的数据量)表示算法的操作次数与数据量直接相关。复杂度O(logN)介于上述两者之间，它表示算法的操作次数与数据量的对数有关。复杂度为O(NlogN)(N乘以logN)的算法比复杂度为O(N)的算法要慢，而复杂度为O(N2)的算法更慢。
注意：如果两种算法的复杂度都是O(logN)，那么logN的基数较大的算法的速度要快些，在本章的例子中，logN的基数均为10