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C语言经典算法大全1.冒泡排序算法冒泡排序是一种简单但低效的排序算法，它通过多次遍历列表，比较相邻元素并交换位置，直到整个列表有序。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)。
```void bubbleSort(int arr[], int n)for (int i = 0; i < n-1; i++)for (int j = 0; j < n-i-1; j++)if (arr[j] > arr[j+1])//交换元素int temp = arr[j];arr[j] = arr[j+1];arr[j+1] = temp;}}}```2.选择排序算法选择排序是一种简单但高效的排序算法，它通过多次遍历列表，找到最小元素并将其放置在正确的位置上。
选择排序的时间复杂度也为O(n^2)。
```void selectionSort(int arr[], int n)int minIndex, temp;for (int i = 0; i < n-1; i++)minIndex = i;for (int j = i+1; j < n; j++)if (arr[j] < arr[minIndex])minIndex = j;}}//交换元素temp = arr[i];arr[i] = arr[minIndex];arr[minIndex] = temp;}```3.插入排序算法插入排序是一种简单但高效的排序算法，它通过将未排序的元素插入到已排序的列表中，逐步构建排序好的列表。
插入排序的时间复杂度为O(n^2)。
```void insertionSort(int arr[], int n)int i, key, j;for (i = 1; i < n; i++)key = arr[i];j=i-1;while (j >= 0 && arr[j] > key)arr[j + 1] = arr[j];j=j-1;}arr[j + 1] = key;}```4.快速排序算法快速排序是一种高效的排序算法，它通过选择一个主元，将列表分割为两个子列表，其中一个子列表的所有元素都小于主元，另一个子列表的所有元素都大于主元。
C语言常用算法总结1、冒泡排序算法：冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历要排序的序列，一次比较两个相邻的元素如果他们的顺序错误就把他们交换过来。
时间复杂度为O(n^2)。
2、快速排序算法：快速排序是一种基于分治的排序算法，通过递归的方式将数组划分为两个子数组，然后对子数组进行排序最后将排好序的子数组合并起来。
时间复杂度为O(nlogn)。
3、插入排序算法：插入排序是一种简单直观的排序算法，通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描找到相应位置并插入。
时间复杂度为O(n^2)。
4、选择排序算法：选择排序是一种简单的排序算法，每次循环选择未排序部分的最小元素，并放置在已排序部分的末尾。
时间复杂度为O(n^2)。
5、归并排序算法：归并排序是一种稳定的排序算法，基于分治思想，将数组递归地分为两个子数组，将子数组排序后再进行合并最终得到有序的数组。
时间复杂度为O(nlogn)。
6、堆排序算法：堆排序是一种基于完全二叉堆的排序算法，通过构建最大堆或最小堆，然后依次将堆顶元素与末尾元素交换再调整堆，得到有序的数组。
时间复杂度为O(nlogn)。
7、二分查找算法：二分查找是一种在有序数组中查找目标元素的算法，每次将待查找范围缩小一半，直到找到目标元素或范围为空。
时间复杂度为O(logn)。
8、KMP算法：KMP算法是一种字符串匹配算法，通过利用模式字符串的自重复性，避免不必要的比较提高匹配效率。
时间复杂度为O(m+n)，其中m为文本串长度，n为模式串长度。
9、动态规划算法：动态规划是一种通过将问题分解为子问题，并通过组合子问题的解来求解原问题的方法。
动态规划算法通常使用内存空间来存储中间结果，从而避免重复计算。
时间复杂度取决于问题规模。
10、贪心算法：贪心算法是一种通过选择局部最优解来构建全局最优解的算法并以此构建最终解。
时间复杂度取决于问题规模。
11、最短路径算法：最短路径算法用于求解图中两个节点之间的最短路径，常见的算法包括Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。
C语⾔⼋⼤排序算法C语⾔⼋⼤排序算法，附动图和详细代码解释！来源：C语⾔与程序设计、⽵⾬听闲等⼀前⾔如果说各种编程语⾔是程序员的招式，那么数据结构和算法就相当于程序员的内功。
想写出精炼、优秀的代码，不通过不断的锤炼，是很难做到的。
⼆⼋⼤排序算法排序算法作为数据结构的重要部分，系统地学习⼀下是很有必要的。
1、排序的概念排序是计算机内经常进⾏的⼀种操作，其⽬的是将⼀组“⽆序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。
排序分为内部排序和外部排序。
若整个排序过程不需要访问外存便能完成，则称此类排序问题为内部排序。
反之，若参加排序的记录数量很⼤，整个序列的排序过程不可能在内存中完成，则称此类排序问题为外部排序。
2、排序分类⼋⼤排序算法均属于内部排序。
如果按照策略来分类，⼤致可分为：交换排序、插⼊排序、选择排序、归并排序和基数排序。
如下图所⽰：3、算法分析1.插⼊排序*直接插⼊排序*希尔排序2.选择排序*简单选择排序*堆排序3.交换排序*冒泡排序*快速排序4.归并排序5.基数排序不稳定排序：简单选择排序，快速排序，希尔排序，堆排序稳定排序：冒泡排序，直接插⼊排序，归并排序，奇数排序1、插⼊排序将第⼀个和第⼆个元素排好序，然后将第3个元素插⼊到已经排好序的元素中，依次类推（插⼊排序最好的情况就是数组已经有序了）因为插⼊排序每次只能操作⼀个元素，效率低。
元素个数N，取奇数k=N/2，将下标差值为k的数分为⼀组（⼀组元素个数看总元素个数决定），在组内构成有序序列，再取k=k/2，将下标差值为k的数分为⼀组，构成有序序列，直到k=1，然后再进⾏直接插⼊排序。
3、简单选择排序选出最⼩的数和第⼀个数交换，再在剩余的数中⼜选择最⼩的和第⼆个数交换，依次类推4、堆排序以升序排序为例，利⽤⼩根堆的性质（堆顶元素最⼩）不断输出最⼩元素，直到堆中没有元素1.构建⼩根堆2.输出堆顶元素3.将堆低元素放⼀个到堆顶，再重新构造成⼩根堆，再输出堆顶元素，以此类推5、冒泡排序改进1：如果某次冒泡不存在数据交换，则说明已经排序好了，可以直接退出排序改进2：头尾进⾏冒泡，每次把最⼤的沉底，最⼩的浮上去，两边往中间靠16、快速排序选择⼀个基准元素，⽐基准元素⼩的放基准元素的前⾯，⽐基准元素⼤的放基准元素的后⾯，这种动作叫分区，每次分区都把⼀个数列分成了两部分，每次分区都使得⼀个数字有序，然后将基准元素前⾯部分和后⾯部分继续分区，⼀直分区直到分区的区间中只有⼀个元素的时候，⼀个元素的序列肯定是有序的嘛，所以最后⼀个升序的序列就完成啦。
排列组合C的计算公式
排列组合C的计算公式：
组合用符号C(n,m)表示，m≦n。
公式是：C(n,m)=A(n,m)/m!或C(n,m)=C(n,n-m)。
例如：C(5,2)=A(5,2)/[2!x(5-2)!]=(1x2x3x4x5)/[2x(1x2x3)]=10。
拓展：
排列A的计算公式：
排列用符号A(n,m)表示，m≦n。
计算公式是：A(n,m)＝n(n-1)(n-2)……(n-m+1)＝n!/(n-m)!
此外规定0!=1，n!表示n(n-1)(n-2) (1)
例如：6!=6x5x4x3x2x1=720，4!=4x3x2x1=24。
排列有两种定义，但计算方法只有一种，凡是符合这两种定义的都用这种方法计算；定义的前提条件是m≦n，m与n均为自然数。
（1）从n个不同元素中，任取m个元素按照一定的顺序排成一列，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个排列。
（2）从n个不同元素中，取出m个元素的所有排列的个数，叫做从n个不同元素中取出m个元素的排列数。
#include<stdio.h>#include<stdlib.h>//冒泡排序voidbubleSort(int data[], int n);//快速排序voidquickSort(int data[], int low, int high); intfindPos(int data[], int low, int high);//插入排序voidbInsertSort(int data[], int n);//希尔排序voidshellSort(int data[], int n);//选择排序voidselectSort(int data[], int n);//堆排序voidheapSort(int data[], int n);void swap(int data[], inti, int j);voidheapAdjust(int data[], inti, int n);//归并排序voidmergeSort(int data[], int first, int last);void merge(int data[], int low, int mid, int high); //基数排序voidradixSort(int data[], int n);intgetNumPos(intnum, intpos);int main() {int data[10] = {43, 65, 4, 23, 6, 98, 2, 65, 7, 79}; inti;printf("原先数组:");for(i=0;i<10;i++) {printf("%d ", data[i]);}printf("\n");/*printf("冒泡排序:");bubleSort(data, 10);for(i=0;i<10;i++) {printf("%d ", data[i]);}printf("\n");printf("快速排序:");quickSort(data, 0, 9);for(i=0;i<10;i++) {printf("%d ", data[i]);}printf("\n");printf("插入排序:");bInsertSort(data,10);for(i=0;i<10;i++) {printf("%d ", data[i]);}printf("\n");printf("希尔排序:");shellSort(data, 10);for(i=0;i<10;i++) {printf("%d ", data[i]);}printf("\n");printf("选择排序:");selectSort(data, 10);for(i=0;i<10;i++) {printf("%d ", data[i]);}printf("\n");int data[11] = {-1, 43, 65, 4, 23, 6, 98, 2, 65, 7, 79}; inti;printf("原先数组:");int data[11] = {-1, 43, 65, 4, 23, 6, 98, 2, 65, 7, 79}; for(i=1;i<11;i++) {printf("%d ", data[i]);}printf("\n");printf(" 堆排序:");heapSort(data, 10);for(i=1;i<11;i++) {printf("%d ", data[i]);}printf("\n");printf("归并排序:");mergeSort(data, 0, 9);for(i=0;i<10;i++) {printf("%d ", data[i]);}printf("\n");*/printf("基数排序:");radixSort(data, 10);for(i=0;i<10;i++) {printf("%d ", data[i]);}printf("\n");return 0;}/*--------------------冒泡排序---------------------*/ voidbubleSort(int data[], int n) {inti,j,temp;//两个for循环，每次取出一个元素跟数组的其他元素比较//将最大的元素排到最后。
C语言常用排序算法/************************************************************************************** ******平方阶(O(n2))排序一般称为简单排序，例如直接插入、直接选择和冒泡排序*************************************************************************************** *****//*插入排序*/extern int InsertSort(int source[], int array_size){int index = 1; //插入排序int i, j;for (i = 1; i < array_size; i++){index = source[i];j = i;while ((j > 0) && (source[j - 1] > index)){source[j] = source[j - 1];j--;}source[j] = index;}return 1;}/*冒泡排序*/extern int BubbleSort(int source[], int array_size){int i, j;int temp;for (i = 0; i < array_size; i++){for (j = 0; j < array_size - i - 1; j++)if (source[j] > source[j + 1]){temp = source[j];source[j] = source[j + 1];source[j + 1] = temp;}}return 1;}/*选择排序*/extern int SelectSort(int source[], int array_size){int temp, min;int i, j;for (i = 0; i < array_size; i++){min = i;//先假设最小下标为ifor (j = i + 1; j < array_size; j++)if (source[j] < source[min])min = j;//把i之后的最小值附给minif (min != i){temp = source[i];source[i] = source[min];source[min] = temp;}//判断min与i是否相等,若相等则说明原假设正确,反之:交换数值}return 1;}/************************************************************************************** *******线性对数阶(O(nlgn))排序如快速、堆和归并排序*************************************************************************************** *****//*快速排序接口*/static int Partition(int source[], int left, int right)int x = source[left];while (left < right){while (left < right && x <= source[right])right--;source[left] = source[right];while (left < right && x >= source[left])left++;source[right] = source[left];}source[left] = x;return left;}extern int QuickSort(int source[], int left, int right){int iPos;if (left >= right)return 1;iPos = Partition(source, left, right);QuickSort(source, left, iPos - 1); // 左边划分QuickSort(source, iPos + 1, right); // 右边划分return 1;}/*堆排序*/static void HeapAdjust(int source[], int root, int node)/*root根节点, node节点总数*/ {//已知source[root..node]中除source[root]之外均满足堆的定义,本函数调整source[root] //使source[root..node]成为一个大顶堆int j, rc;rc = source[root];for (j = 2 * root; j <= node; j *= 2) //沿关键字叫大的结点向下筛选{if (j < node && source[j] < source[j + 1])++j; //j为关键字较大的记录的下标if (rc >= source[j])break; //rc应插入在位置root上source[root] = source[j];root = j;}source[root] = rc; //插入extern int HeapSort(int source[], int array_size){int i, t;for (i = array_size / 2; i > 0; --i)//把a[1..L.length]建成大顶堆HeapAdjust(source, i, array_size);for (i = array_size; i > 1; --i){t = source[1]; //将堆顶记录和当前未经排序子序列a[1..i]source[1] = source[i]; //中的最后一个记录相互交换source[i] = t;HeapAdjust(source, 1, i - 1); //将r[1..i-1]重新调整为大顶堆}return 1;}/************************************************************************************** ********O(n1+￡)阶排序￡是介于0和1之间的常数，即0<￡<1，如希尔排序*************************************************************************************** *****//*希儿排序*/extern int ShellSort(int source[], int array_size){int increament;int e, i, j;/*初始步长设为n/2*/for (increament = array_size / 2; increament > 0; increament = increament / 2) for (j = increament; j < array_size; j++){if (source[j] < source[j - increament]){e = source[j];for (i = j - increament; i >= 0 && source[i] > e; i = i - increament) source[i + increament] = source[i];source[i + increament] = e;}}return 1;。
简单算法c语言
C语言中的算法是程序设计的基础，也是我们在编写程序时必须掌握
的技能之一。
简单算法是指那些基本的、常用的、易于理解和实现的
算法，如排序、查找、递归等。
一、排序算法
1.冒泡排序
冒泡排序是一种简单的排序算法，其思想是将相邻两个元素比较大小，如果前面比后面大，则交换位置，直到整个序列有序为止。
2.选择排序
选择排序是一种简单直观的排序算法，其思想是从未排序序列中找到
最小元素，放到已排好序列的末尾。
3.插入排序
插入排序是一种简单直观的排序算法，其思想是将未排好序列中每一
个元素插入到已排好序列中正确位置上。
二、查找算法
1.线性查找
线性查找又称顺序查找，其思想是从头到尾遍历整个数组或列表，逐个比较每一个元素是否与目标相同。
2.二分查找
二分查找又称折半查找，其思想是先将数组或列表按照大小顺序排好序，然后通过不断地折半缩小范围来寻找目标元素。
三、递归算法
递归算法是指在程序中调用自身的一种算法，其思想是将问题分解成更小的子问题，并不断地递归调用自身来解决这些子问题。
例如，计算阶乘可以使用递归算法来实现：
int factorial(int n)
{
if(n == 0 || n == 1)
return 1;
else
return n * factorial(n-1);
}
以上就是C语言中的简单算法，虽然它们看起来很简单，但是它们在实际编程中却有很大的作用。
掌握这些基本的、常用的、易于理解和实现的算法，可以提高我们编写程序的效率和质量。
C语言常用算法大全1.排序算法-冒泡排序：依次比较相邻的两个元素，如果顺序不对则交换，每轮找出一个最大或最小的元素-选择排序：从未排序的元素中选择最小或最大的放到已排序的最后，以此类推-插入排序：将未排序的元素插入到已排序的合适位置，从后向前进行比较和交换-快速排序：选择一个基准元素，将小于基准元素的放在左边，大于基准元素的放在右边，然后对左右两边递归地进行快速排序-归并排序：将待排序的序列不断划分为左右两部分，分别排序后再将排序好的左右两部分按顺序合并-堆排序：构建大顶堆，将堆顶元素与末尾元素交换，然后重新调整堆，重复这个过程直到排序完成2.查找算法-顺序查找：从给定的元素序列中逐个比较，直到找到目标元素或遍历完整个序列-二分查找：对于有序序列，在序列的中间位置比较目标元素和中间元素的大小关系，通过每次缩小一半的范围来查找目标元素-插值查找：根据目标元素与有序序列的最小值和最大值的比例推测目标元素所在的位置，然后递归地进行查找-斐波那契查找：根据斐波那契数列的性质来确定目标元素所在的位置，然后递归地进行查找3.图算法-深度优先（DFS）：从图的一些顶点出发，依次访问其未被访问过的邻接顶点，直到所有顶点都被访问过为止-广度优先（BFS）：从图的一些顶点出发，逐层遍历图的顶点，直到所有顶点都被访问过为止- 最小生成树算法：Prim算法和Kruskal算法，用于找到连接图中所有顶点的最小权值边，构成一棵包含所有顶点的生成树- 最短路径算法：Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，用于找到图中两个顶点之间的最短路径-拓扑排序：用于有向无环图（DAG）中的顶点排序，确保排序后的顶点满足所有依赖关系-关键路径算法：找出网络中的关键路径，即使整个工程完成的最短时间4.字符串算法- KMP算法：通过预处理模式串构建next数组，利用next数组在匹配过程中跳过一部分不可能匹配的子串- Boyer-Moore算法：从模式串的末尾开始匹配，利用坏字符和好后缀规则进行跳跃匹配- Rabin-Karp算法：利用哈希函数对主串和匹配串的子串进行哈希计算，然后比较哈希值是否相等- 字符串匹配算法：BM算法、Shift-And算法、Sunday算法等，用于寻找模式串在主串中的出现位置5.动态规划算法-最长公共子序列（LCS）：用于寻找两个序列中最长的公共子序列-最长递增子序列（LIS）：用于寻找给定序列中最长的递增子序列-0-1背包问题：将有限的物品放入容量为C的背包中，使得物品的总价值最大-最大子数组和：用于求解给定数组中连续子数组的最大和-最大正方形：在给定的0-1矩阵中，找出只包含1的最大正方形的边长这些算法是在C语言中常用的算法，它们涵盖了排序、查找、图、字符串和动态规划等多个领域。
常用的c语言排序算法主要有三种即冒泡法排序、选择法排序、插入法排序。
一、冒泡排序冒泡排序：是从第一个数开始，依次往后比较，在满足判断条件下进行交换。
代码实现（以降序排序为例）#include<stdio.h>int main(){int array[10] = { 6,9,7,8,5,3,4,0,1,2 };int temp;for (int i = 0; i < 10; i++){//循环次数for (int j = 0; j <10 - i-1; j++){if (array[j] < array[j+1]){//前面一个数比后面的数大时发生交换temp = array[j];array[j] = array[j+1];array[j + 1] = temp;}}} //打印数组for (int i = 0; i < 10; i++) printf("%2d", array[i]); return 0;}}二、选择排序以升序排序为例：就是在指定下标的数组元素往后（指定下标的元素往往是从第一个元素开始，然后依次往后），找出除指定下标元素外的值与指定元素进行对比，满足条件就进行交换。
与冒泡排序的区别可以理解为冒泡排序是相邻的两个值对比，而选择排序是遍历数组，找出数组元素与指定的数组元素进行对比。
（以升序为例）#include<stdio.h>int main(){int array[10] = { 6,9,7,8,5,3,4,0,1,2 };int temp, index;for (int i = 0; i < 9; i++) {index = i;for (int j = i; j < 10; j++){if (array[j] < array[index])index = j;}if(i != index){temp = array[i]; array[i] = array[index]; array[index] = temp; }for(int i=0;i<10:i++) printf("%2d"array[i]）return 0；}三、快速排序是通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
c排序算法大全排序算法是一种基本并且常用的算法。
由于实际工作中处理的数量巨大，所以排序算法对算法本身的速度要求很高。
而一般我们所谓的算法的性能主要是指算法的复杂度，一般用O方法来表示。
在后面我将给出详细的说明。
对于排序的算法我想先做一点简单的介绍，也是给这篇文章理一个提纲。
我将按照算法的复杂度，从简单到难来分析算法。
第一部分是简单排序算法，后面你将看到他们的共同点是算法复杂度为O(N*N)（因为没有使用word,所以无法打出上标和下标）。
第二部分是高级排序算法，复杂度为O(Log2(N))。
这里我们只介绍一种算法。
另外还有几种算法因为涉及树与堆的概念，所以这里不于讨论。
第三部分类似动脑筋。
这里的两种算法并不是最好的（甚至有最慢的），但是算法本身比较奇特，值得参考（编程的角度）。
同时也可以让我们从另外的角度来认识这个问题。
现在，让我们开始吧：一、简单排序算法由于程序比较简单，所以没有加什么注释。
所有的程序都给出了完整的运行代码，并在我的VC环境下运行通过。
因为没有涉及MFC和WINDOWS的内容，所以在BORLAND C++的平台上应该也不会有什么问题的。
在代码的后面给出了运行过程示意，希望对理解有帮助。
1.冒泡法：这是最原始，也是众所周知的最慢的算法了。
他的名字的由来因为它的工作看来象是冒泡：#include <iostream.h>void BubbleSort(int* pData,int Count){int iTemp;for(int i=1;i<Count;i++){for(int j=Count-1;j>=i;j--){if(pData[j]<pData[j-1]){iTemp = pData[j-1];pData[j-1] = pData[j];pData[j] = iTemp;}}}}void main(){int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};BubbleSort(data,7);for (int i=0;i<7;i++)cout<<data[i]<<" ";cout<<"\n";倒序(最糟情况)第一轮：10,9,8,7->10,9,7,8->10,7,9,8->7,10,9,8(交换3次)第二轮：7,10,9,8->7,10,8,9->7,8,10,9(交换2次)第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)循环次数：6次交换次数：6次其他：第一轮：8,10,7,9->8,10,7,9->8,7,10,9->7,8,10,9(交换2次)第二轮：7,8,10,9->7,8,10,9->7,8,10,9(交换0次)第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)循环次数：6次交换次数：3次上面我们给出了程序段，现在我们分析它：这里，影响我们算法性能的主要部分是循环和交换，显然，次数越多，性能就越差。
从上面的程序我们可以看出循环的次数是固定的，为1+2+...+n-1。
写成公式就是1/2*(n-1)*n。
现在注意，我们给出O方法的定义：若存在一常量K和起点n0，使当n>=n0时，有f(n)<=K*g(n),则f(n) = O(g(n))。
（呵呵，不要说没学好数学呀，对于编程数学是非常重要的！！！）现在我们来看1/2*(n-1)*n，当K=1/2，n0=1，g(n)=n*n时，1/2*(n-1)*n<=1/2*n*n=K*g(n)。
所以f(n) =O(g(n))=O(n*n)。
所以我们程序循环的复杂度为O(n*n)。
再看交换。
从程序后面所跟的表可以看到，两种情况的循环相同，交换不同。
其实交换本身同数据源的有序程度有极大的关系，当数据处于倒序的情况时，交换次数同循环一样（每次循环判断都会交换），复杂度为O(n*n)。
当数据为正序，将不会有交换。
复杂度为O(0)。
乱序时处于中间状态。
正是由于这样的原因，我们通常都是通过循环次数来对比算法。
2.交换法：交换法的程序最清晰简单，每次用当前的元素一一的同其后的元素比较并交换。
#include <iostream.h>void ExchangeSort(int* pData,int Count){int iTemp;for(int i=0;i<Count-1;i++){for(int j=i+1;j<Count;j++){if(pData[j]<pData[i]){iTemp = pData[i];pData[i] = pData[j];pData[j] = iTemp;}}}void main(){int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};ExchangeSort(data,7);for (int i=0;i<7;i++)cout<<data[i]<<" ";cout<<"\n";}倒序(最糟情况)第一轮：10,9,8,7->9,10,8,7->8,10,9,7->7,10,9,8(交换3次)第二轮：7,10,9,8->7,9,10,8->7,8,10,9(交换2次)第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)循环次数：6次交换次数：6次其他：第一轮：8,10,7,9->8,10,7,9->7,10,8,9->7,10,8,9(交换1次)第二轮：7,10,8,9->7,8,10,9->7,8,10,9(交换1次)第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)循环次数：6次交换次数：3次从运行的表格来看，交换几乎和冒泡一样糟。
事实确实如此。
循环次数和冒泡一样也是1/2*(n-1)*n，所以算法的复杂度仍然是O(n*n)。
由于我们无法给出所有的情况，所以只能直接告诉大家他们在交换上面也是一样的糟糕（在某些情况下稍好，在某些情况下稍差）。
3.选择法：现在我们终于可以看到一点希望：选择法，这种方法提高了一点性能（某些情况下）这种方法类似我们人为的排序习惯：从数据中选择最小的同第一个值交换，在从省下的部分中选择最小的与第二个交换，这样往复下去。
#include <iostream.h>void SelectSort(int* pData,int Count){int iTemp;int iPos;for(int i=0;i<Count-1;i++){iTemp = pData[i];iPos = i;for(int j=i+1;j<Count;j++){if(pData[j]<iTemp){iTemp = pData[j];iPos = j;}}pData[iPos] = pData[i];pData[i] = iTemp;}}void main(){int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};SelectSort(data,7);for (int i=0;i<7;i++)cout<<data[i]<<" ";cout<<"\n";}倒序(最糟情况)第一轮：10,9,8,7->(iTemp=9)10,9,8,7->(iTemp=8)10,9,8,7->(iTemp=7)7,9,8,10(交换1次)第二轮：7,9,8,10->7,9,8,10(iTemp=8)->(iTemp=8)7,8,9,10(交换1次)第一轮：7,8,9,10->(iTemp=9)7,8,9,10(交换0次)循环次数：6次交换次数：2次其他：第一轮：8,10,7,9->(iTemp=8)8,10,7,9->(iTemp=7)8,10,7,9->(iTemp=7)7,10,8,9(交换1次)第二轮：7,10,8,9->(iTemp=8)7,10,8,9->(iTemp=8)7,8,10,9(交换1次)第一轮：7,8,10,9->(iTemp=9)7,8,9,10(交换1次)循环次数：6次交换次数：3次遗憾的是算法需要的循环次数依然是1/2*(n-1)*n。
所以算法复杂度为O(n*n)。
我们来看他的交换。
由于每次外层循环只产生一次交换（只有一个最小值）。
所以f(n)<=n 所以我们有f(n)=O(n)。
所以，在数据较乱的时候，可以减少一定的交换次数。
4.插入法：插入法较为复杂，它的基本工作原理是抽出牌，在前面的牌中寻找相应的位置插入，然后继续下一张#include <iostream.h>void InsertSort(int* pData,int Count){int iTemp;int iPos;for(int i=1;i<Count;i++){iTemp = pData[i];iPos = i-1;while((iPos>=0) && (iTemp<pData[iPos])){pData[iPos+1] = pData[iPos];iPos--;}pData[iPos+1] = iTemp;}}void main(){int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};InsertSort(data,7);for (int i=0;i<7;i++)cout<<data[i]<<" ";cout<<"\n";}倒序(最糟情况)第一轮：10,9,8,7->9,10,8,7(交换1次)(循环1次)第二轮：9,10,8,7->8,9,10,7(交换1次)(循环2次)第一轮：8,9,10,7->7,8,9,10(交换1次)(循环3次)循环次数：6次交换次数：3次其他：第一轮：8,10,7,9->8,10,7,9(交换0次)(循环1次)第二轮：8,10,7,9->7,8,10,9(交换1次)(循环2次)第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)(循环1次)循环次数：4次交换次数：2次上面结尾的行为分析事实上造成了一种假象，让我们认为这种算法是简单算法中最好的，其实不是，因为其循环次数虽然并不固定，我们仍可以使用O方法。
