【数据结构初阶】--从“最小值筛选”到代码落地,解锁选择排序的核心思想!

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💪学习阶段:C语言、数据结构与算法初学者
⏳“人理解迭代,神理解递归。”


文章目录


–引言

在算法修仙界,选择排序一脉两大功法——“直接选择”与“堆排序”,为争夺“话事人”之位已论道多年。一者大道至简,一者内蕴玄机。本期《排序算法卷二》将带您深入这场核心对决,揭晓谁能以绝对实力,执掌选择排序之牛耳。

源码点我


一、排序宗门:选择排序

1.1 流派基本思想

每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,将其存放到序列的起始(或末尾)位置,直到全部待排序的数据元素排完。

二、 流派1:直接选择排序

1.1 基本思想

每一趟(如第 i 趟)在后面n - i + 1个待排序的元素中选取最小(或最大)的元素,作为有序序列的第i个元素(原地操作数组),直到第n-1趟做完,待排序元素只剩下一个,就不用再选了。

1.1.1 算法思路

首先定义四个变量–> begin 指向待排序元素的首元素、end 指向待排序元素的末元素、min 指向待排序元素中的最小值(初始值想首元素)、max 指向待排序元素的最大值(初始值想首元素)。

开始进行循环遍历数组,变量beginend 充当未排序元素的边界。每次遍历让 min 指向最小的,并且与 begin 指向的元素交换;同样,每次遍历让 max 指向最大的,并且与 end 指向的元素交换。

每交换完一次,未排序元素的边界就缩小一位:begin++end--

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1.1.2 特性总结

  • 直接选择排序的思考很简单,但是整体的效率有所欠缺,实际中很少用到;
  • 时间复杂度:O(N2);
  • 空间复杂度:O(1);

1.2 排序源码呈现

1.2.1 残缺排序功法

//Sort.c文件//1)直接选择排序voidSelectSore(int* arr,int n){//定义边界变量int begin =0;int end = n -1;//总体循环:在未排序界限以内while(begin < end){//定义最大值、最小值变量int min = begin;int max = begin;//循环寻找min、max//因为初始都指向begin,从begin + 1开始for(int i = begin +1; i <= end; i++){if(arr[i]< arr[min]){ min = i;}if(arr[i]> arr[max]){ max = i;}}//对应交换Swap(&arr[begin],&arr[min]);Swap(&arr[end],&arr[max]);//遍历完一次,边界缩小 begin++; end--;}}//————————————////test.c文件test01(){//int arr[] = {5,3,9,6,2,4};int arr[]={5,3,9,6,2,4,7,1,8};int n =sizeof(arr)/sizeof(arr[0]);printf("排序之前:");PrintArr(arr, n);//直接选择排序SelectSore(arr, n);printf("排序之后:");PrintArr(arr, n);}intmain(){test01();return0;}
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经过两个不同的乱序数组的直接选择排序发现,第一组成功完成排序任务,但是第2组在中间却出现了问题,这是为什么呢?

画图看看:

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当我们画完整个的循环遍历过程,就发现了问题所在:maxbegin 的位置,Swap(arr[min], arr[begin])就覆盖了原本 max 指向的最大值。尽管已经调换了arr[min]、arr[begin] ,这个时候排序完成,但是Swap(arr[max], arr[end])又换回去了,导致排序失败。

那么就需要对 maxbegin 进行特殊处理,加上一定的条件:当 max == begin ,提前将 max 移到 min

1.2.2 完成排序功法

//修正voidSelectSore(int* arr,int n){//定义边界变量int begin =0;int end = n -1;//总体循环:在未排序界限以内while(begin < end){//定义最大值、最小值变量int min = begin;int max = begin;//循环寻找min、max//因为初始都指向begin,从begin + 1开始for(int i = begin +1; i <= end; i++){if(arr[i]< arr[min]){ min = i;}if(arr[i]> arr[max]){ max = i;}}//对应交换if(max == begin){ max = min;}Swap(&arr[begin],&arr[min]);Swap(&arr[end],&arr[max]);//遍历完一次,边界缩小 begin++; end--;}}
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1.3注意要点

  • 数据边界的确定:begin、end;
  • max与begin重合,导致调换重复。

三、流派2:堆排序

对于堆排序,想必大家都不陌生,在前面对于堆的专题学习中已经进行了堆排序的实现具体操作。

3.1 基本思想

堆排序是一种高效的比较型排序算法,其核心思想是利用“堆”这种数据结构进行排序。

堆排序分为两个主要阶段:首先将待排序的序列建成大堆(升序),此时堆顶元素为最大值;然后反复的将堆顶元素与堆末尾元素交换,并将堆的大小减一,再对新的堆顶元素进行调整维持大堆的性质,直到堆中只剩一个元素。这样每次都将当前最大值放到正确位置,最终完成排序。

3.1.1 特性总结

  • 时间复杂度:O(n logn);
  • 空间复杂度:O(1);

3.2 排序源码呈现

//Sort.c文件//向下调整算法voidAdjustDown(HPDataType* arr,int parent,int n)//传父节点下标、有效数据个数{int child = parent *2+1;while(child < n)//child超过n,代表没有子节点了{//大堆结构:<,小堆结构: >if(child +1< n && arr[child]> arr[child +1]){ child++;}//孩子和父亲比较//大堆结构:>,小堆结构:<if(arr[child]< arr[parent]){//父子调换Swap(&arr[child],&arr[parent]); parent = child; child = parent *2+1;}else{break;}}}//堆排序voidHeapSort(int* arr,int n){//向下调整算法——建小堆for(int i =(n -1-1)/2; i >=0; i--){AdjustDown(arr, i, n);}//实现排序--升序数组int end = n -1;while(end >0){Swap(&arr[0],&arr[end]);AdjustDown(arr,0, end);//logn end--;}}//——————————————////test.c文件test01(){//int arr[] = {5,3,9,6,2,4};int arr[]={5,3,9,6,2,4,7,1,8};int n =sizeof(arr)/sizeof(arr[0]);printf("排序之前:");PrintArr(arr, n);//堆排序HeapSort(arr, n);printf("排序之后:");PrintArr(arr, n);}intmain(){test01();return0;}


四、流派的决斗:直接选择 VS 堆排序

综合评判:谁才是选择排序的「话事人」?

特性维度直接选择排序堆排序胜出方
时间复杂度O(n²)O(n log n)堆排序
空间复杂度O(1)O(1)势均力敌
实现复杂度简单直观相对复杂直接选择排序
实际应用应用极少,主教学应用广泛堆排序

综合对比后:堆排序胜出!
在算法修仙界中,堆排序凭借其稳定的高性能,当之无愧成为选择排序家族的「话事人」!


五、两种排序的全部源码

1.直接选择排序

Sort.h文件

//打印voidPrintArr(int* arr,int n);//调换Swap(int* x,int* y);//1)直接选择排序voidSelectSore(int* arr,int n);

Sort.c文件

//1)直接选择排序//修正voidSelectSore(int* arr,int n){//定义边界变量int begin =0;int end = n -1;//总体循环:在未排序界限以内while(begin < end){//定义最大值、最小值变量int min = begin;int max = begin;//循环寻找min、max//因为初始都指向begin,从begin + 1开始for(int i = begin +1; i <= end; i++){if(arr[i]< arr[min]){ min = i;}if(arr[i]> arr[max]){ max = i;}}//对应交换if(max == begin){ max = min;}Swap(&arr[begin],&arr[min]);Swap(&arr[end],&arr[max]);//遍历完一次,边界缩小 begin++; end--;}}

2. 堆排序

Sort.h文件

//打印voidPrintArr(int* arr,int n);//向下调整算法voidAdjustDown(int* arr,int parent,int n);//传父节点下标、有效数据个数//堆排序voidHeapSort(int* arr,int n);

Sort.c文件

//向下调整算法voidAdjustDown(int* arr,int parent,int n)//传父节点下标、有效数据个数{int child = parent *2+1;while(child < n)//child超过n,代表没有子节点了{//大堆结构:<,小堆结构: >if(child +1< n && arr[child]> arr[child +1]){ child++;}//孩子和父亲比较//大堆结构:>,小堆结构:<if(arr[child]< arr[parent]){//父子调换Swap(&arr[child],&arr[parent]); parent = child; child = parent *2+1;}else{break;}}}//堆排序voidHeapSort(int* arr,int n){//向下调整算法——建小堆for(int i =(n -1-1)/2; i >=0; i--){AdjustDown(arr, i, n);}//实现排序--升序数组int end = n -1;while(end >0){Swap(&arr[0],&arr[end]);AdjustDown(arr,0, end);//logn end--;}}

–总结

🍓 我是晨非辰Tong!若这篇技术干货帮你打通了学习中的卡点: 👀 【关注】跟我一起深耕技术领域,从基础到进阶,见证每一次成长 ❤️ 【点赞】让优质内容被更多人看见,让知识传递更有力量 ⭐ 【收藏】把核心知识点、实战技巧存好,需要时直接查、随时用 💬 【评论】分享你的经验或疑问(比如曾踩过的技术坑?),一起交流避坑 🗳️ 【投票】用你的选择助力社区内容方向,告诉大家哪个技术点最该重点拆解 技术之路难免有困惑,但同行的人会让前进更有方向~愿我们都能在自己专注的领域里,一步步靠近心中的技术目标! 

结语:

选择排序一脉的"直接选择"与"堆排序"之争,揭示了算法世界的核心真理:真正的强者不仅在于思想纯粹,更在于效率卓越。

这印证了我们的编程哲学:理解每个算法的本质,才能在万千场景中做出最精准的选择。选择排序家族的这场内部较量,让我们看到了从"简单粗暴"到"精妙高效"的进化之路。

希望这篇分析能让你对选择排序流派有了更立体的认识。别忘了在评论区留下你的看法:
➤ 实战中,你会更倾向于使用哪种算法?为什么?
➤ 你还想了解哪些排序算法的对比分析?

【往期回顾】【数据结构】我在修仙界学排序算法之“直接宗与“希尔宗”,谁才是效率王者?

【下期预告】:交换排序家族风云再起——"冒泡排序"能否抵挡"快速排序"的强势挑战?敬请期待《卷三:交换排序论剑》!

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