前言
排序是将数据按照一定规则重新排列的过程，常见规则有升序、降序等。排序算法如冒泡排序、快速排序等，广泛用于数据库、搜索引擎等场景，提高数据检索效率。此外，排序也应用于统计分析、机器学习等领域，以获取有序数据集或发现数据间的关联。
排序是一种将一组数据按照一定的规则重新排列的操作。通常，排序的目标是将数据按照某种顺序进行排列，比如按照升序或降序排列。排序算法是对数据进行排序的具体步骤和方法。
排序算法在计算机科学和数据结构中具有广泛的应用。在实际生活中，排序也随处可见。比如在图书馆中，图书按照作者姓名或图书编号进行排序，使得读者能够更方便地查找所需的图书。在金融领域，股票交易价格也需要按照时间顺序进行排序。
排序算法的选择根据数据规模和性质的不同而有所差异。常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。这些算法在时间复杂度和空间复杂度上有各种差异，因此在实际应用中需要根据具体情况选择适合的算法。
排序算法的效率对于处理大量数据的程序非常重要。在一些场景下，排序算法的效率甚至可以决定整个程序的性能。因此，研究和优化排序算法是计算机科学领域的重要课题之一。
一、排序的概念
排序
排序的概念，简而言之，就是对一组数据元素按照某种特定的顺序进行重新排列的过程。这种顺序可以是升序、降序，或者是根据某种特定的规则进行排序。排序算法是计算机科学中的一个重要分支，广泛应用于数据处理、搜索引擎、数据库管理等领域。
在日常生活和工作中，排序的概念也无处不在。例如，在超市购物时，商品按照价格或类别进行排序，方便顾客快速找到所需商品；在图书馆中，书籍按照书名或作者进行排序，便于读者查找；在学校的成绩管理中，学生的成绩按照分数从高到低或从低到高进行排序，方便教师进行评估和比较。
在计算机科学中，排序算法的种类繁多，各有其优缺点。常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序等。冒泡排序通过相邻元素之间的比较和交换，逐步将最大的元素“冒”到序列的末尾；选择排序则通过每次选择剩余元素中的最小（或最大）元素，将其放到序列的起始位置；插入排序则是将每个元素插入到已排序的序列中的适当位置，从而保持整个序列的有序性。归并排序和快速排序则采用了分治的思想，将待排序的序列划分为若干个子序列，分别对子序列进行排序，然后将排序结果合并起来，得到最终的有序序列。
不同的排序算法在不同的应用场景下具有不同的性能表现。例如，对于小规模的数据集，冒泡排序和选择排序等简单算法可能更加适用，因为它们的时间复杂度相对较低；而对于大规模的数据集，归并排序和快速排序等高效算法则更具优势，因为它们可以在更短的时间内完成排序任务。
除了算法本身的性能外，排序的效果还受到数据特性、排序规则等多种因素的影响。例如，对于已经部分有序的数据集，插入排序等算法可能具有更好的性能表现；而对于包含大量重复元素的数据集，桶排序等算法则可能更加高效。
总之，排序的概念在日常生活和计算机科学中都具有广泛的应用。通过选择合适的排序算法和考虑各种影响因素，我们可以实现高效、准确的数据排序，为数据分析和处理提供有力支持。同时，对排序算法的研究和改进也是计算机科学领域的一个重要课题，有助于推动相关技术的发展和创新。
稳定性
假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，r[i]=r[j]，且r[i]在r[j]之前，而在排序后的序列中，r[i]仍在r[j]之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。
内部排序
数据元素全部放在内存中的排序。
内部排序是数据处理过程中的重要环节，它指的是在没有外部存储设备辅助的情况下，仅依靠计算机的内存对数据进行排序的过程。这一过程对于提高数据处理效率、优化数据结构、以及实现高效算法都至关重要。
内部排序算法的选择依赖于数据的特性，如数据量的大小、数据类型的复杂性以及排序要求的严格程度等。常见的内部排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序等。这些算法各有优缺点，适用于不同的场景。
例如，对于数据量较小的情况，冒泡排序和插入排序等简单算法可能就足够高效；而对于大数据量的处理，快速排序、归并排序等更为复杂的算法则可能更加适合。此外，对于某些特定类型的数据，如已经部分排序的数据或具有特殊分布规律的数据，还可以采用更为高效的特定算法。
在实际应用中，内部排序算法的选择还需要考虑内存使用的效率。因为内部排序完全依赖于内存，如果算法的内存使用效率不高，即使排序速度再快，也可能因为内存占用过多而导致整体性能下降。因此，在实际应用中，我们需要根据具体情况综合考虑算法的时间复杂度和空间复杂度，选择最合适的排序算法。
总的来说，内部排序是数据处理中不可或缺的一环。了解和掌握各种内部排序算法的特点和适用场景，对于提高数据处理效率、优化数据结构、以及实现高效算法都具有重要的意义。在未来的数据处理工作中，我们需要不断学习和研究新的排序算法和技术，以适应不断变化的数据处理需求。
外部排序
数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求不能在内外存之间移动数据的排序。
外部排序，指的是当待排序的数据量过大，无法一次性装入内存时，需要使用外部存储设备如磁盘等进行排序的过程。这种排序方法通常涉及数据的分块、部分排序、归并等步骤，以适应大数据量的处理需求。
在现代数据处理的场景中，外部排序的应用非常广泛。例如，在处理海量日志文件、数据库查询结果、大数据分析等任务时，由于数据量庞大，无法一次性加载到内存中进行排序，因此需要使用外部排序算法。
外部排序的一个典型算法是k路归并排序。首先，将数据分割成若干个小块，每块的大小刚好能够装入内存。然后，使用内部排序算法（如快速排序、归并排序等）对每块数据进行排序，并将排序后的数据写回磁盘。接下来，使用多路归并算法将这些已排序的数据块合并成一个有序的大文件。在归并过程中，每次从各个数据块中读取一定数量的数据到内存中，进行比较和合并，然后将合并后的数据写回磁盘。这个过程不断重复，直到所有的数据块都被合并成一个有序的文件。
外部排序不仅需要考虑排序算法的效率，还需要考虑磁盘I/O操作、内存使用等因素。为了提高排序速度，可以采用一些优化策略，如增加归并路数、使用缓冲区来减少磁盘I/O次数、利用并行计算等。
此外，随着技术的发展，外部排序算法也在不断演进。例如，利用分布式存储和计算框架（如Hadoop、Spark等）进行外部排序，可以处理更大规模的数据集，并且提高排序的并行度和效率。
总的来说，外部排序是处理大数据量排序问题的重要手段。通过合理的算法设计和优化，可以在有限的内存和磁盘空间下，实现高效、稳定的数据排序。
二、排序运用
三、常见的排序算法
选择排序
冒泡排序
快速排序
归并排序
四、排序性能检测代码
排序性能检测代码是用于评估不同排序算法性能的代码。它通常包括生成随机数据集、实现多种排序算法、计时每种算法的执行时间，并比较它们的性能。这种代码可以帮助开发者选择最适合特定应用场景的排序算法。
总结：排序性能检测代码通过生成随机数据、实现多种排序算法并比较它们的执行时间，来评估不同排序算法的性能，帮助开发者选择最佳算法。
// 排序实现的接口
// 插入排序
void InsertSort(int* a, int n);
// 希尔排序
void ShellSort(int* a, int n);
// 选择排序
void SelectSort(int* a, int n);
// 堆排序
void AdjustDwon(int* a, int n, int root);
void HeapSort(int* a, int n);
// 冒泡排序
void BubbleSort(int* a, int n)
// 快速排序递归实现
// 快速排序hoare版本
int PartSort1(int* a, int left, int right);
// 快速排序挖坑法
int PartSort2(int* a, int left, int right);
// 快速排序前后指针法
int PartSort3(int* a, int left, int right);
void QuickSort(int* a, int left, int right);
// 快速排序 非递归实现
void QuickSortNonR(int* a, int left, int right)
// 归并排序递归实现
void MergeSort(int* a, int n)
// 归并排序非递归实现
void MergeSortNonR(int* a, int n)
// 计数排序
void CountSort(int* a, int n)
// 测试排序的性能对比
void TestOP()
{
srand(time(0));
const int N = 100000;
int* a1 = (int*)malloc(sizeof(int)*N);
int* a2 = (int*)malloc(sizeof(int)*N);
int* a3 = (int*)malloc(sizeof(int)*N);
int* a4 = (int*)malloc(sizeof(int)*N);
int* a5 = (int*)malloc(sizeof(int)*N);
int* a6 = (int*)malloc(sizeof(int)*N);
int* a7 = (int*)malloc(sizeof(int)*N);
for (int i = 0; i < N; ++i)
{
a1[i] = rand();
a2[i] = a1[i];
a3[i] = a1[i];
a4[i] = a1[i];
a5[i] = a1[i];
a6[i] = a1[i];
a7[i] = a1[i];
}
int begin1 = clock();// 插入排序
InsertSort(a1, N);
int end1 = clock();
int begin7 = clock();// 冒泡排序
BubbleSort(a7, N);
int end7 = clock();
int begin2 = clock();// 希尔排序
ShellSort(a2, N);
int end2 = clock();
int begin3 = clock();// 选择排序
SelectSort(a3, N);
int end3 = clock();
int begin4 = clock();// 堆排序
HeapSort(a4, N);
int end4 = clock();
int begin5 = clock();// 快速排序前后指针法
QuickSort(a5, 0, N - 1);
int end5 = clock();
int begin6 = clock();// 归并排序递归实现
MergeSort(a6, N);
int end6 = clock();
printf("InsertSort:%d\n", end1 - begin1);
printf("BubbleSort:%d\n", end7 - begin7);
printf("ShellSort:%d\n", end2 - begin2);
printf("SelectSort:%d\n", end3 - begin3);
printf("HeapSort:%d\n", end4 - begin4);
printf("QuickSort:%d\n", end5 - begin5);
printf("MergeSort:%d\n", end6 - begin6);
free(a1);
free(a2);
free(a3);
free(a4);
free(a5);
free(a6);
free(a7);
}
下面是对该代码的详细解释：
函数定义：void TestOP() 是一个函数，它没有返回值（void）并且不接受任何参数。
-
初始化随机数生成器：
srand(time(0));：使用当前时间作为种子初始化随机数生成器。这样每次运行程序时，生成的随机数序列都会不同。 -
内存分配：
代码为7个整数数组（a1 到 a7）分配了内存，每个数组都有 N（100,000）个整数。这些数组用于存储要排序的数据。 -
填充数组：
在一个for循环中，所有数组（除了 a7）都被填充了随机数。a7 数组没有被正确初始化，这是一个错误。 -
排序和计时：
代码使用 clock() 函数来测量每种排序算法的执行时间。clock() 函数返回程序执行的时钟周期数。
每种排序算法（插入排序、冒泡排序、希尔排序、选择排序、堆排序、快速排序和归并排序）都被调用一次，并计算其执行时间。
-
输出结果：
使用 printf 函数输出每种排序算法的执行时间。 -
释放内存：
使用 free() 函数释放之前为数组分配的内存。
注意：
由于所有数组（除了 a7）都使用了相同的随机数序列进行初始化，因此这些排序算法的比较是公平的。
clock() 函数的结果可能受到多种因素的影响，包括CPU速度、负载和其他正在运行的程序。因此，这些结果只能作为大致的性能比较，而不是精确的性能指标。
srand()
srand()是C语言中的一个函数，用于设置随机数生成器的种子。它的原型是：
void srand(unsigned int seed);
其中，seed是一个整数作为种子。通过设置种子，srand()函数可以改变随机数序列的起点。每次调用srand()函数，生成的随机数序列将会根据种子重新开始。
一般情况下，我们可以使用系统时间作为种子，以使生成的随机数序列每次都不一样，例如：
srand(time(NULL));
在调用srand()函数之后，我们可以使用rand()函数来生成随机数。每次调用rand()函数，都会返回一个伪随机数，这个数的取值范围通常是0到RAND_MAX。需要注意的是，生成的随机数是伪随机数，其实质是通过算法计算得到的，并非真正意义上的随机数。
总结来说，srand()函数用于设置随机数生成器的种子，以改变随机数序列的起点；而rand()函数用于生成伪随机数序列。
clock()
clock() 函数是C和C++中的一个标准库函数，用于返回程序运行的CPU时间。它的原型如下所示：
#include <time.h>
clock_t clock(void);
clock() 函数返回一个 clock_t 类型的值，表示自程序开始执行以来所经过的时钟周期数。时钟周期的长度取决于系统和编译器的实现。
需要注意的是，clock() 函数返回的是CPU时间，而不是实际的墙钟时间（即现实世界中的时间）。CPU时间是指程序运行所消耗的CPU时间，包括程序执行和系统调用等。因此，如果程序在多个CPU核心上运行，clock() 函数返回的值可能会大于墙钟时间。
使用 clock() 函数可以用来测量程序的执行时间，例如用于性能分析和优化。可以通过在程序的开始和结束处调用 clock() 函数并计算差值来获得程序的CPU时间消耗。
需要注意的是，clock() 函数返回的值是一个CPU时间计数器的累积值，因此不能直接用于表示程序执行的实际时间。如果需要测量实际时间，可以使用其他函数和方法，如 time() 函数和 chrono 库中的类。
五、oj排序测试代码
排序OJ(可使用各种排序跑这个OJ)