C语言实现的常见排序算法

排序是计算机科学中非常重要的基础算法之一。无论是在数据分析、数据库查询还是图形界面中，我们都可能会遇到排序问题。本文将介绍几种常见的排序算法，并提供其C语言实现代码。排序算法的效率和应用场景有很大关系，不同的算法有不同的时间复杂度和空间复杂度。

1. 冒泡排序（Bubble Sort）

冒泡排序是最简单的排序算法之一。它通过重复交换相邻的元素，将最大或最小的元素逐渐“冒泡”到序列的一端。虽然实现简单，但其时间复杂度较高，通常不适用于大规模数据的排序。

实现逻辑：

冒泡排序的核心思想是通过不断交换相邻的元素，将较大的元素逐步“冒泡”到数组的一端。每一轮排序，都会将一个最大（或最小）元素放到正确的位置。具体步骤如下：

  1. 从数组的第一个元素开始，依次比较相邻的元素。如果前一个元素比后一个元素大，就交换它们的位置。
  2. 这样，经过第一轮比较后，最大的元素被移动到数组的最后一个位置。
  3. 在下一轮比较时，忽略已经排序好的部分（即已排好序的元素），只比较剩余部分，依此类推。
  4. 当某一轮排序中没有发生任何交换时，说明数组已经有序，可以提前结束排序。
1.1 冒泡排序的C语言实现
#include <stdio.h>// 冒泡排序函数
void bubbleSort(int arr[], int n) {int i, j, temp;// 外层循环控制比较的轮次for (i = 0; i < n-1; i++) {// 内层循环进行相邻元素的比较与交换for (j = 0; j < n-i-1; j++) {// 如果当前元素大于下一个元素，则交换它们if (arr[j] > arr[j+1]) {temp = arr[j];arr[j] = arr[j+1];arr[j+1] = temp;}}}
}// 打印数组的函数
void printArray(int arr[], int size) {int i;for (i = 0; i < size; i++) {printf("%d ", arr[i]);}printf("\n");
}int main() {int arr[] = {64, 34, 25, 12, 22, 11, 90};int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]); // 获取数组长度printf("原始数组: \n");printArray(arr, n);bubbleSort(arr, n); // 调用冒泡排序printf("排序后的数组: \n");printArray(arr, n); // 打印排序后的数组return 0;
}
1.2 时间复杂度：
  • 最坏时间复杂度：O(n^2)
  • 最好时间复杂度：O(n)（当数组已经有序时）

2. 选择排序（Selection Sort）

实现逻辑：

选择排序的核心思想是每一次从未排序部分中选择一个最小（或最大）元素，并将其放到已排序部分的末尾。具体步骤如下：

  1. 从数组的第一个元素开始，假设它是最小的元素，遍历剩余部分，找到真正的最小元素。
  2. 将最小元素与当前元素交换位置。
  3. 继续从下一个元素开始，重复上述操作，直到整个数组有序。

与冒泡排序不同，选择排序每次只进行一次交换，即使找到最小值，也不会像冒泡排序那样进行多次交换。

2.1 选择排序的C语言实现
#include <stdio.h>// 选择排序函数
void selectionSort(int arr[], int n) {int i, j, minIndex, temp;// 外层循环每次选择一个最小值for (i = 0; i < n-1; i++) {minIndex = i; // 假设当前元素是最小的// 内层循环找出未排序部分中的最小元素for (j = i+1; j < n; j++) {if (arr[j] < arr[minIndex]) {minIndex = j; // 更新最小值的索引}}// 交换当前元素和最小元素temp = arr[i];arr[i] = arr[minIndex];arr[minIndex] = temp;}
}// 打印数组的函数
void printArray(int arr[], int size) {int i;for (i = 0; i < size; i++) {printf("%d ", arr[i]);}printf("\n");
}int main() {int arr[] = {64, 25, 12, 22, 11};int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]); // 获取数组长度printf("原始数组: \n");printArray(arr, n);selectionSort(arr, n); // 调用选择排序printf("排序后的数组: \n");printArray(arr, n); // 打印排序后的数组return 0;
}
2.2 时间复杂度：
  • 最坏时间复杂度：O(n^2)
  • 最好时间复杂度：O(n^2)

3. 插入排序（Insertion Sort）

插入排序将数组分为已排序部分和未排序部分，每次取未排序部分的第一个元素，将其插入到已排序部分的合适位置，直到整个数组有序。

实现逻辑：

插入排序的核心思想是将数组分为已排序和未排序两部分，依次将未排序部分的元素插入到已排序部分的合适位置。具体步骤如下：

  1. 从第二个元素开始，将其与前面的元素进行比较，找到它应该插入的位置。
  2. 将插入位置之后的元素依次右移，直到找到合适的位置。
  3. 将当前元素插入到合适位置。
  4. 重复上述操作，直到数组全部有序。
3.1 插入排序的C语言实现
#include <stdio.h>// 插入排序函数
void insertionSort(int arr[], int n) {int i, key, j;// 从第二个元素开始，每次将一个元素插入到已排序部分for (i = 1; i < n; i++) {key = arr[i]; // 保存当前要插入的元素j = i - 1;// 将已排序部分大于 key 的元素向右移动while (j >= 0 && arr[j] > key) {arr[j+1] = arr[j];j = j - 1;}// 将 key 插入到正确的位置arr[j+1] = key;}
}// 打印数组的函数
void printArray(int arr[], int size) {int i;for (i = 0; i < size; i++) {printf("%d ", arr[i]);}printf("\n");
}int main() {int arr[] = {12, 11, 13, 5, 6};int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]); // 获取数组长度printf("原始数组: \n");printArray(arr, n);insertionSort(arr, n); // 调用插入排序printf("排序后的数组: \n");printArray(arr, n); // 打印排序后的数组return 0;
}
3.2 时间复杂度：
  • 最坏时间复杂度：O(n^2)
  • 最好时间复杂度：O(n)（当数组已经有序时）

4. 快速排序（Quick Sort）

快速排序是一种分治法排序算法，它通过一个基准元素将数组分为两个子数组，然后递归地排序这两个子数组。由于其平均时间复杂度较低，快速排序在实际应用中非常高效。

实现逻辑：

快速排序是一种分治算法，其核心思想是通过一个基准元素将数组分为两部分：一部分比基准元素小，另一部分比基准元素大。然后递归地对这两部分进行排序，直到整个数组有序。具体步骤如下：

  1. 选择一个基准元素（通常选择数组的第一个元素、最后一个元素或随机选择一个元素）。
  2. 将数组重新排列，使得所有比基准元素小的元素都在基准元素的左边，所有比基准元素大的元素都在右边。
  3. 基准元素就位后，将左子数组和右子数组递归地进行快速排序。
  4. 递归的终止条件是子数组的大小为1或0。

快速排序通过分治策略来将大问题分解为小问题，因此具有较高的效率。

4.1 快速排序的C语言实现
#include <stdio.h>// 分区操作：将数组分为两个子数组
int partition(int arr[], int low, int high) {int pivot = arr[high]; // 选择最右侧元素作为基准int i = low - 1; // i 是已排序部分的边界// 遍历数组，将小于基准的元素放到左边，大于基准的放到右边for (int j = low; j < high; j++) {if (arr[j] < pivot) {i++; // 更新已排序部分的边界// 交换 arr[i] 和 arr[j]int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}}// 将基准元素放到正确位置int temp = arr[i+1];arr[i+1] = arr[high];arr[high] = temp;return i + 1; // 返回基准元素的索引
}// 快速排序函数
void quickSort(int arr[], int low, int high) {if (low < high) {// 获取分区后的基准元素索引int pi = partition(arr, low, high);// 分别对左子数组和右子数组进行快速排序quickSort(arr, low, pi - 1);quickSort(arr, pi + 1, high);}
}// 打印数组的函数
void printArray(int arr[], int size) {int i;for (i = 0; i < size; i++) {printf("%d ", arr[i]);}printf("\n");
}int main() {int arr[] = {10, 7, 8, 9, 1, 5};int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]); // 获取数组长度printf("原始数组: \n");printArray(arr, n);quickSort(arr, 0, n-1); // 调用快速排序printf("排序后的数组: \n");printArray(arr, n); // 打印排序后的数组return 0;
}
4.2 时间复杂度：
  • 最坏时间复杂度：O(n^2)
  • 最好时间复杂度：O(n log n)
  • 平均时间复杂度：O(n log n)

5. 归并排序（Merge Sort）

归并排序也是一种分治法排序算法，它将数组分为两个子数组，分别对它们排序后再合并。归并排序是一个稳定的排序算法，适用于大规模数据。

实现逻辑：

归并排序也是一种分治算法，核心思想是将数组分成两个子数组，分别对其进行排序，然后将两个已排序的子数组合并成一个大的有序数组。具体步骤如下：

  1. 将数组递归地分割成两半，直到每个子数组只包含一个元素。
  2. 然后将这些小的有序子数组逐步合并成更大的有序子数组。
  3. 在合并时，始终保持两个子数组之间的有序性。

归并排序的关键操作是合并两个已排序的子数组，合并过程是线性时间复杂度。

5.1 归并排序的C语言实现
#include <stdio.h>// 合并两个已排序的子数组
void merge(int arr[], int l, int m, int r) {int n1 = m - l + 1; // 左子数组的大小int n2 = r - m;     // 右子数组的大小// 创建临时数组int L[n1], R[n2];// 将数据拷贝到临时数组for (int i = 0; i < n1; i++)L[i] = arr[l + i];for (int j = 0; j < n2; j++)R[j] = arr[m + 1 + j];int i = 0, j = 0, k = l;// 合并两个临时数组while (i < n1 && j < n2) {if (L[i] <= R[j]) {arr[k] = L[i];i++;} else {arr[k] = R[j];j++;}k++;}// 将剩余的元素拷贝到原数组while (i < n1) {arr[k] = L[i];i++;k++;}while (j < n2) {arr[k] = R[j];j++;k++;}
}// 归并排序函数
void mergeSort(int arr[], int l, int r) {if (l < r) {int m = l + (r - l) / 2; // 计算中间位置mergeSort(arr, l, m); // 对左半部分进行归并排序mergeSort(arr, m + 1, r); // 对右半部分进行归并排序merge(arr, l, m, r); // 合并两个已排序的子数组}
}// 打印数组的函数
void printArray(int arr[], int size) {int i;for (i = 0; i < size; i++) {printf("%d ", arr[i]);}printf("\n");
}int main() {int arr[] = {12, 11, 13, 5, 6, 7};int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]); // 获取数组长度printf("原始数组: \n");printArray(arr, n);mergeSort(arr, 0, n-1); // 调用归并排序printf("排序后的数组: \n");printArray(arr, n); // 打印排序后的数组return 0;
}
5.2 时间复杂度：
  • 最坏时间复杂度：O(n log n)
  • 最好时间复杂度：O(n log n)
  • 平均时间复杂度：O(n log n)

总结

本文介绍了几种经典的排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序。每种排序算法都有其特定的优缺点，适用于不同的应用场景。在选择排序算法时，需要根据数据的规模、要求的时间复杂度以及是否需要稳定排序来做出决策。通过理解这些排序算法的实现和性能特点，您可以在实际开发中更加高效地选择合适的排序算法。

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