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嵌入式算法12---排序算法

时间:03-17来源:作者:点击数:72

关键字:冒泡排序、选择排序、插入排序、标准库函数qsort

摘要:嵌入式系统中尤其涉及数据采集的,需要对数据进行简单处理后再进行业务功能,考虑到硬件的资源限制,对于数据排序,一般都只是应用这四种简单的排序算法。本文讲解不同算法进行从小到大的升序排列的过程。

1、冒泡排序

冒泡排序(bubble sort)是一种C语言入门级的简单排序算法,重复地走访过要排序的元素列,依次比较两个相邻的元素,如果顺序错误进行交换。重复地检查对比直到没有相邻元素需要交换,也就是说该元素列已经排序完成。算法的名字由来是因为越小(大)的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端(升序或降序排列),就如同水中的气泡最终会上浮到顶端一样,故名“冒泡排序”。

算法描述

1、比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就进行交换

2、对每一对相邻元素作同样操作,从开始第一对到结尾的最后一对,这样在最后的元素应该会是最大的数

3、针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个

4、重复步骤1~3,直到排序完成

在这里插入图片描述

源码

  • #include <stdio.h>
  • #define ARRAY_SIZE 15
  • void log(char *head, int *data, int len)
  • {
  • unsigned char i;
  • printf("%s:", head);
  • for(i = 0; i < len; i++)
  • {
  • printf("%02d ", data[i]);
  • }
  • printf("\r\n");
  • }
  • //从小到大排序
  • void bubble_sort(int *data, int size)
  • {
  • int i, j, temp;
  • for(i = 0; i < size; i++)
  • {
  • for(j = 0; j < size-i-1; j++)
  • {
  • if(data[j] > data[j + 1]) // 相邻元素两两对比
  • {
  • temp = data[j + 1]; // 元素交换
  • data[j + 1] = data[j];
  • data[j] = temp;
  • }
  • }
  • }
  • }
  • int main(void)
  • {
  • int data[ARRAY_SIZE] = {3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48};
  • log("source", data, ARRAY_SIZE);
  • bubble_sort(data, ARRAY_SIZE);
  • log("sort ", data, ARRAY_SIZE);
  • return 0;
  • }

运行结果

  • source:03 44 38 05 47 15 36 26 27 02 46 04 19 50 48
  • sort :02 03 04 05 15 19 26 27 36 38 44 46 47 48 50

2、选择排序

选择排序(selection sort)是一种简单直观的排序算法,首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。

算法描述

1、初始状态,数据都属于无序区,有序区为空

2、从无序区中选出最小元素,将它与无序区的第1个元素交换

3、再从无序区的下个元素重复第2步,直至无序区为空

在这里插入图片描述

源码

  • void selection_sort(int *data, int size)
  • {
  • int i, j, temp;
  • int min;
  • for(i = 0; i < size - 1; i++)
  • {
  • min = i;
  • for(j = i + 1; j < size; j++)
  • {
  • if(data[j] < data[min]) // 寻找最小的数
  • {
  • min = j; // 将最小数的索引保存
  • }
  • }
  • if(min != i) // 需要交互
  • {
  • temp = data[i];
  • data[i] = data[min];
  • data[min] = temp;
  • }
  • }
  • }

前面算法的bubble_sort范例替换为selection_sort即可,运行结果一致

3、插入排序

插入排序(insertion sort)的算法,工作原理是通过构建有序序列,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。

算法描述

1、从第一个元素开始,该元素可认为已排序;

2、取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描

3、如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置

4、重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置,将新元素插入到该位置后

5、重复步骤2~4

在这里插入图片描述

源码

  • void insertion_sort(int *data, int size)
  • {
  • int i, pre, current;
  • for(i = 1; i < size; i++)
  • {
  • pre = i - 1;
  • current = data[i];
  • while(pre >= 0 && data[pre] > current) // 当前元素与前面的逐个比较,找到合适位置
  • {
  • data[pre + 1] = data[pre];
  • pre--;
  • }
  • data[pre + 1] = current;
  • }
  • }

4、标准库函数qsort

前面三种排序算法都只是针对单个元素进行排序,因此数据交换时没太大影响,但实际应用中,基于某个数值对一个大结构体进行排序,比如wifi信息结构体数组,包括其mac、名称、加密信息、和信号强度,依据信息强度对wifi信息进行排序,每次数据交换意味着两次内存拷贝,这种场景下采用选择排序略优。

相比于自己造轮子,C语言标准库函数也许更合适;qsort函数是C语言自带的排序函数,包含在<stdlib.h>中。

函数原型

  • void qsort(void *base, size_t nitems, size_t size, int (*compar)(const void *, const void*))

base- 指针,数组的第一个元素进行排序

nitems数组中的元素数目

size- 数组中的每个元素的大小(以字节为单位)

compar- 基于这个函数比较两个元素

返回:值不返回任何值

缺点:对于有多个重复值的数组来说,效率较低不稳定

范例

  • //qsort要结合compare使用
  • int compare(const void *value1, const void *value2)
  • {
  • //升序或降序在此调整
  • return (*(int*)value1 - *(int*)value2);
  • }
  • int main(void)
  • {
  • int data[ARRAY_SIZE] = {3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48};
  • log("source", data, ARRAY_SIZE);
  • qsort(data, ARRAY_SIZE, sizeof(int), compare);
  • log("sort ", data, ARRAY_SIZE);
  • return 0;
  • }

其效果和前面三种算法一样,而且可扩展针对结构体内某个元素值对整体排序,满足前面的wifi信息按信号强度排序的需求。

  • #include <stdio.h>
  • #define WIFI_AP_MAX 5
  • typedef unsigned char uint8_t;
  • typedef signed char int8_t;
  • typedef unsigned short uint16_t;
  • typedef signed short int16_t;
  • typedef unsigned int uint32_t;
  • typedef struct
  • {
  • uint32_t bssid_low; // mac address low
  • uint16_t bssid_high; // mac address high
  • uint8_t channel; // channel id
  • int8_t rssi; // signal strength
  • } wifiApInfo_t;
  • //qsort要结合compare使用,按信号强度rssi升序排列
  • int compare(const void *value1, const void *value2)
  • {
  • const wifiApInfo_t *ctx1 = (const wifiApInfo_t *)value1;
  • const wifiApInfo_t *ctx2 = (const wifiApInfo_t *)value2;
  • return (ctx1->rssi - ctx2->rssi);
  • }
  • static wifiApInfo_t wifiApInfo[WIFI_AP_MAX] =
  • {
  • {0x5555, 0x55, 5, -55},
  • {0x1111, 0x11, 1, -51},
  • {0x3333, 0x33, 3, -53},
  • {0x4444, 0x44, 4, -54},
  • {0x2222, 0x22, 2, -52},
  • };
  • void wifi_log(char *head, void *data, int size)
  • {
  • unsigned char i;
  • const wifiApInfo_t *wifi = (wifiApInfo_t *)data;
  • printf("%s:\r\n", head);
  • for(i = 0; i < size; i++)
  • {
  • printf("%X %X %d [%d] \r\n", wifi[i].bssid_low, wifi[i].bssid_high, wifi[i].channel, wifi[i].rssi);
  • }
  • printf("\r\n\r\n");
  • }
  • int main(void)
  • {
  • wifi_log("source", wifiApInfo, WIFI_AP_MAX);
  • qsort(wifiApInfo, WIFI_AP_MAX, sizeof(wifiApInfo_t), compare);
  • wifi_log("sort", wifiApInfo, WIFI_AP_MAX);
  • return 0;
  • }

运行日志

  • source:
  • 5555 55 5 [-55]
  • 1111 11 1 [-51]
  • 3333 33 3 [-53]
  • 4444 44 4 [-54]
  • 2222 22 2 [-52]
  • //依据信号强度关键字,对wifi信息整体数据同步进行了排序
  • sort:
  • 5555 55 5 [-55]
  • 4444 44 4 [-54]
  • 3333 33 3 [-53]
  • 2222 22 2 [-52]
  • 1111 11 1 [-51]

5、总结

没有最好的排序算法,选择哪种方式需要结合待排序数据量的大小和类型,以前原始数据是否大概有序,选择合适的算法满足需求即可。

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