算法系列15天速成第二天七大经典排序【中】-巨人网络通讯

算法系列15天速成第二天七大经典排序【中】

首先感谢朋友们对第一篇文章的鼎力支持，感动中.......

今天说的是选择排序，包括“直接选择排序”和“堆排序”。

话说上次“冒泡排序”被快排虐了，而且“快排”赢得了内库的重用，众兄弟自然眼红，非要找快排一比高下。

这不今天就来了两兄弟找快排算账。

1.直接选择排序：

先上图：

说实话，直接选择排序最类似于人的本能思想，比如把大小不一的玩具让三岁小毛孩对大小排个序，

那小孩首先会在这么多玩具中找到最小的放在第一位，然后找到次小的放在第二位，以此类推。。。。。。

，小孩子多聪明啊，这么小就知道了直接选择排序。羡慕中........

对的，小孩子给我们上了一课，

第一步：我们拿80作为参照物（base），在80后面找到一个最小数20,然后将80跟20交换。

第二步: 第一位数已经是最小数字了，然后我们推进一步在30后面找一位最小数，发现自己最小，不用交换。

第三步：........

最后我们排序完毕。大功告成。

既然是来挑战的，那就5局3胜制。

复制代码代码如下:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading;
using System.Diagnostics;

namespace SelectionSort
{
    public class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            //5次比较
            for (int i = 1; i = 5; i++)
            {
                Listint> list = new Listint>();

                //插入2w个随机数到数组中
                for (int j = 0; j 20000; j++)
                {
                    Thread.Sleep(1);
                    list.Add(new Random((int)DateTime.Now.Ticks).Next(1000, 1000000));
                }

Console.WriteLine("\n第" + i + "次比较：");

Stopwatch watch = new Stopwatch();

                watch.Start();
                var result = list.OrderBy(single => single).ToList();
                watch.Stop();

Console.WriteLine("\n快速排序耗费时间：" + watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("输出前十个数:" + string.Join(",", result.Take(10).ToList()));

                watch.Start();
                result = SelectionSort(list);
                watch.Stop();

Console.WriteLine("\n直接选择排序耗费时间：" + watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("输出前十个数:" + string.Join(",", list.Take(10).ToList()));

}
}

        //选择排序
        static Listint> SelectionSort(Listint> list)
        {
            //要遍历的次数
            for (int i = 0; i list.Count - 1; i++)
            {
                //假设tempIndex的下标的值最小
                int tempIndex = i;

                for (int j = i + 1; j list.Count; j++)
                {
                    //如果tempIndex下标的值大于j下标的值,则记录较小值下标j
                    if (list[tempIndex] > list[j])
                        tempIndex = j;
                }

                //最后将假想最小值跟真的最小值进行交换
                var tempData = list[tempIndex];
                list[tempIndex] = list[i];
                list[i] = tempData;
            }
            return list;
        }
    }
}

比赛结果公布：

堆排序：

要知道堆排序，首先要了解一下二叉树的模型。

下图就是一颗二叉树，具体的情况我后续会分享的。

那么堆排序中有两种情况（看上图理解）：

大根堆：就是说父节点要比左右孩子都要大。

小根堆：就是说父节点要比左右孩子都要小。

那么要实现堆排序,必须要做两件事情：

第一：构建大根堆。

首先上图：

首先这是一个无序的堆，那么我们怎样才能构建大根堆呢？

第一步：首先我们发现，这个堆中有2个父节点(2,,3);

第二步：比较2这个父节点的两个孩子（4，5），发现5大。

第三步：然后将较大的右孩子（5）跟父节点（2）进行交换，至此3的左孩子堆构建完毕，

如图：

第四步：比较第二个父节点（3）下面的左右孩子（5，1），发现左孩子5大。

第五步：然后父节点（3）与左孩子（5）进行交换，注意，交换后，堆可能会遭到破坏，

必须按照以上的步骤一，步骤二，步骤三进行重新构造堆。

最后构造的堆如下:

第二：输出大根堆。

至此，我们把大根堆构造出来了，那怎么输出呢？我们做大根堆的目的就是要找出最大值，

那么我们将堆顶（5）与堆尾（2）进行交换，然后将（5）剔除根堆，由于堆顶现在是（2），

所以破坏了根堆，必须重新构造，构造完之后又会出现最大值，再次交换和剔除，最后也就是俺们

要的效果了，

发现自己兄弟被别人狂殴，，堆排序再也坐不住了，决定要和快排干一场。

同样，快排也不甘示弱，谁怕谁？

复制代码代码如下:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading;
using System.Diagnostics;

namespace HeapSort
{
    public class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            //5次比较
            for (int j = 1; j = 5; j++)
            {
                Listint> list = new Listint>();

                //插入2w个数字
                for (int i = 0; i 20000; i++)
                {
                    Thread.Sleep(1);
                    list.Add(new Random((int)DateTime.Now.Ticks).Next(1000, 100000));
                }

Console.WriteLine("\n第" + j + "次比较：");

                Stopwatch watch = new Stopwatch();
                watch.Start();
                var result = list.OrderBy(single => single).ToList();
                watch.Stop();
                Console.WriteLine("\n快速排序耗费时间:" + watch.ElapsedMilliseconds);
                Console.WriteLine("输出前十个数" + string.Join(",", result.Take(10).ToList()));

                watch = new Stopwatch();
                watch.Start();
                HeapSort(list);
                watch.Stop();
                Console.WriteLine("\n堆排序耗费时间:" + watch.ElapsedMilliseconds);
                Console.WriteLine("输出前十个数" + string.Join(",", list.Take(10).ToList()));
            }

}

        ///summary>
/// 构建堆
////summary>
///param name="list">待排序的集合/param>
///param name="parent">父节点/param>
///param name="length">输出根堆时剔除最大值使用/param>
        static void HeapAdjust(Listint> list, int parent, int length)
        {
            //temp保存当前父节点
            int temp = list[parent];

//得到左孩子(这可是二叉树的定义，大家看图也可知道)
int child = 2 * parent + 1;

            while (child length)
            {
                //如果parent有右孩子，则要判断左孩子是否小于右孩子
                if (child + 1 length list[child] list[child + 1])
                    child++;

                //父亲节点大于子节点，就不用做交换
                if (temp >= list[child])
                    break;

//将较大子节点的值赋给父亲节点
list[parent] = list[child];

//然后将子节点做为父亲节点，已防止是否破坏根堆时重新构造
parent = child;

                //找到该父亲节点较小的左孩子节点
                child = 2 * parent + 1;
            }
            //最后将temp值赋给较大的子节点，以形成两值交换
            list[parent] = temp;
        }

        ///summary>
/// 堆排序
////summary>
///param name="list">/param>
        public static void HeapSort(Listint> list)
        {
            //list.Count/2-1:就是堆中父节点的个数
            for (int i = list.Count / 2 - 1; i >= 0; i--)
            {
                HeapAdjust(list, i, list.Count);
            }

            //最后输出堆元素
            for (int i = list.Count - 1; i > 0; i--)
            {
                //堆顶与当前堆的第i个元素进行值对调
                int temp = list[0];
                list[0] = list[i];
                list[i] = temp;

                //因为两值交换，可能破坏根堆，所以必须重新构造
                HeapAdjust(list, 0, i);
            }
        }
    }
}

结果公布：

堆排序此时心里很尴尬，双双被KO，心里想，一定要捞回面子，一定要赢，

于是堆排序提出了求“前K大问题”。（就是在海量数据中找出前几大的数据），

快排一口答应，小意思，没问题。

双方商定，在2w随机数中找出前10大的数：

复制代码代码如下:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading;
using System.Diagnostics;

namespace QuickSort
{
    public class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            //5此比较
            for (int j = 1; j = 5; j++)
            {
                Listint> list = new Listint>();

                for (int i = 0; i 20000; i++)
                {
                    Thread.Sleep(1);
                    list.Add(new Random((int)DateTime.Now.Ticks).Next(1000, 100000));
                }

Console.WriteLine("\n第" + j + "次比较：");

                Stopwatch watch = new Stopwatch();
                watch.Start();
                var result = list.OrderByDescending(single => single).Take(10).ToList();
                watch.Stop();
                Console.WriteLine("\n快速排序求前K大耗费时间:" + watch.ElapsedMilliseconds);
                Console.WriteLine("输出前十个数:" + string.Join(",", result.Take(10).ToList()));

                watch = new Stopwatch();
                watch.Start();
                result = HeapSort(list, 10);
                watch.Stop();
                Console.WriteLine("\n堆排序求前K大耗费时间：" + watch.ElapsedMilliseconds);
                Console.WriteLine("输出前十个数:" + string.Join(",", list.Take(10).ToList()));
            }

}

//得到左孩子(这可是二叉树的定义哇)
int child = 2 * parent + 1;

                //父节点大于子节点，不用做交换
                if (temp >= list[child])
                    break;

//将较大子节点的值赋给父亲节点
list[parent] = list[child];

//然后将子节点做为父亲节点，已防止是否破坏根堆时重新构造
parent = child;

                //找到该父节点左孩子节点
                child = 2 * parent + 1;
            }
            //最后将temp值赋给较大的子节点，以形成两值交换
            list[parent] = temp;
        }

        ///summary>
/// 堆排序
////summary>
///param name="list">待排序的集合/param>
///param name="top">前K大/param>
///returns>/returns>
        public static Listint> HeapSort(Listint> list, int top)
        {
            Listint> topNode = new Listint>();

            //list.Count/2-1:就是堆中非叶子节点的个数
            for (int i = list.Count / 2 - 1; i >= 0; i--)
            {
                HeapAdjust(list, i, list.Count);
            }

            //最后输出堆元素（求前K大）
            for (int i = list.Count - 1; i >= list.Count - top; i--)
            {
                //堆顶与当前堆的第i个元素进行值对调
                int temp = list[0];
                list[0] = list[i];
                list[i] = temp;

//最大值加入集合
topNode.Add(temp);

                //因为顺序被打乱，必须重新构造堆
                HeapAdjust(list, 0, i);
            }
            return topNode;
        }
    }
}

求前K大的输出结果：