排序算法介绍sort函数应用——[NOIP2006 普及组] 明明的随机数和[NOIP2007 普及组] 奖学金
- 1.排序算法介绍和常用排序方法复杂度
 - 2.sort函数应用
 - 2.1.[NOIP2006 普及组] 明明的随机数
 - 题目描述
 - 输入格式
 - 输出格式
 - 输入输出样例
 - 输入 #1
 - 输出 #1
 
- 提示
 - 2.1.1.题意解析
 - 2.1.2.AC代码
 
- 2.2.[NOIP2007 普及组] 奖学金
 - 题目背景
 - 题目描述
 - 输入格式
 - 输出格式
 - 输入输出样例
 - 输入 #1
 - 输出 #1
 - 输入 #2
 - 输出 #2
 
- 2.2.1.题意解析
 - 2.2.2.AC代码
 
1.排序算法介绍和常用排序方法复杂度
在现实生活中,经常需要对事物或信息进行排序。排序是什么呢?排序就是把无序的序列转变成有序的。排序之后,我们就可以通过 O ( 1 ) O(1) O(1)的时间复杂度查询。
排序算法又分为比较排序和非比较排序。下表为大家提供了常见的排序方法和复杂度以及备注。后面我也会进行逐一讲解。
常见的比较排序方法
| 名称 | 平均时间复杂度 | 最坏时间复杂度 | 空间复杂度 | 是否稳定 | 备注 | 
|---|---|---|---|---|---|
| 冒泡排序 | O ( n 2 ) O(n^2) O(n2) | O ( n 2 ) O(n^2) O(n2) | O ( 1 ) O(1) O(1) | ✔ | 无 | 
| 选择排序 | O ( n 2 ) O(n^2) O(n2) | O ( n 2 ) O(n^2) O(n2) | O ( 1 ) O(1) O(1) | ✘ | 如果使用 O ( n ) O(n) O(n)的额外空间,可以做到稳定排序。此时需要使用元素插入而非交换的方式。 | 
| 插入排序 | O ( n 2 ) O(n^2) O(n2) | O ( n 2 ) O(n^2) O(n2) | O ( 1 ) O(1) O(1) | ✔ | 最坏时间复杂度可以更准确地表示为 O ( n + d ) O(n+d) O(n+d),其中 d d d为原始序列中的逆序数量。 | 
| 归并排序 | O ( n l o g 2 n ) O(nlog_2n) O(nlog2n) | O ( n l o g 2 n ) O(nlog_2n) O(nlog2n) | O ( n ) O(n) O(n) | ✔ | 无 | 
| 快速排序 | O ( n l o g 2 n ) O(nlog_2n) O(nlog2n) | O ( n 2 ) O(n^2) O(n2) | O ( l o g 2 n ) O(log_2n) O(log2n) | ✘ | 可用原址(in-palce)来减少储存空间的占用。 | 
| 堆排序 | O ( n l o g 2 n ) O(nlog_2n) O(nlog2n) | O ( n l o g 2 n ) O(nlog_2n) O(nlog2n) | O ( 1 ) O(1) O(1) | ✘ | 无 | 
注1:稳定性指排序完之后,如果有相同元素,那么相同元素的相对位置不变。
注2:原址这个词通常用于描述算法或数据结构的操作,它意味着在处理过程中不需要额外的空间,而是直接修改原有的数据结构,比如数组。
常见的非比较排序方法
| 名称 | 平均时间复杂度 | 最坏时间复杂度 | 空间复杂度 | 是否稳定 | 备注 | 
|---|---|---|---|---|---|
| 基数排序 | O ( k n + ∑ i = 1 k w i ) O(kn+\sum_{i=1}^kw_i) O(kn+∑i=1kwi) | O ( k n + ∑ i = 1 k w i ) O(kn+\sum_{i=1}^kw_i) O(kn+∑i=1kwi) | O ( n + m a x i w i ) O(n+max_iw_i) O(n+maxiwi) | ✔ | k k k为关键值的划分个数, w i w_i wi为第 i i i个关键值划分的值域规模。 | 
| 计数排序 | O ( n + w ) O(n+w) O(n+w) | O ( n + w ) O(n+w) O(n+w) | O ( n + w ) O(n+w) O(n+w) | ✔ | w w w为值域规模 | 
| 桶排序 | O ( n + n 2 m + m ) O(n+\frac{n^2}{m}+m) O(n+mn2+m) | O ( n 2 ) O(n^2) O(n2) | O ( n m ) O(n_m) O(nm) | ✔ | 对应 m m m个桶且桶内做插入排序的情形。如果在桶内采用归并排序等,最坏时间复杂度为 O ( n l o g 2 n ) O(nlog_2n) O(nlog2n) | 
2.sort函数应用
    在这片文章中,我们首先会讲解STL中最方便实用的sort函数。它可不只是简单的快速排序。当数据量较大时,sort函数使用快速排序算法,分段归并排序;一旦分段后的数据量小于某个门槛,为避免快速排序的递归调用带来过大的额外负荷,就改用插入排序;如果递归层次过深,还会改用堆排序(HeapSort)。因此它具有很好的平均性能,时间复杂度为 
     
      
       
       
         O 
        
       
         ( 
        
       
         n 
        
       
         l 
        
       
         o 
        
        
        
          g 
         
        
          2 
         
        
       
         n 
        
       
         ) 
        
       
      
        O(nlog_2n) 
       
      
    O(nlog2n)。
2.1.[NOIP2006 普及组] 明明的随机数
戳我查看题目(洛谷)
题目描述
明明想在学校中请一些同学一起做一项问卷调查,为了实验的客观性,他先用计算机生成了 N N N 个 1 1 1 到 1000 1000 1000 之间的随机整数 ( N ≤ 100 ) (N\leq100) (N≤100),对于其中重复的数字,只保留一个,把其余相同的数去掉,不同的数对应着不同的学生的学号。然后再把这些数从小到大排序,按照排好的顺序去找同学做调查。请你协助明明完成“去重”与“排序”的工作。
输入格式
输入有两行,第 1 1 1 行为 1 1 1 个正整数,表示所生成的随机数的个数 N N N。
第 2 2 2 行有 N N N 个用空格隔开的正整数,为所产生的随机数。
输出格式
输出也是两行,第 1 1 1 行为 1 1 1 个正整数 M M M,表示不相同的随机数的个数。
第 2 2 2 行为 M M M 个用空格隔开的正整数,为从小到大排好序的不相同的随机数。
输入输出样例
输入 #1
10
20 40 32 67 40 20 89 300 400 15
 
输出 #1
8
15 20 32 40 67 89 300 400
 
提示
NOIP 2006 普及组 第一题
2.1.1.题意解析
    根据题意,首先使用sort函数排序。
    去重就使用STL里的unique函数。它会自动返回处理好的数组的尾指针。使用时拿它减去头指针就是处理好的数组元素个数。不理解就先直接照抄就行了。
size=unique(数组名+起始下标,数组名+终止下标+1)-(数组名+起始下标);
其中,size代表处理好的数组元素个数。
2.1.2.AC代码
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
    int n,a[110],i,cnt;
    cin>>n;
    for(i=1;i<=n;i++)
        cin>>a[i];
    sort(a+1,a+n+1);//sort排序 
    cnt=unique(a+1,a+n+1)-a-1;//unique去重 
    cout<<cnt<<endl;
    for(i=1;i<=cnt;i++)
        cout<<a[i]<<' ';
	return 0;
}
 
2.2.[NOIP2007 普及组] 奖学金
戳我查看题目(洛谷)
题目背景
NOIP2007 普及组 T1
题目描述
某小学最近得到了一笔赞助,打算拿出其中一部分为学习成绩优秀的前 5 5 5 名学生发奖学金。期末,每个学生都有 3 3 3 门课的成绩:语文、数学、英语。先按总分从高到低排序,如果两个同学总分相同,再按语文成绩从高到低排序,如果两个同学总分和语文成绩都相同,那么规定学号小的同学排在前面,这样,每个学生的排序是唯一确定的。
任务:先根据输入的 3 3 3 门课的成绩计算总分,然后按上述规则排序,最后按排名顺序输出前五名名学生的学号和总分。
注意,在前 5 5 5 名同学中,每个人的奖学金都不相同,因此,你必须严格按上述规则排序。例如,在某个正确答案中,如果前两行的输出数据(每行输出两个数:学号、总分) 是:
7 279  
5 279
 
这两行数据的含义是:总分最高的两个同学的学号依次是 7 7 7 号、 5 5 5 号。这两名同学的总分都是 279 279 279 (总分等于输入的语文、数学、英语三科成绩之和) ,但学号为 7 7 7 的学生语文成绩更高一些。
如果你的前两名的输出数据是:
5 279  
7 279
 
则按输出错误处理,不能得分。
输入格式
共 n + 1 n+1 n+1 行。
第 1 1 1 行为一个正整数 n ≤ 300 n \le 300 n≤300,表示该校参加评选的学生人数。
第 2 2 2 到 n + 1 n+1 n+1 行,每行有 3 3 3 个用空格隔开的数字,每个数字都在 0 0 0 到 100 100 100 之间。第 j j j 行的 3 3 3 个数字依次表示学号为 j − 1 j-1 j−1 的学生的语文、数学、英语的成绩。每个学生的学号按照输入顺序编号为 1 ∼ n 1\sim n 1∼n(恰好是输入数据的行号减 1 1 1)。
保证所给的数据都是正确的,不必检验。
输出格式
共 5 5 5 行,每行是两个用空格隔开的正整数,依次表示前 5 5 5 名学生的学号和总分。
输入输出样例
输入 #1
6
90 67 80
87 66 91
78 89 91
88 99 77
67 89 64
78 89 98
 
输出 #1
6 265
4 264
3 258
2 244
1 237
 
输入 #2
8
80 89 89
88 98 78
90 67 80
87 66 91
78 89 91
88 99 77
67 89 64
78 89 98
 
输出 #2
8 265
2 264
6 264
1 258
5 258
 
2.2.1.题意解析
    首先定义一个student结构体,储存每个学生的信息。
    那么现在问题就来了,怎样对结构体进行排序呢?很简单,只要根据你的要求,编写cmp排序规则就行了。具体示例如下:
首先按照第一关键字总分进行排序。
bool cmp(student a,student b)
{
    return a.sum>b.sum;
}
 
那如果总分一样怎么办呢?那就在前面加一个特判,总分一样就语文高的靠前。
bool cmp(student a,student b)
{
    if(a.sum==b.sum)//总分相同比语文
        return a.chinese>b.chinese;
    return a.sum>b.sum;
}
 
那如果语文还一样怎么办呢?那就在前面再加一个特判,语文一样就输入顺序靠前的靠前。
bool cmp(student a,student b)
{
    if(a.sum==b.sum)//总分相同比语文
        if(a.chinese==b.chinese)//语文相同比输入顺序
            return a.lev<b.lev;
        else//总分相同但语文不相同,比语文
            return a.chinese>b.chinese;
    return a.sum>b.sum;//总分不相同,直接比总分
}
 
每一个if和else的对应关系如下。
 
那接下来只要纯模拟就行了。
2.2.2.AC代码
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct student//定义学生结构体 
{
	int lev,chinese,sum;//数学和英语不重要所以没存下来
}a[310];
bool cmp(student a,student b)
{
    if(a.sum==b.sum)//总分相同比语文
        if(a.chinese==b.chinese)//语文相同比输入顺序
            return a.lev<b.lev;
        else//总分相同但语文不相同,比语文
            return a.chinese>b.chinese;
    return a.sum>b.sum;//总分不相同,直接比总分
}
int main()
{
    int n;
    cin>>n;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
    	int maths,english;
    	cin>>a[i].chinese>>maths>>english;
    	a[i].sum=a[i].chinese+maths+english;//计算总分 
    	a[i].lev=i;
	}
	sort(a+1,a+n+1,cmp);//排序
	for(int i=1;i<=5;i++)//输出前5名
		cout<<a[i].lev<<" "<<a[i].sum<<endl;
	return 0;
}
 
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