//快速排序 关键在于 partition函数,可以自己参考一个模板,我这个参考大话数据结构 class Solution { public: /** * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可 * 将给定数组排序 * @param arr int整型vector 待排序的数组 * @return int整型vector */ //1.快速排序 vector<int> MySort(vector<int>& arr) { int start=0; int end=arr.size()-1; MySortCore(arr,start,end); return arr; } void MySortCore(vector<int>&arr,int start,int end){ if(start<end){ int pivot=partiton(arr,start,end); MySortCore(arr,start,pivot-1); MySortCore(arr,pivot+1,end); } } int partiton(vector<int>&arr,int start,int end){ int left=start; int right=end; int pivotKey=arr[left]; while(left<right){ while(left<right && arr[right]>=pivotKey) --right; arr[left]=arr[right]; while(left<right && arr[left]<=pivotKey) ++left; arr[right]=arr[left]; } arr[left]=pivotKey; return left; } }; //归并排序 关键在于构造一个数组 然后merge,所以这个 merge函数是关键 class Solution { public: //归并排序 vector<int> MySort(vector<int>& arr) { MySortCore(arr,0,arr.size()-1); return arr; } void MySortCore(vector<int>&arr,int start,int end){ if(start>=end) return; int middle=start+((end-start)>>1); MySortCore(arr,start,middle); MySortCore(arr,middle+1,end); Merge(arr,start,middle,end); } void Merge(vector<int>&arr,int start,int middle,int end){ int* tmp=new int[end-start+1]; int left=start; int right=middle+1; int pTmp=0; //辅助数组指针 while(left<=middle && right<=end){ if(arr[left]<arr[right]) tmp[pTmp++]=arr[left++]; else tmp[pTmp++]=arr[right++]; } while(left<=middle) tmp[pTmp++]=arr[left++]; while(right<=end) tmp[pTmp++]=arr[right++]; //排序完数组拷贝回原数组 for(int i=0;i<end-start+1;i++) arr[start+i]=tmp[i]; } }; //堆排序,分为两步,建堆+排序 //一些细节可以参考大话数据结构 //我这个堆是从下标为0开始的,所以左子节点 left=2*root+1, right=2*root+1 class Solution { public: //堆排序 void Swap(int&a,int &b){ int tmp=a; a=b; b=tmp; } void HeapAdjust(vector<int>&arr,int root,int len){ int tmp=arr[root]; for(int j=2*root+1;j<len;j=2*j+1){ if(j<len-1 && arr[j]<arr[j+1]) ++j; if(tmp>arr[j]) break; arr[root]=arr[j]; root=j; } arr[root]=tmp; } vector<int> MySort(vector<int>& arr) { for(int i=arr.size()/2-1;i>=0;i--) HeapAdjust(arr,i,arr.size()); for(int i=arr.size()-1;i>0;i--){ Swap(arr[0],arr[i]); HeapAdjust(arr,0,i); } return arr; } };