鸡尾酒排序算法

在本文中，我们将讨论鸡尾酒排序算法。鸡尾酒排序是冒泡排序的一种变体，它交替地双向遍历列表。它与冒泡排序的不同之处在于，冒泡排序只向前遍历列表，而此算法在一次迭代中会向前和向后遍历。

鸡尾酒排序也称为双向冒泡排序。在冒泡排序中，元素从左到右遍历，即单向遍历。在第一次迭代中，冒泡排序首先将最大的元素移动到其正确位置，然后将第二大的元素移动到其正确位置，依此类推。但鸡尾酒排序交替地双向遍历。

与冒泡排序类似，鸡尾酒排序的最坏和平均情况复杂度都是 O(n²)。鸡尾酒排序比冒泡排序更快。

鸡尾酒排序在一次迭代中有两个阶段，如下所示 -

1. 在第一阶段，类似于冒泡排序，从左到右遍历数组。比较相邻元素，如果左侧元素大于右侧元素，则交换这些元素。列表中的最大元素在正向遍历中放置在数组的末尾。
2. 在第二阶段，从最右侧未排序元素向左遍历数组。比较相邻元素，如果右侧元素小于左侧元素，则交换这些元素。列表中的最小元素在反向遍历中放置在数组的开头。

此过程一直持续到数组元素排序完成。

现在，让我们看看鸡尾酒排序算法的算法。

算法

鸡尾酒排序算法的工作原理

现在，让我们看看鸡尾酒排序算法的工作原理。

为了理解鸡尾酒排序算法的工作原理，我们取一个未排序的数组。我们取一个简短而准确的数组，因为我们知道鸡尾酒排序的复杂度是 O(n²)。

设数组的元素为：

数组 = {4, 0, 3, 1, 7, 1, 2}

第一次迭代

第一次正向遍历

在第一次迭代中，正向遍历类似于冒泡排序。第一次迭代的正向遍历比较如下 -

排序将从最初的两个元素开始。让我们比较它们以检查哪个更大。

交换后，新数组将变为 -

现在比较 4 和 3。

交换后，新数组将变为 -

现在，比较 4 和 1。

交换后，新数组将变为 -

现在，比较 4 和 7。

现在，比较将在 7 和 1 之间。

交换后，新数组将变为 -

现在，比较 7 和 2。

现在，我们到达数组的末尾。交换和第一次正向遍历后，数组元素将变为 -

在第一次正向遍历之后，数组中最大的元素存储在数组的最后一个位置。

第一次反向遍历

现在，第一次反向遍历开始。它将从数组的最后一个索引开始，除了存储最大元素的索引。

因此，从反向方向，首先比较数组元素 2 和 1。

现在比较 1 和 4。

交换后，数组将是 -

现在比较 1 和 1。

现在比较 3 和 1。

交换后，数组将是 -

现在比较 0 和 1。

因此，在第一次反向遍历之后，数组中最小的元素存储在数组的第一个索引处。因此，在第一次迭代之后，数组元素将是 -

第二次迭代

第二次正向遍历

现在，第二次正向遍历开始。它将从数组的第一个索引开始，除了存储最小元素的索引。

因此，从正向方向，首先比较数组元素 1 和 3。

现在，我们到达数组的末尾。在第二次正向遍历之后，第二大数组元素将存储在其准确位置。交换和第二次正向遍历之后，数组元素将变为 -

第二次反向遍历

现在，第二次反向遍历开始。

因此，从反向方向，将比较数组元素 3 和 2。

交换后，数组将是 -

现在，数组已完全排序，但算法必须在没有任何交换的情况下完成整个遍历，才能知道数组已排序。

因此，排序后数组元素将是 -

现在，数组已完全排序。

现在，数组已完全排序。

鸡尾酒排序复杂度

现在，让我们看看鸡尾酒排序在最佳情况、平均情况和最坏情况下的时间复杂度。我们还将看到鸡尾酒排序的空间复杂度。

1. 时间复杂度

• 最佳情况复杂度 - 当不需要排序时发生，即数组已经排序。鸡尾酒排序的最佳情况时间复杂度为 O(n)。
• 平均情况复杂度 - 当数组元素处于混乱顺序时发生，即不完全升序也不完全降序。鸡尾酒排序的平均情况时间复杂度为 O(n²)。
• 最坏情况复杂度 - 当数组元素需要以相反顺序排序时发生。这意味着假设您必须按升序排序数组元素，但其元素是降序排列的。鸡尾酒排序的最坏情况时间复杂度为 O(n²)。

2. 空间复杂度

• 鸡尾酒排序的空间复杂度为 O(1)。

鸡尾酒排序的实现

现在，让我们看看用不同编程语言实现鸡尾酒排序的程序。

程序： 编写一个程序以 C 语言实现鸡尾酒排序。

输出

程序： 编写一个程序以 C++ 实现鸡尾酒排序。

输出

程序： 编写一个程序以 C# 实现鸡尾酒排序。

输出

程序： 编写一个程序以 Java 实现鸡尾酒排序。

输出

所以，这就是关于本文的全部内容。希望本文能对您有所帮助并提供信息。