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1、排序算法是一种基本并且常用的算法。由于实际工作中处理的数量巨大，所以排序算法对算法本身的速度要求很高。 而一般我们所谓的算法的性能主要是指算法的复杂度，一般用O方法来表示。在后面我将给出详细的说明。 既然是入门那么排序是入门必须要学的，下面总结下排序的几种常见的算法。 1：冒泡法 也是和基本的一个排序方法。 原理：将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”，较小的元素比较轻，从而要往上浮 2：插入法： 原理：逐一取出元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描，放到适当的位置（起初，已经排序的元素序列为空） 3：选择法： 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，
2、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。以此递归。 4：堆排序 利用堆（heaps）这种数据结构来构造的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树结构，并同时满足堆属性：即子节点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。 5：箱排序 设置若干个箱子，把关键字等于 k 的记录全都装入到第 k 个箱子里 ( 分配 ) ，然后按序号依次将各非空的箱子首尾连接起来 ( 收集 ) 。 6：希尔排序 选择一个步长(Step) ,然后按间隔为步长的单元进行排序.递归,步长逐渐变小,直至为1. 7：桶排序 桶排序的思想是把 [0 ， 1) 划分为 n 个大小相同的子区间，
3、每一子区间是一个桶。 对于排序的算法我想先做一点简单的介绍，也是给这篇文章理一个提纲。 我将按照算法的复杂度，从简单到难来分析算法。 第一部分是简单排序算法，后面你将看到他们的共同点是算法复杂度为O(N*N)（因为没有使用word,所以无法打出上标和下标）。 第二部分是高级排序算法，复杂度为O(Log2(N))。这里我们只介绍一种算法。另外还有几种算法因为涉及树与堆的概念，所以这里不于讨论。 第三部分类似动脑筋。这里的两种算法并不是最好的（甚至有最慢的），但是算法本身比较奇特，值得参考（编程的角度）。同时也可以让我们从另外的角度来认识这个问题。 第四部分是我送给大家的一个餐后
4、的甜点——一个基于模板的通用快速排序。由于是模板函数可以对任何数据类型排序（抱歉，里面使用了一些论坛专家的呢称）。
现在，让我们开始吧：
一、简单排序算法
由于程序比较简单，所以没有加什么注释。所有的程序都给出了完整的运行代码，并在我的VC环境
下运行通过。因为没有涉及MFC和WINDOWS的内容，所以在BORLAND C++的平台上应该也不会有什么
问题的。在代码的后面给出了运行过程示意，希望对理解有帮助。
1.冒泡法：
这是最原始，也是众所周知的最慢的算法了。他的名字的由来因为它的工作看来象是冒泡：
#include
5、bleSort(int* pData,int Count)
{
int iTemp;
for(int i=1;i 6、)
cout< 7、交换1次)
循环次数：6次
交换次数：3次
上面我们给出了程序段，现在我们分析它：这里，影响我们算法性能的主要部分是循环和交换，
显然，次数越多，性能就越差。从上面的程序我们可以看出循环的次数是固定的，为1+2+...+n-1。
写成公式就是1/2*(n-1)*n。
现在注意，我们给出O方法的定义：
若存在一常量K和起点n0，使当n>=n0时，有f(n)<=K*g(n),则f(n) = O(g(n))。（呵呵，不要说没
学好数学呀，对于编程数学是非常重要的！！！）
现在我们来看1/2*(n-1)*n，当K=1/2，n0=1，g(n)=n*n时，1/2*(n-1)*n<=1/2 8、n*n=K*g(n)。所以f(n)
=O(g(n))=O(n*n)。所以我们程序循环的复杂度为O(n*n)。
再看交换。从程序后面所跟的表可以看到，两种情况的循环相同，交换不同。其实交换本身同数据源的有序程度有极大的关系，当数据处于倒序的情况时，交换次数同循环一样（每次循环判断都会交换），复杂度为O(n*n)。当数据为正序，将不会有交换。复杂度为O(0)。乱序时处于中间状态。正是由于这样的原因，我们通常都是通过循环次数来对比算法。
2.交换法：
交换法的程序最清晰简单，每次用当前的元素一一的同其后的元素比较并交换。
#include 9、xchangeSort(int* pData,int Count)
{
int iTemp;
for(int i=0;i 10、)
cout< 11、交换1次)
循环次数：6次
交换次数：3次
从运行的表格来看，交换几乎和冒泡一样糟。事实确实如此。循环次数和冒泡一样也是1/2*(n-1)*n，所以算法的复杂度仍然是O(n*n)。由于我们无法给出所有的情况，所以只能直接告诉大家他们在交换上面也是一样的糟糕（在某些情况下稍好，在某些情况下稍差）。
3.选择法：
现在我们终于可以看到一点希望：选择法，这种方法提高了一点性能（某些情况下）这种方法类似我们人为的排序习惯：从数据中选择最小的同第一个值交换，在从省下的部分中选择最小的与第二个交换，这样往复下去。
#include 12、t(int* pData,int Count)
{
int iTemp;
int iPos;
for(int i=0;i 13、SelectSort(data,7);
for (int i=0;i<7;i++)
cout< 14、mp=8)8,10,7,9->(iTemp=7)8,10,7,9->(iTemp=7)7,10,8,9(交换1次)
第二轮：7,10,8,9->(iTemp=8)7,10,8,9->(iTemp=8)7,8,10,9(交换1次)
第一轮：7,8,10,9->(iTemp=9)7,8,9,10(交换1次)
循环次数：6次
交换次数：3次
遗憾的是算法需要的循环次数依然是1/2*(n-1)*n。所以算法复杂度为O(n*n)。
我们来看他的交换。由于每次外层循环只产生一次交换（只有一个最小值）。所以f(n)<=n
所以我们有f(n)=O(n)。所以，在数据较乱的时候，可以减少一定的交换 15、次数。
4.插入法：
插入法较为复杂，它的基本工作原理是抽出牌，在前面的牌中寻找相应的位置插入，然后继续下一张
#include 16、ata[iPos+1] = iTemp;
}
}
void main()
{
int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};
InsertSort(data,7);
for (int i=0;i<7;i++)
cout< 17、10,7,9->8,10,7,9(交换0次)(循环1次)
第二轮：8,10,7,9->7,8,10,9(交换1次)(循环2次)
第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)(循环1次)
循环次数：4次
交换次数：2次
上面结尾的行为分析事实上造成了一种假象，让我们认为这种算法是简单算法中最好的，其实不是，
因为其循环次数虽然并不固定，我们仍可以使用O方法。从上面的结果可以看出，循环的次数f(n)<=
1/2*n*(n-1)<=1/2*n*n。所以其复杂度仍为O(n*n)（这里说明一下，其实如果不是为了展示这些简单
排序的不同，交换次数仍然可以这样推导）。现在看交换， 18、从外观上看，交换次数是O(n)（推导类似
选择法），但我们每次要进行与内层循环相同次数的‘=’操作。正常的一次交换我们需要三次‘=’
而这里显然多了一些，所以我们浪费了时间。
最终，我个人认为，在简单排序算法中，选择法是最好的。
二、高级排序算法：
高级排序算法中我们将只介绍这一种，同时也是目前我所知道（我看过的资料中）的最快的。
它的工作看起来仍然象一个二叉树。首先我们选择一个中间值middle程序中我们使用数组中间值，然后
把比它小的放在左边，大的放在右边（具体的实现是从两边找，找到一对后交换）。然后对两边分别使
用这个过程（最容易的方法——递归）。
1.快速排序 19、
#include 20、<=j)//找到了一对值
{
//交换
iTemp = pData[i];
pData[i] = pData[j];
pData[j] = iTemp;
i++;
j--;
}
}while(i<=j);//如果两边扫描的下标交错，就停止（完成一次）
//当左边部分有值(left 21、pData,0,Count-1);
}
void main()
{
int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};
QuickSort(data,7);
for (int i=0;i<7;i++)
cout< 22、所以共有n+2(n/2)+4(n/4)+...+n*(n/n) = n+n+n+...+n=k*n=log2(n)*n
所以算法复杂度为O(log2(n)*n)
其他的情况只会比这种情况差，最差的情况是每次选择到的middle都是最小值或最大值，那么他将变
成交换法（由于使用了递归，情况更糟）。但是你认为这种情况发生的几率有多大？？呵呵，你完全
不必担心这个问题。实践证明，大多数的情况，快速排序总是最好的。
如果你担心这个问题，你可以使用堆排序，这是一种稳定的O(log2(n)*n)算法，但是通常情况下速度要慢于快速排序（因为要重组堆）。
三、其他排序
1.双向冒泡：
通常的冒 23、泡是单向的，而这里是双向的，也就是说还要进行反向的工作。
代码看起来复杂，仔细理一下就明白了，是一个来回震荡的方式。
写这段代码的作者认为这样可以在冒泡的基础上减少一些交换（我不这么认为，也许我错了）。
反正我认为这是一段有趣的代码，值得一看。
#include 24、
if(pData[i] 25、
}
void main()
{
int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};
Bubble2Sort(data,7);
for (int i=0;i<7;i++)
cout< 26、 pData,int Count)
{
int step[4];
step[0] = 9;
step[1] = 5;
step[2] = 3;
step[3] = 1;
int iTemp;
int k,s,w;
for(int i=0;i<4;i++)
{
k = step[i];
s = -k;
for(int j=k;j 27、 28、造成程序异常而写的代码。这个代码我认为很值得一看。
这个算法的得名是因为其发明者的名字D.L.SHELL。依照参考资料上的说法：“由于复杂的数学原因
避免使用2的幂次步长，它能降低算法效率。”另外算法的复杂度为n的1.2次幂。同样因为非常复杂并
“超出本书讨论范围”的原因（我也不知道过程），我们只有结果了。
四、基于模板的通用排序：
这个程序我想就没有分析的必要了，大家看一下就可以了。不明白可以在论坛上问。
MyData.h文件
///////////////////////////////////////////////////////
class CMyData
{ 29、
public:
CMyData(int Index,char* strData);
CMyData();
virtual ~CMyData();
int m_iIndex;
int GetDataSize(){ return m_iDataSize; };
const char* GetData(){ return m_strDatamember; };
//这里重载了操作符：
CMyData& operator =(CMyData &SrcData);
bool operator <(CMyData& data );
bool operator >(CMyData& 30、data );
private:
char* m_strDatamember;
int m_iDataSize;
};
////////////////////////////////////////////////////////
MyData.cpp文件
////////////////////////////////////////////////////////
CMyData::CMyData():
m_iIndex(0),
m_iDataSize(0),
m_strDatamember(NULL)
{
}
CMyData::~CMyData()
{
31、if(m_strDatamember != NULL)
delete[] m_strDatamember;
m_strDatamember = NULL;
}
CMyData::CMyData(int Index,char* strData):
m_iIndex(Index),
m_iDataSize(0),
m_strDatamember(NULL)
{
m_iDataSize = strlen(strData);
m_strDatamember = new char[m_iDataSize+1];
strcpy(m_strDatamember,strData);
} 32、
CMyData& CMyData::operator =(CMyData &SrcData)
{
m_iIndex = SrcData.m_iIndex;
m_iDataSize = SrcData.GetDataSize();
m_strDatamember = new char[m_iDataSize+1];
strcpy(m_strDatamember,SrcData.GetData());
return *this;
}
bool CMyData::operator <(CMyData& data )
{
return m_iIndex 33、X;
}
bool CMyData::operator >(CMyData& data )
{
return m_iIndex>data.m_iIndex;
}
///////////////////////////////////////////////////////////
//////////////////////////////////////////////////////////
//主程序部分
#include 34、pData,int left,int right)
{
int i,j;
T middle,iTemp;
i = left;
j = right;
//下面的比较都调用我们重载的操作符函数
middle = pData[(left+right)/2]; //求中间值
do{
while((pData[i] 35、
iTemp = pData[i];
pData[i] = pData[j];
pData[j] = iTemp;
i++;
j--;
}
}while(i<=j);//如果两边扫描的下标交错，就停止（完成一次）
//当左边部分有值(left 36、n(pData,0,Count-1);
}
void main()
{
CMyData data[] = {
CMyData(8,"xulion"),
CMyData(7,"sanzoo"),
CMyData(6,"wangjun"),
CMyData(5,"VCKBASE"),
CMyData(4,"jacky2000"),
CMyData(3,"cwally"),
CMyData(2,"VCUSER"),
CMyData(1,"isdong")
};
QuickSort(data,8);
for (int i=0;i<8;i++)
cout< 37、M_IINDEX<<"&NBSP; ?< 38、O.H />
#include 39、i-1;
while(data[0] 40、 ");}
}
getch();}
}
}
void Bubble_sort(int data[])
{int i,j,t;
for(j=1;j<=long_n;j++)
{for(i=1;i<=long_n-j;i++)
{if(data>data[i+1])
{t=data;
data=data[i+1];
data[i+1]=t;
}
}
if(long_n<=50)
{if(long_n<=50)
{printf("\n");
printf(" Bubble Sort\n");
printf(" %d times 41、\n",j);
printf(" ");
for(g=1;g<=long_n;g++)
printf("%d ",data[g]);
if(g==8) {printf("\n");printf(" ");}
}
getch();
} }
}
void Selectsort(int data[])
{int i,j,min,temp;
for(i=1;i<=long_n;i++)
{min=i;
for(j=i+1;j<=long_n;j++)
if(data[min]>data[j])
min=j;
temp=data;
dat 42、a=data[min];
data[min]=temp;
if(long_n<=50)
{if(long_n<=50)
{printf("\n");
printf(" Select Sort\n");
printf(" %d times:\n",i);
printf(" ");
for(g=1;g<=long_n;g++)
printf("%d ",data[g]);
if(g==8) {printf("\n");printf(" ");}
}
getch(); }
}
}
void Quick_sort(int data[],int 43、 low,int high)
{int pivotloc;
if(long_n<=50)
{if(long_n<=50)
{if(h!=0)
{printf("\n");
printf(" Quick Sort\n");
printf(" %d times:\n",h);
printf(" ");
for(g=1;g<=long_n;g++)
printf("%d ",data[g]);
if(g==8) {printf("\n");printf(" ");}
}
getch();} } h++;
if(low 44、>{pivotloc=Partition(data,low,high);
Quick_sort(data,low,pivotloc-1);
Quick_sort(data,pivotloc+1,high);
if(long_n<=50)
{if(long_n<=50)
{printf("\n");
printf(" Quick Sort\n");
printf(" %d times:\n",h);
printf(" ");
h++;
for(g=1;g<=long_n;g++)
printf("%d ",data[g]);
if(g==8) {pr 45、intf("\n");printf(" ");}
}
getch();}
}
}
int Partition(int data[],int low,int high)
{int pivotkey;
data[0]=data[low];
pivotkey=data[low];
while(low 46、low;="" />data[high]=data[low];
}
data[low]=data[0];
return low;
}
void HeapAdjust(int data[],int s,int m)
{
int j,rc;
rc=data[s];
for(j=2*s;j<=m;j*=2)
{if(j 47、sort(int data[])
{int i,temp;
for(i=long_n/2;i>0;--i)
HeapAdjust(data,i,long_n);
for(i=long_n;i>1;--i)
{
if(long_n<=50)
{if(long_n<=50)
{printf("\n");
printf(" Heap Sort\n");
printf(" %d times:\n",h);
printf(" ");
h++;
for(g=1;g<=long_n;g++)
printf("%d ",data[g]);
if(g= 48、8) {printf("\n");printf(" ");}
}
getch();}
temp=data[1];
data[1]=data;
data=temp;
HeapAdjust(data,1,i-1);
}
}
main()
{int gdriver=DETECT,gmode;
int x,y,ch,y_pos,b_k,position,lon,wide,c_lon,c_wide,deltx,delty,middle,count,depth;
time_t start,end;
char *key="a";
char *key1;
49、struct number{
int left;
int top;
int right;
int bottom;
}number[6];
struct character{
int x;
int y;
char title[20];
}c_size[6];
strcpy(c_size[0].title,"Insert sort");
strcpy(c_size[1].title,"Bubble sort");
strcpy(c_size[2].title,"Select sort");
strcpy(c_size[3].title,"Qu 50、ick sort");
strcpy(c_size[4].title,"Heap sort");
strcpy(c_size[5].title,"Quit");
fp=fopen("sort.txt","w+");
while(1)
{textcolor(YELLOW);
clrscr();
gotoxy(20,10);
putch(218);
for(b_k=0;b_k<30;b_k++) putch(196);
putch(191);
for(b_k=0;b_k<2;b_k++)
{gotoxy(20,11+b_k);putch(179);
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