《数据库结构》PPT课件.ppt

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1、第7章 排序,7.1 基本概念7.2 插入排序7.3 交换排序7.4 选择排序 7.5 归并排序7.6 分配排序7.7 内排序的比较和选择7.8*外排序简介,排序就是将一组杂乱无章的数据按一定的规律顺次排列起来。排序的目的是为了方便以后的查找。,关键字(key):记录中可用来标识一个记录的数据项或其组合。关键字也简称键,它的值称为键值。,7.1 基本概念,主关键字(Primary Key):可唯一标识记录的关键字,即不同记录该关键字的值不同。次关键字(Secondary Key):不能唯一标识记录的关键字。,排序(Sorting):简单地说,就是将一组记录按关键字域递增(由小到大)或递减(由大

2、到小)的次序重新排列。排序码(Sort Key):作为排序依据的关键字。,有序表:无序表:,升序表正序表:降序表逆序表:,一、概念,稳定排序:键值相同的记录,排序后相对次序总能保持不变。不稳定排序:键值相同记录排序前后相对次序不能保持不变。,待排序列:49,38,65,97,76,13,27,49 排序后:13,27,38,49,49,65,76,97 稳定?排序后:13,27,38,49,49,65,76,97不稳定,内排序:排序过程全部在内存中进行。外排序:排序过程需要进行内存和外存之间的数据交换。,插入排序(直插排序、二分排序、希尔排序)交换排序(冒泡排序、快速排序)选择排序(直选排序、

3、树型排序、堆排序)归并排序(二路归并排序、多路归并排序)分配排序(多关键字排序、基数排序),内排序,评价标准:1)时间;2)附加空间。3)算法的稳定性、复杂程度等附加空间一般不大,排序经常执行,时间开销是最重标志。两种基本操作:1)比较:比较关键字的大小2)移动:将记录从一个位置移动到另一个位置。时间开销主要指关键字的比较次数和记录的移动次数。当键值是字串时,比较要占用较多的时间;当记录很大时,交换记录时移动要占较多时间。比较一般都需要,但移动可改变存储方式来避免。,二、时空分析,7.2 插入排序,基本思想:依次将待排记录插入到有序区适当位置,直到全部记录插入完毕。初始有序区只有一个元素。,一

4、、基本思想,每次将无序区第1条记录插入到有序区适当位置。随着排序进行,有序区不断扩大,无序区不断缩小。最终无序区为空,有序区包含了全部记录,排序结束。初始取第1条记录为有序区,其它记录为无序区。有序区也可从数据表的尾部生成。,7.2.1 直接插入排序(Straight Insertion Sort),二分插入二路插入,初始:(49)38 13 76 27 49(38 49)13 76 27 49(13 38 49)76 27 49(13 38 49 76)27 49(13 27 38 49 65)49(13 38 49 49 65 97),例1:对(49,38,13,76,65,97,27,4

5、9)直接插入排序。,三、效率分析,时间:最好:正序,n-1趟插入,每趟比较1次,移动0次:Cmin=n-1=O(n),Mmin=0最坏:逆序,每趟比较i-1次,移动i-1次。平均:O(n2)空间:一个辅助空间,用于交换(或监视哨)。稳定:相邻元素比较和移动可用于链表适用于基本(正向)有序或n较少的情况,有监视哨?,一、基本思想,排序表分成若干组,相隔为某个“增量”的记录为一组,各组内直接插入排序;初始增量d1较大,分组较多(每组的记录数少),以后增量逐渐减少,分组减少(每组的记录数增多),直到最后增量为1(d1d2dt=1),所有记录放为同一组,再整体进行一次直接插入排序。又称“缩小增量排序”

6、(Diminishing Increment Sort)。,7.2.2 希尔排序,例 对(49,38,65,97,76,13,27,49)希尔排序。,三、效率分析,时间:O(nlog2n)和O(n2)之间,比如O(n1.3),优于直接插入其一,加速原理。相隔为增量的记录一组,组内移动一位,对原序列则移动若干位,加速向目标位置移动。开始时无序程度大,增量大,加速快;以后每个增量排序后,有序度提高一些,增量缩小,加速减缓。其二,基本有序和小规模原理。开始时增量大,分组多,组内记录少,组内直接插入快;后来增量缩小,分组少,组内记录多,但有序性提高了,排序也较快。不稳定:组内“相邻”移动,原序列则跳跃

7、移动,7.3 交换排序,基本思想:每次比较两个待排序的记录,如果关键字的次序与排序要求相反时就交换两者的位置,直到没有反序的记录为止。特点:键值较大的记录向排序表的一端移动,键值较小的记录向另一端移动。,一、基本思想,设排序表垂直放置,每个记录看作重量为键值的气泡;根据轻上重下原则,从下往上扫描,违反本原则的轻气泡,向上“飘浮”,如此反复,直到任何两个气泡都是轻上重下为止。每一趟一个“最轻”的气泡冒到顶部上升法。也可从上向下扫描,这时每一趟是一个“最重”的气泡沉到底部下沉法。每次交换时,其中一个总沿着最终方向,另一个则未必(取决于上升法还是下降法)。,7.3.1 冒泡排序(Bubble Sor

8、t),例:对(49,38,65,97,76,13,27,49)冒泡排序。,时间:最好:初始正序,一趟排序,比较n-1次,移动0:Cmin=n-1=O(n),Mmin=0:最坏:初始逆序,n-1趟排序,每趟比较n-i次,每次比较3次移动:平均:O(n2)辅助空间1,用于交换(用R0代替)。稳定:相邻记录比较和交换。可用于链表(下沉法),三、效率分析,一、基本思想,任选一记录作基准,其它记录与之比较,小于等于放基准前面;大于等于放基准后面。一趟排序后,左子序列小于等于基准,右子序列大于等于基准。对两子序列进行同样处理,直至每组只有1个记录,全部记录有序。又称划分交换排序可看成冒泡排序的改进:记录的

9、比较和交换从两端向中间进行,较大的记录每次交换到较后位置,较小的交换到较前位置,每次移动距离较远,总的比较和移动次数较少。是目前为止所有内排序中速度最快的一种。,7.3.2 快速排序(Quick Sorting),例,对(49,38,65,97,76,13,27,49)快速排序,快速排序的判定树:树根表示基准,左右子树表示划分的两个区间,每个子区间继续用子二叉树表示。,一 趟 划 分,97,49,27,65,13,38,76,49,初始,j向左扫描,i向右扫描,演示:基准最后再放入,时间:最好:每次划分两侧大致相等,判定树高log2n+1,Cmin n(log2n+1)=O(nlog2n)最坏

10、:每次划分一侧空,剩下另一侧,判定树为单枝树,蜕化为冒泡排序:平均:O(nlog2n)移动次数不大于比较的次数 辅助空间为栈,深度最好O(log2n),最坏O(n)。不稳定:两头比较和交换,可改变相同键值记录的相对位置,三、效率分析,7.4 选择排序(Selection Sort),基本思想:每一趟从待排记录中选关键字最小(或最大)的记录,顺序放在已排序的子序列的最后(或最前),直到全部记录排完,一、基本思想,所有记录组成初始无序区,每趟都从无序区中选出键值最小的记录,与无序区第一个记录交换,有序区增加了一个记录。n1趟排序后,整个排序表就全部有序了。,7.4.1 直接选择排序(Straigh

11、t Selection Sort),与直接插入相比:总比较次数多,但移动次数少。,树型选择堆选择,例,对(49,38,65,97,76,13,27,49)直接选择排序,三、效率分析,时间:n-1趟,每趟都找最小,总比较次数:最好:初始正序,无移动,Mmin=0,Cmin=O(n2)最坏:初始反序,Mmax=3(n-1),Cmax=O(n2)平均:O(n2)辅助空间1,用于交换不稳定:有不相邻记录交换可用于链表,直接选择排序时,从n个键值中找最小比较n1次,剩下的找次小比较n2次,再找第三小比较n3次,总比较次数为:(n1)+(n2)+3+2+1=n(n1)/2,7.4.2 树形选择排序(Tre

12、e Selection Sort),实际上,除第一次的n1次比较外,后面各次比较中很多在前面已经做过,但结果没有保留,所以在以后又重复进行。,n个记录两两比较,得到 n/2 个较小者。然后再两两比较。如此重复,直至选出键值最小的记录为止。如果某组只有一个记录,则轮空,直接进入下一轮比较。这个过程可用一棵完全二叉树来表示,故称树形选择排序该过程又象锦标赛,两两决胜负,最后决出冠军,故又称锦标赛排序(Tournament Sort)。,49,13,13,65,97,39,38,13,38,38,65,76,13,27,27,例:对(49,38,65,97,76,13,27,49)树形选择排序。,7

13、6,27,27,例:对(68,15,45,52,7,53,14)树形选择排序,叶子数n的完全二叉树深度为 log2n+1第一次n1次比较,以后每次最多log2n 次,总时间不超过(n1)+n log2n=O(nlog2n)稳定,增加n1个单元保存结果,共2n1个排序结果另外存储与+的比较实际多余,一、定义,7.4.3 堆排序(Heap Sort),巧妙的树形选择排序,不需专门设立树。将R1到Rn看成完全二叉树的顺序存储结构,利用双亲和孩子间的内在关系来选择关键字最小(或最大)的记录。,1)堆是一棵完全二叉树,任一结点关键字小于等于(或大于等于)其孩子结点的关键字。2)n个关键字序列K1,K2,

14、Kn称为堆,当且仅当该序列满足:KiK2i且KiK2i+1(1i n/2)或者KiK2i且KiK2i+1(1i n/2),小根堆大根堆,不是堆,小根堆,大根堆,不是堆,堆中任一棵子树也是堆,为保证时间性能,就要利用已有结果,每次输出堆顶后,剩下元素不是完全重建,应该在原堆上通过某些调整得到;为保证空间性能,输出的堆顶应利用原有空间,可将它与无序区最后记录交换位置。排序过程中有序区在原记录区的尾部逐步形成并向前扩大,和直接选择排序相反。,二、堆排序基本思想,利用小(大)根堆选取当前无序区关键字最小(大)的记录来实现排序。首先,将初始无序区调整为一个大根堆,输出关键字最大的堆顶记录后,将剩下的n1

15、个记录再重建为堆,于是便得到次大值。如此反复,直到全部元素输出完。,两个问题:(1)最初如何由一个无序序列建成一个堆?(2)在输出堆顶元素后,如何调整剩余元素成为一个新的堆?,1、初始堆的建立,把完全二叉树中以每一结点为根的子树都调整为堆。,只有一个结点的树是堆,在完全二叉树中,所有序号in/2的结点都是叶子,以这些结点为根的子树均已是堆。,依次将以序号为n/2,n/21,1的结点作为根的子树都调整为堆。,按该次序调整各结点时,其左、右子树均已是堆(不妨将空树亦看作是堆)。,在根、左、右之间“筛选”最大(或最小)者,例,对(1,2,9,11,4,6,8,10,16,5)建初始堆(大根)。,n=

16、10,故从第10/2=5个结点开始进行调整,2、调整和重建,将堆顶元素与堆最后的元素互换;将其余的元素筛选成堆;,交换,筛选,交换,筛选,1,10,16,2,11,4,5,例,对(1,2,9,11,4,6,8,10,16,5)建初始堆(大根)。,9,6,8,n=10,故从第10/2=5个结点开始进行调整,16,1,2,11,10,5,4,9,6,8,第 1 趟重建和调整,11,1,2,10,4,5,4,9,6,8,第 2 趟重建和调整,建堆 n/2 筛选,重建n1次筛选,每次筛选双亲和孩子比较和移动,不超过深度,时间复杂度(n/2+n1)O(log2n)=O(nlog2n)。辅助空间为1(供交

17、换用),空间复杂度为O(1)。不稳定,如(2,1,2),四、效率分析,一、二路归并排序基本思想,初始排序表看成n个长度为1的有序子表,两两归并,得到 n/2 个有序的子表(当n为奇数时,归并后仍有一个长度为1的子表);再把这些有序子表两两归并,如此反复,直到最后得到一个长度为n的有序表为止。,7.5 归并排序(Merging Sort),利用“归并”技术来进行排序,所谓归并是指将若干个已排序的子表合并成一个有序表。,例 对(49,38,65,97,76,13,49)二路归并排序。,比较:归并时子表不断变大;快排时子表不断化小。,7,63,16,3,88,R:,R1:,54,16,79,例两子表

18、合并,三效率分析,子表长度不断加倍,1n,归并趟数为log2n;每趟归并比较次数移动次数,后者为O(n);总时间复杂度O(nlog2n)。辅助空间为数组R1,空间复杂度O(n)键值相同记录顺序复制,不改变相对位置,故是稳定的。可在链表上实现,7.6 分配排序,利用关键字结构,通过“分配”和“收集”实现排序无需比较关键字。可分为箱排序和基数排序两类。,7.6.1 箱排序、桶排序(Bin Sort、Bucket Sort),设置若干箱子,扫描待排记录R1、R2、Rn,把关键字等于k的记录全都装入到第k个箱子(分配),然后,按序号依次将各非空的箱子首尾连接起来(收集)。,例,扑克牌按面值A2JQK排

19、序(不分花色),设置13个“箱子”,依次将每张牌按面值放入相应的箱子里,然后依次将箱子首尾相接,就得到按面值递增序排列的一副牌。,箱子个数m取决于关键字的取值范围。分配时间O(n),收集时间O(m+n)(若用链表,则O(m)),所以箱排序时间O(m+n)。若关键字的取值范围很大,如m=O(n2),则效率很低。,7.6.2 基数排序(Radix Sort),多关键字排序:低位优先,高位优先?每趟箱子共用,每趟排序前清空箱子(除第一趟外)箱子的数据按队列存放 箱子内数据个数可变,适合链表实现链式基数排序,将关键字看成多个分量组成,从低到高依次对关键字的各分量进行箱排序,每趟所需箱子数就是基数。,时

20、间:链表初始化O(n),清箱O(r),收集O(r),分箱O(n),一趟总O(n+r),d趟总O(d(n+r)O(n)。空间:结点指针O(n),箱子头尾指针O(r),总O(n+r)稳定:分配和收集不改变相同键值的相对位置。,例对(91,46,85,15,92,35,31,22)基数排序,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,91,46,85,15,92,35,31,22,收集:91 31 92 22 85 15 35 46,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,91,31,92,22,85,15,35,46,收集:15 22 31 35 46 85 91 92,分配(按个位),分配(按十位),7.7 内排序的比较和选择,简单排序(直接插入、直接选择、冒泡排序等)每次只对相邻元素比较,前进步伐慢,时间耗费大,为O(n2),但一些特殊情况却可取得很好效果;效率高的算法每次比较产生的作用不仅仅局限于被比较的两个元素,而是多个甚至一半左右,但它们对数据量小的情况并不一定合适。,综合考虑下列因素:(1)待排序的记录数目。(2)记录本身信息量的大小。(3)关键字的结构及其分布情况。(4)对排序稳定性的要求。(5)语言工具的条件。(6)算法本身的难易程度。(7)辅助空间的大小等。,

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