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C语言算法小工具：排序与查找算法实现

排序和查找是计算机科学中最基础也是最重要的算法。本文将详细介绍各种经典排序和查找算法的C语言实现，并提供实用的算法工具库。

1. 排序算法

1.1 简单排序算法

冒泡排序（Bubble Sort）

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#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdbool.h>
#include <time.h>
#include <string.h>

// 冒泡排序
void bubble_sort(int arr[], int n) {
    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
        bool swapped = false;
        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;
                swapped = true;
            }
        }
        // 如果没有发生交换，说明数组已经有序
        if (!swapped) break;
    }
}

// 优化的冒泡排序（鸡尾酒排序）
void cocktail_sort(int arr[], int n) {
    int left = 0, right = n - 1;
    
    while (left < right) {
        bool swapped = false;
        
        // 从左到右冒泡
        for (int i = left; i < right; i++) {
            if (arr[i] > arr[i + 1]) {
                int temp = arr[i];
                arr[i] = arr[i + 1];
                arr[i + 1] = temp;
                swapped = true;
            }
        }
        right--;
        
        if (!swapped) break;
        
        // 从右到左冒泡
        for (int i = right; i > left; i--) {
            if (arr[i] < arr[i - 1]) {
                int temp = arr[i];
                arr[i] = arr[i - 1];
                arr[i - 1] = temp;
                swapped = true;
            }
        }
        left++;
        
        if (!swapped) break;
    }
}

选择排序（Selection Sort）

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// 选择排序
void selection_sort(int arr[], int n) {
    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
        int min_idx = i;
        
        // 找到最小元素的索引
        for (int j = i + 1; j < n; j++) {
            if (arr[j] < arr[min_idx]) {
                min_idx = j;
            }
        }
        
        // 交换最小元素到当前位置
        if (min_idx != i) {
            int temp = arr[i];
            arr[i] = arr[min_idx];
            arr[min_idx] = temp;
        }
    }
}

// 双向选择排序
void double_selection_sort(int arr[], int n) {
    int left = 0, right = n - 1;
    
    while (left < right) {
        int min_idx = left, max_idx = left;
        
        // 同时找到最小和最大元素
        for (int i = left; i <= right; i++) {
            if (arr[i] < arr[min_idx]) {
                min_idx = i;
            }
            if (arr[i] > arr[max_idx]) {
                max_idx = i;
            }
        }
        
        // 将最小元素放到左端
        if (min_idx != left) {
            int temp = arr[left];
            arr[left] = arr[min_idx];
            arr[min_idx] = temp;
            
            // 如果最大元素在left位置，需要更新max_idx
            if (max_idx == left) {
                max_idx = min_idx;
            }
        }
        
        // 将最大元素放到右端
        if (max_idx != right) {
            int temp = arr[right];
            arr[right] = arr[max_idx];
            arr[max_idx] = temp;
        }
        
        left++;
        right--;
    }
}

插入排序（Insertion Sort）

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// 插入排序
void insertion_sort(int arr[], int n) {
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        int key = arr[i];
        int j = i - 1;
        
        // 将大于key的元素向右移动
        while (j >= 0 && arr[j] > key) {
            arr[j + 1] = arr[j];
            j--;
        }
        
        arr[j + 1] = key;
    }
}

// 二分插入排序
void binary_insertion_sort(int arr[], int n) {
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        int key = arr[i];
        int left = 0, right = i;
        
        // 二分查找插入位置
        while (left < right) {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if (arr[mid] > key) {
                right = mid;
            } else {
                left = mid + 1;
            }
        }
        
        // 移动元素
        for (int j = i; j > left; j--) {
            arr[j] = arr[j - 1];
        }
        
        arr[left] = key;
    }
}

// 希尔排序（Shell Sort）
void shell_sort(int arr[], int n) {
    // 使用Knuth序列：h = 3*h + 1
    int h = 1;
    while (h < n / 3) {
        h = 3 * h + 1;
    }
    
    while (h >= 1) {
        // 对每个子序列进行插入排序
        for (int i = h; i < n; i++) {
            int key = arr[i];
            int j = i;
            
            while (j >= h && arr[j - h] > key) {
                arr[j] = arr[j - h];
                j -= h;
            }
            
            arr[j] = key;
        }
        
        h /= 3;
    }
}

1.2 高效排序算法

快速排序（Quick Sort）

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// 分区函数
int partition(int arr[], int low, int high) {
    int pivot = arr[high];  // 选择最后一个元素作为基准
    int i = low - 1;
    
    for (int j = low; j < high; j++) {
        if (arr[j] <= pivot) {
            i++;
            int temp = arr[i];
            arr[i] = arr[j];
            arr[j] = temp;
        }
    }
    
    int temp = arr[i + 1];
    arr[i + 1] = arr[high];
    arr[high] = temp;
    
    return i + 1;
}

// 快速排序
void quick_sort(int arr[], int low, int high) {
    if (low < high) {
        int pi = partition(arr, low, high);
        
        quick_sort(arr, low, pi - 1);
        quick_sort(arr, pi + 1, high);
    }
}

// 三路快排（处理重复元素）
void three_way_quick_sort(int arr[], int low, int high) {
    if (low >= high) return;
    
    int lt = low, gt = high;
    int pivot = arr[low];
    int i = low + 1;
    
    while (i <= gt) {
        if (arr[i] < pivot) {
            int temp = arr[lt];
            arr[lt] = arr[i];
            arr[i] = temp;
            lt++;
            i++;
        } else if (arr[i] > pivot) {
            int temp = arr[i];
            arr[i] = arr[gt];
            arr[gt] = temp;
            gt--;
        } else {
            i++;
        }
    }
    
    three_way_quick_sort(arr, low, lt - 1);
    three_way_quick_sort(arr, gt + 1, high);
}

// 随机化快排
void randomized_quick_sort(int arr[], int low, int high) {
    if (low < high) {
        // 随机选择基准
        int random_idx = low + rand() % (high - low + 1);
        int temp = arr[random_idx];
        arr[random_idx] = arr[high];
        arr[high] = temp;
        
        int pi = partition(arr, low, high);
        randomized_quick_sort(arr, low, pi - 1);
        randomized_quick_sort(arr, pi + 1, high);
    }
}

归并排序（Merge Sort）

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// 合并函数
void merge(int arr[], int left, int mid, int right) {
    int n1 = mid - left + 1;
    int n2 = right - mid;
    
    // 创建临时数组
    int *left_arr = (int*)malloc(n1 * sizeof(int));
    int *right_arr = (int*)malloc(n2 * sizeof(int));
    
    // 复制数据到临时数组
    for (int i = 0; i < n1; i++) {
        left_arr[i] = arr[left + i];
    }
    for (int j = 0; j < n2; j++) {
        right_arr[j] = arr[mid + 1 + j];
    }
    
    // 合并临时数组
    int i = 0, j = 0, k = left;
    
    while (i < n1 && j < n2) {
        if (left_arr[i] <= right_arr[j]) {
            arr[k] = left_arr[i];
            i++;
        } else {
            arr[k] = right_arr[j];
            j++;
        }
        k++;
    }
    
    // 复制剩余元素
    while (i < n1) {
        arr[k] = left_arr[i];
        i++;
        k++;
    }
    
    while (j < n2) {
        arr[k] = right_arr[j];
        j++;
        k++;
    }
    
    free(left_arr);
    free(right_arr);
}

// 归并排序
void merge_sort(int arr[], int left, int right) {
    if (left < right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        
        merge_sort(arr, left, mid);
        merge_sort(arr, mid + 1, right);
        merge(arr, left, mid, right);
    }
}

// 自底向上的归并排序（迭代版本）
void merge_sort_iterative(int arr[], int n) {
    int *temp = (int*)malloc(n * sizeof(int));
    
    for (int size = 1; size < n; size *= 2) {
        for (int left = 0; left < n - size; left += 2 * size) {
            int mid = left + size - 1;
            int right = (left + 2 * size - 1 < n - 1) ? left + 2 * size - 1 : n - 1;
            
            // 合并 arr[left...mid] 和 arr[mid+1...right]
            int i = left, j = mid + 1, k = left;
            
            while (i <= mid && j <= right) {
                if (arr[i] <= arr[j]) {
                    temp[k++] = arr[i++];
                } else {
                    temp[k++] = arr[j++];
                }
            }
            
            while (i <= mid) temp[k++] = arr[i++];
            while (j <= right) temp[k++] = arr[j++];
            
            // 复制回原数组
            for (int i = left; i <= right; i++) {
                arr[i] = temp[i];
            }
        }
    }
    
    free(temp);
}

堆排序（Heap Sort）

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// 堆化函数
void heapify(int arr[], int n, int i) {
    int largest = i;
    int left = 2 * i + 1;
    int right = 2 * i + 2;
    
    // 找到最大元素
    if (left < n && arr[left] > arr[largest]) {
        largest = left;
    }
    
    if (right < n && arr[right] > arr[largest]) {
        largest = right;
    }
    
    // 如果最大元素不是根节点
    if (largest != i) {
        int temp = arr[i];
        arr[i] = arr[largest];
        arr[largest] = temp;
        
        // 递归堆化受影响的子树
        heapify(arr, n, largest);
    }
}

// 堆排序
void heap_sort(int arr[], int n) {
    // 构建最大堆
    for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) {
        heapify(arr, n, i);
    }
    
    // 逐个提取元素
    for (int i = n - 1; i > 0; i--) {
        // 将当前最大元素移到末尾
        int temp = arr[0];
        arr[0] = arr[i];
        arr[i] = temp;
        
        // 重新堆化减小的堆
        heapify(arr, i, 0);
    }
}

1.3 特殊排序算法

计数排序（Counting Sort）

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// 计数排序（适用于范围较小的整数）
void counting_sort(int arr[], int n, int max_val) {
    int *count = (int*)calloc(max_val + 1, sizeof(int));
    int *output = (int*)malloc(n * sizeof(int));
    
    // 统计每个元素的出现次数
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        count[arr[i]]++;
    }
    
    // 计算累积计数
    for (int i = 1; i <= max_val; i++) {
        count[i] += count[i - 1];
    }
    
    // 构建输出数组
    for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
        output[count[arr[i]] - 1] = arr[i];
        count[arr[i]]--;
    }
    
    // 复制回原数组
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        arr[i] = output[i];
    }
    
    free(count);
    free(output);
}

基数排序（Radix Sort）

1
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51
52
53
// 获取数字的最大位数
int get_max_digits(int arr[], int n) {
    int max_val = arr[0];
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        if (arr[i] > max_val) {
            max_val = arr[i];
        }
    }
    
    int digits = 0;
    while (max_val > 0) {
        digits++;
        max_val /= 10;
    }
    
    return digits;
}

// 按指定位进行计数排序
void counting_sort_by_digit(int arr[], int n, int exp) {
    int output[n];
    int count[10] = {0};
    
    // 统计每个数字的出现次数
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        count[(arr[i] / exp) % 10]++;
    }
    
    // 计算累积计数
    for (int i = 1; i < 10; i++) {
        count[i] += count[i - 1];
    }
    
    // 构建输出数组
    for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
        output[count[(arr[i] / exp) % 10] - 1] = arr[i];
        count[(arr[i] / exp) % 10]--;
    }
    
    // 复制回原数组
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        arr[i] = output[i];
    }
}

// 基数排序
void radix_sort(int arr[], int n) {
    int max_digits = get_max_digits(arr, n);
    
    for (int exp = 1; max_digits > 0; exp *= 10, max_digits--) {
        counting_sort_by_digit(arr, n, exp);
    }
}

桶排序（Bucket Sort）

1
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50
51
#include <math.h>

// 桶排序（适用于均匀分布的浮点数）
void bucket_sort(float arr[], int n) {
    // 创建桶
    int bucket_count = n;
    float **buckets = (float**)malloc(bucket_count * sizeof(float*));
    int *bucket_sizes = (int*)calloc(bucket_count, sizeof(int));
    
    for (int i = 0; i < bucket_count; i++) {
        buckets[i] = (float*)malloc(n * sizeof(float));
    }
    
    // 将元素分配到桶中
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        int bucket_idx = (int)(bucket_count * arr[i]);
        if (bucket_idx >= bucket_count) bucket_idx = bucket_count - 1;
        
        buckets[bucket_idx][bucket_sizes[bucket_idx]++] = arr[i];
    }
    
    // 对每个桶进行排序（这里使用插入排序）
    for (int i = 0; i < bucket_count; i++) {
        if (bucket_sizes[i] > 0) {
            // 简单的插入排序
            for (int j = 1; j < bucket_sizes[i]; j++) {
                float key = buckets[i][j];
                int k = j - 1;
                
                while (k >= 0 && buckets[i][k] > key) {
                    buckets[i][k + 1] = buckets[i][k];
                    k--;
                }
                
                buckets[i][k + 1] = key;
            }
        }
    }
    
    // 合并桶中的元素
    int index = 0;
    for (int i = 0; i < bucket_count; i++) {
        for (int j = 0; j < bucket_sizes[i]; j++) {
            arr[index++] = buckets[i][j];
        }
        free(buckets[i]);
    }
    
    free(buckets);
    free(bucket_sizes);
}

2. 查找算法

2.1 线性查找

1
2
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28
// 线性查找
int linear_search(int arr[], int n, int target) {
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (arr[i] == target) {
            return i;
        }
    }
    return -1;  // 未找到
}

// 哨兵线性查找
int sentinel_linear_search(int arr[], int n, int target) {
    int last = arr[n - 1];
    arr[n - 1] = target;
    
    int i = 0;
    while (arr[i] != target) {
        i++;
    }
    
    arr[n - 1] = last;
    
    if (i < n - 1 || arr[n - 1] == target) {
        return i;
    }
    
    return -1;
}

2.2 二分查找

1
2
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89
90
91
92
93
94
// 标准二分查找
int binary_search(int arr[], int n, int target) {
    int left = 0, right = n - 1;
    
    while (left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        
        if (arr[mid] == target) {
            return mid;
        } else if (arr[mid] < target) {
            left = mid + 1;
        } else {
            right = mid - 1;
        }
    }
    
    return -1;
}

// 递归二分查找
int binary_search_recursive(int arr[], int left, int right, int target) {
    if (left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        
        if (arr[mid] == target) {
            return mid;
        } else if (arr[mid] < target) {
            return binary_search_recursive(arr, mid + 1, right, target);
        } else {
            return binary_search_recursive(arr, left, mid - 1, target);
        }
    }
    
    return -1;
}

// 查找第一个出现的位置
int binary_search_first(int arr[], int n, int target) {
    int left = 0, right = n - 1;
    int result = -1;
    
    while (left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        
        if (arr[mid] == target) {
            result = mid;
            right = mid - 1;  // 继续在左半部分查找
        } else if (arr[mid] < target) {
            left = mid + 1;
        } else {
            right = mid - 1;
        }
    }
    
    return result;
}

// 查找最后一个出现的位置
int binary_search_last(int arr[], int n, int target) {
    int left = 0, right = n - 1;
    int result = -1;
    
    while (left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        
        if (arr[mid] == target) {
            result = mid;
            left = mid + 1;  // 继续在右半部分查找
        } else if (arr[mid] < target) {
            left = mid + 1;
        } else {
            right = mid - 1;
        }
    }
    
    return result;
}

// 查找插入位置
int binary_search_insert_position(int arr[], int n, int target) {
    int left = 0, right = n - 1;
    
    while (left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        
        if (arr[mid] < target) {
            left = mid + 1;
        } else {
            right = mid - 1;
        }
    }
    
    return left;
}

2.3 插值查找

1
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18
19
20
21
22
23
// 插值查找（适用于均匀分布的有序数组）
int interpolation_search(int arr[], int n, int target) {
    int left = 0, right = n - 1;
    
    while (left <= right && target >= arr[left] && target <= arr[right]) {
        if (left == right) {
            return (arr[left] == target) ? left : -1;
        }
        
        // 计算插值位置
        int pos = left + ((double)(target - arr[left]) / (arr[right] - arr[left])) * (right - left);
        
        if (arr[pos] == target) {
            return pos;
        } else if (arr[pos] < target) {
            left = pos + 1;
        } else {
            right = pos - 1;
        }
    }
    
    return -1;
}

2.4 指数查找

1
2
3
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5
6
7
8
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11
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14
15
16
17
18
// 指数查找
int exponential_search(int arr[], int n, int target) {
    if (arr[0] == target) {
        return 0;
    }
    
    // 找到范围
    int bound = 1;
    while (bound < n && arr[bound] <= target) {
        bound *= 2;
    }
    
    // 在找到的范围内进行二分查找
    int left = bound / 2;
    int right = (bound < n) ? bound : n - 1;
    
    return binary_search_recursive(arr, left, right, target);
}

2.5 跳跃查找

1
2
3
4
5
6
7
8
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11
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29
30
#include <math.h>

// 跳跃查找
int jump_search(int arr[], int n, int target) {
    int step = sqrt(n);
    int prev = 0;
    
    // 找到目标可能存在的块
    while (arr[(step < n ? step : n) - 1] < target) {
        prev = step;
        step += sqrt(n);
        if (prev >= n) {
            return -1;
        }
    }
    
    // 在块内进行线性查找
    while (arr[prev] < target) {
        prev++;
        if (prev == (step < n ? step : n)) {
            return -1;
        }
    }
    
    if (arr[prev] == target) {
        return prev;
    }
    
    return -1;
}

3. 算法工具库

3.1 通用排序接口

1
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41
42
43
// 排序算法枚举
typedef enum {
    SORT_BUBBLE,
    SORT_SELECTION,
    SORT_INSERTION,
    SORT_SHELL,
    SORT_QUICK,
    SORT_MERGE,
    SORT_HEAP,
    SORT_COUNTING,
    SORT_RADIX
} SortAlgorithm;

// 比较函数类型
typedef int (*compare_func_t)(const void *a, const void *b);

// 通用排序函数
void sort_array(void *arr, size_t n, size_t element_size, 
                SortAlgorithm algorithm, compare_func_t compare) {
    switch (algorithm) {
        case SORT_QUICK:
            qsort(arr, n, element_size, compare);
            break;
        case SORT_MERGE:
            // 调用归并排序实现
            break;
        // 其他算法...
        default:
            fprintf(stderr, "不支持的排序算法\n");
    }
}

// 整数比较函数
int int_compare(const void *a, const void *b) {
    int ia = *(const int*)a;
    int ib = *(const int*)b;
    return (ia > ib) - (ia < ib);
}

// 字符串比较函数
int string_compare(const void *a, const void *b) {
    return strcmp(*(const char**)a, *(const char**)b);
}

3.2 性能测试工具

1
2
3
4
5
6
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68
69
#include <time.h>
#include <sys/time.h>

// 高精度计时器
double get_time() {
    struct timeval tv;
    gettimeofday(&tv, NULL);
    return tv.tv_sec + tv.tv_usec / 1000000.0;
}

// 排序算法性能测试
void benchmark_sort_algorithm(void (*sort_func)(int[], int), 
                             const char *algorithm_name,
                             int arr[], int n) {
    int *test_arr = (int*)malloc(n * sizeof(int));
    memcpy(test_arr, arr, n * sizeof(int));
    
    double start_time = get_time();
    sort_func(test_arr, n);
    double end_time = get_time();
    
    printf("%s: %.6f 秒\n", algorithm_name, end_time - start_time);
    
    // 验证排序结果
    bool is_sorted = true;
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        if (test_arr[i] < test_arr[i - 1]) {
            is_sorted = false;
            break;
        }
    }
    
    printf("排序结果: %s\n", is_sorted ? "正确" : "错误");
    free(test_arr);
}

// 综合性能测试
void run_sort_benchmarks(int n) {
    printf("=== 排序算法性能测试 (数组大小: %d) ===\n", n);
    
    // 生成测试数据
    int *original_arr = (int*)malloc(n * sizeof(int));
    srand(time(NULL));
    
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        original_arr[i] = rand() % 10000;
    }
    
    // 测试各种排序算法
    benchmark_sort_algorithm(bubble_sort, "冒泡排序", original_arr, n);
    benchmark_sort_algorithm(selection_sort, "选择排序", original_arr, n);
    benchmark_sort_algorithm(insertion_sort, "插入排序", original_arr, n);
    benchmark_sort_algorithm(shell_sort, "希尔排序", original_arr, n);
    
    // 对于快排和归并排序，需要包装函数
    void quick_sort_wrapper(int arr[], int n) {
        quick_sort(arr, 0, n - 1);
    }
    
    void merge_sort_wrapper(int arr[], int n) {
        merge_sort(arr, 0, n - 1);
    }
    
    benchmark_sort_algorithm(quick_sort_wrapper, "快速排序", original_arr, n);
    benchmark_sort_algorithm(merge_sort_wrapper, "归并排序", original_arr, n);
    benchmark_sort_algorithm(heap_sort, "堆排序", original_arr, n);
    
    free(original_arr);
}

3.3 数组工具函数

1
2
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58
59
60
61
62
63
64
65
// 数组工具函数
void print_array(int arr[], int n, const char *title) {
    printf("%s: ", title);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        printf("%d ", arr[i]);
    }
    printf("\n");
}

// 检查数组是否已排序
bool is_sorted(int arr[], int n) {
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        if (arr[i] < arr[i - 1]) {
            return false;
        }
    }
    return true;
}

// 生成随机数组
void generate_random_array(int arr[], int n, int min_val, int max_val) {
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        arr[i] = min_val + rand() % (max_val - min_val + 1);
    }
}

// 生成已排序数组
void generate_sorted_array(int arr[], int n) {
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        arr[i] = i;
    }
}

// 生成逆序数组
void generate_reverse_sorted_array(int arr[], int n) {
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        arr[i] = n - 1 - i;
    }
}

// 数组复制
void copy_array(int dest[], const int src[], int n) {
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        dest[i] = src[i];
    }
}

// 数组反转
void reverse_array(int arr[], int n) {
    for (int i = 0; i < n / 2; i++) {
        int temp = arr[i];
        arr[i] = arr[n - 1 - i];
        arr[n - 1 - i] = temp;
    }
}

// 数组洗牌（Fisher-Yates算法）
void shuffle_array(int arr[], int n) {
    for (int i = n - 1; i > 0; i--) {
        int j = rand() % (i + 1);
        int temp = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = temp;
    }
}

4. 实际应用示例

4.1 多关键字排序

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// 学生结构体
typedef struct {
    char name[50];
    int age;
    float score;
} Student;

// 按分数降序，年龄升序排序
int student_compare(const void *a, const void *b) {
    const Student *sa = (const Student*)a;
    const Student *sb = (const Student*)b;
    
    // 首先按分数降序
    if (sa->score != sb->score) {
        return (sa->score < sb->score) - (sa->score > sb->score);
    }
    
    // 分数相同时按年龄升序
    return (sa->age > sb->age) - (sa->age < sb->age);
}

void sort_students(Student students[], int n) {
    qsort(students, n, sizeof(Student), student_compare);
}

4.2 外部排序

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// 简单的外部排序实现（适用于大文件）
void external_sort(const char *input_file, const char *output_file, 
                  int memory_limit) {
    FILE *input = fopen(input_file, "r");
    if (!input) {
        perror("无法打开输入文件");
        return;
    }
    
    int chunk_size = memory_limit / sizeof(int);
    int *buffer = (int*)malloc(chunk_size * sizeof(int));
    int chunk_count = 0;
    
    // 第一阶段：分块排序
    while (1) {
        int count = 0;
        
        // 读取一块数据
        while (count < chunk_size && fscanf(input, "%d", &buffer[count]) == 1) {
            count++;
        }
        
        if (count == 0) break;
        
        // 排序当前块
        qsort(buffer, count, sizeof(int), int_compare);
        
        // 写入临时文件
        char temp_filename[100];
        sprintf(temp_filename, "temp_%d.dat", chunk_count);
        
        FILE *temp_file = fopen(temp_filename, "w");
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            fprintf(temp_file, "%d\n", buffer[i]);
        }
        fclose(temp_file);
        
        chunk_count++;
    }
    
    fclose(input);
    free(buffer);
    
    // 第二阶段：多路归并
    // 这里简化实现，实际应用中需要使用优先队列
    // ...
}

5. 算法选择指南

5.1 排序算法选择

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// 智能排序算法选择
void smart_sort(int arr[], int n) {
    if (n <= 1) return;
    
    if (n <= 10) {
        // 小数组使用插入排序
        insertion_sort(arr, n);
    } else if (n <= 1000) {
        // 中等数组使用快速排序
        quick_sort(arr, 0, n - 1);
    } else {
        // 大数组使用归并排序（稳定）
        merge_sort(arr, 0, n - 1);
    }
}

// 根据数据特征选择算法
void adaptive_sort(int arr[], int n) {
    // 检查数组是否已经基本有序
    int inversions = 0;
    for (int i = 1; i < n && inversions < n / 4; i++) {
        if (arr[i] < arr[i - 1]) {
            inversions++;
        }
    }
    
    if (inversions < n / 10) {
        // 基本有序，使用插入排序
        insertion_sort(arr, n);
    } else {
        // 无序程度较高，使用快速排序
        quick_sort(arr, 0, n - 1);
    }
}

5.2 查找算法选择

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// 智能查找
int smart_search(int arr[], int n, int target, bool is_sorted) {
    if (n <= 0) return -1;
    
    if (!is_sorted) {
        return linear_search(arr, n, target);
    }
    
    if (n <= 100) {
        // 小数组直接线性查找
        return linear_search(arr, n, target);
    } else {
        // 大数组使用二分查找
        return binary_search(arr, n, target);
    }
}

总结

本文详细介绍了各种经典的排序和查找算法的C语言实现，包括：

排序算法：

  • 简单排序：冒泡、选择、插入、希尔排序
  • 高效排序：快速、归并、堆排序
  • 特殊排序：计数、基数、桶排序

查找算法：

  • 线性查找及其优化
  • 二分查找及其变种
  • 插值、指数、跳跃查找

关键要点：

  1. 算法选择 - 根据数据规模和特征选择合适的算法
  2. 性能优化 - 理解算法的时间和空间复杂度
  3. 实际应用 - 结合具体场景进行算法优化
  4. 代码质量 - 注重错误处理和内存管理

掌握这些基础算法的实现原理和优化技巧，是成为优秀程序员的重要基础。

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