C#排序相关算法

http://www.cnblogs.com/zxjyuan/archive/2010/01/06/1640092.html

冒泡法：

Using directives

namespace BubbleSorter
{
    public class BubbleSorter
    {
        public void Sort(int[] list)
        {
            int i, j, temp;
            bool done = false;
            j = 1;
            while ((j < list.Length) && (!done))
            {
                done = true;
                for (i = 0; i < list.Length - j; i++)
                {
                    if (list[i] > list[i + 1])
                    {
                        done = false;
                        temp = list[i];
                        list[i] = list[i + 1];
                        list[i + 1] = temp;
                    }
                }
                j++;
            }
        }
    }
    public class MainClass
    {
        public static void Main()
        {
            int[] iArrary = new int[] { 1, 5, 13, 6, 10, 55, 99, 2, 87, 12, 34, 75, 33, 47 };
            BubbleSorter sh = new BubbleSorter();
            sh.Sort(iArrary);
            for (int m = 0; m < iArrary.Length; m++)
                Console.Write("{0}", iArrary[m]);
            Console.WriteLine();
        }
    }
}

选择排序法

Using directives

namespace SelectionSorter
{
    public class SelectionSorter
    {
        private int min;
        public void Sort(int[] list)
        {
            for (int i = 0; i < list.Length - 1; i++)
            {
                min = i;
                for (int j = i + 1; j < list.Length; j++)
                {
                    if (list[j] < list[min])
                        min = j;
                }
                int t = list[min];
                list[min] = list[i];
                list[i] = t;
            }
        }
    }
    public class MainClass
    {
        public static void Main()
        {
            int[] iArrary = new int[] { 1, 5, 3, 6, 10, 55, 9, 2, 87, 12, 34, 75, 33, 47 };
            SelectionSorter ss = new SelectionSorter();
            ss.Sort(iArrary);
            for (int m = 0; m < iArrary.Length; m++)
                Console.Write("{0}", iArrary[m]);
            Console.WriteLine();
        }
    }
}

插入排序法

Using directives

namespace InsertionSorter
{
    public class InsetionSorter
    {
        public void Sort(int[] list)
        {
            for (int i = 1; i < list.Length; i++)
            {
                int t = list[i];
                int j = i;
                while ((j > 0) && (list[j - 1] > t))
                {
                    list[j] = list[j - 1];
                    --j;
                }
                list[j] = t;
            }
        }
    }
    public class MainClass
    {
        public static void Main()
        {
            int[] iArrary = new int[] { 1, 13, 3, 6, 10, 55, 98, 2, 87, 12, 34, 75, 33, 47 };
            InsertionSorter ii = new InsertionSorter();
            ii.Sort(iArrary);
            for (int m = 0; m < iArrary.Length; m++)
                Console.Write("{0}", iArrary[m]);
            Console.WriteLine();
        }
    }
}

希尔排序法

Using directives

namespace ShellSorter
{
    public class ShellSorter
    {
        public void Sort(int[] list)
        {
            int inc;
            for (inc = 1; inc <= list.Length / 9; inc = 3 * inc + 1) ;
            for (; inc > 0; inc /= 3)
            {
                for (int i = inc + 1; i <= list.Length; i += inc)
                {
                    int t = list[i - 1];
                    int j = i;
                    while ((j > inc) && (list[j - inc - 1] > t))
                    {
                        list[j - 1] = list[j - inc - 1];
                        j -= inc;
                    }
                    list[j - 1] = t;
                }
            }
        }
    }
    public class MainClass
    {
        public static void Main()
        {
            int[] iArrary = new int[] { 1, 5, 13, 6, 10, 55, 99, 2, 87, 12, 34, 75, 33, 47 };
            ShellSorter sh = new ShellSorter();
            sh.Sort(iArrary);
            for (int m = 0; m < iArrary.Length; m++)
                Console.Write("{0}", iArrary[m]);
            Console.WriteLine();
        }
    }
}

以前空闲的时候用C#实现的路径规划算法，今日贴它出来，看大家有没有更好的实现方案。关于路径规划（最短路径）算法的背景知识，大家可以参考《C++算法－－图算法》一书。
    该图算法描述的是这样的场景：图由节点和带有方向的边构成，每条边都有相应的权值，路径规划（最短路径）算法就是要找出从节点A到节点B的累积权值最小的路径。
    首先，我们可以将“有向边”抽象为Edge类：

    public class Edge
    {
        public string StartNodeID ;
        public string EndNodeID   ;
        public double Weight      ; //权值，代价        
    }

节点则抽象成Node类，一个节点上挂着以此节点作为起点的“出边”表。

       public class Node
    {
        private string iD ;
        private ArrayList edgeList ;//Edge的集合－－出边表

        public Node(string id )
     {
            this.iD = id ;
            this.edgeList = new ArrayList() ;
        }

        #region property
        public string ID
     {
            get
          {
                return this.iD ;
            }
        }

        public ArrayList EdgeList
      {
            get
          {
                return this.edgeList ;
            }
        }
        #endregion
    }

在计算的过程中，我们需要记录到达每一个节点权值最小的路径，这个抽象可以用PassedPath类来表示：

    /// <summary>
    /// PassedPath 用于缓存计算过程中的到达某个节点的权值最小的路径
    /// </summary>
    public class PassedPath
    {
        private string     curNodeID ;
        private bool     beProcessed ;   //是否已被处理
        private double     weight ;        //累积的权值
        private ArrayList passedIDList ; //路径

public PassedPath(string ID)
        {
            this.curNodeID = ID ;
            this.weight    = double.MaxValue ;
            this.passedIDList = new ArrayList() ;
            this.beProcessed = false ;
        }

#region property
        public bool BeProcessed
        {
            get
            {
                return this.beProcessed ;
            }
            set
            {
                this.beProcessed = value ;
            }
        }

public string CurNodeID
        {
            get
            {
                return this.curNodeID ;
            }
        }

public double Weight 
        {
            get
            {
                return this.weight ;
            }
            set
            {
                this.weight = value ;
            }
        }

public ArrayList PassedIDList
        {
            get
            {
                return this.passedIDList ;
            }
        }
        #endregion
    }

另外，还需要一个表PlanCourse来记录规划的中间结果，即它管理了每一个节点的PassedPath。

    /// <summary>
    /// PlanCourse 缓存从源节点到其它任一节点的最小权值路径＝》路径表
    /// </summary>
    public class PlanCourse
    {
        private Hashtable htPassedPath ;

#region ctor
        public PlanCourse(ArrayList nodeList ,string originID)
        {
            this.htPassedPath = new Hashtable() ;

Node originNode = null ;
            foreach(Node node in nodeList)
            {
                if(node.ID == originID)
                {
                    originNode = node ;
                }
                else
                {
                    PassedPath pPath = new PassedPath(node.ID) ;
                    this.htPassedPath.Add(node.ID ,pPath) ;
                }
            }

if(originNode == null) 
            {
                throw new Exception("The origin node is not exist !") ;
            }        
    
            this.InitializeWeight(originNode) ;
        }

private void InitializeWeight(Node originNode)
        {
            if((originNode.EdgeList == null) ||(originNode.EdgeList.Count == 0))
            {
                return ;
            }

foreach(Edge edge in originNode.EdgeList)
            {
                PassedPath pPath = this[edge.EndNodeID] ;
                if(pPath == null)
                {
                    continue ;
                }

pPath.PassedIDList.Add(originNode.ID) ;
                pPath.Weight = edge.Weight ;
            }
        }
        #endregion

public PassedPath this[string nodeID]
        {
            get
            {
                return (PassedPath)this.htPassedPath[nodeID] ;
            }
        }
    }

在所有的基础构建好后，路径规划算法就很容易实施了，该算法主要步骤如下：
(1)用一张表(PlanCourse)记录源点到任何其它一节点的最小权值，初始化这张表时，如果源点能直通某节点，则权值设为对应的边的权，否则设为double.MaxValue。
(2)选取没有被处理并且当前累积权值最小的节点TargetNode，用其边的可达性来更新到达其它节点的路径和权值（如果其它节点   经此节点后权值变小则更新，否则不更新），然后标记TargetNode为已处理。
(3)重复(2)，直至所有的可达节点都被处理一遍。
(4)从PlanCourse表中获取目的点的PassedPath，即为结果。
    
    下面就来看上述步骤的实现，该实现被封装在RoutePlanner类中：

    /// <summary>
    /// RoutePlanner 提供图算法中常用的路径规划功能。
    /// 2005.09.06
    /// </summary>
    public class RoutePlanner
    {
        public RoutePlanner()
        {            
        }

#region Paln
        //获取权值最小的路径
        public RoutePlanResult Paln(ArrayList nodeList ,string originID ,string destID)
        {
            PlanCourse planCourse = new PlanCourse(nodeList ,originID) ;

Node curNode = this.GetMinWeightRudeNode(planCourse ,nodeList ,originID) ;

#region 计算过程
            while(curNode != null)
            {
                PassedPath curPath = planCourse[curNode.ID] ;
                foreach(Edge edge in curNode.EdgeList)
                {
                    PassedPath targetPath = planCourse[edge.EndNodeID] ;
                    double tempWeight = curPath.Weight + edge.Weight ;

if(tempWeight < targetPath.Weight)
                    {
                        targetPath.Weight = tempWeight ;
                        targetPath.PassedIDList.Clear() ;

for(int i=0 ;i<curPath.PassedIDList.Count ;i++)
                        {
                            targetPath.PassedIDList.Add(curPath.PassedIDList[i].ToString()) ;
                        }

targetPath.PassedIDList.Add(curNode.ID) ;
                    }
                }

//标志为已处理
                planCourse[curNode.ID].BeProcessed = true ;
                //获取下一个未处理节点
                curNode = this.GetMinWeightRudeNode(planCourse ,nodeList ,originID) ;
            }
            #endregion
            
            //表示规划结束
            return this.GetResult(planCourse ,destID) ;                
        }
        #endregion

#region private method
        #region GetResult
        //从PlanCourse表中取出目标节点的PassedPath，这个PassedPath即是规划结果
        private RoutePlanResult GetResult(PlanCourse planCourse ,string destID)
        {
            PassedPath pPath = planCourse[destID]  ;

if(pPath.Weight == int.MaxValue)
            {
                RoutePlanResult result1 = new RoutePlanResult(null ,int.MaxValue) ;
                return result1 ;
            }
            
            string[] passedNodeIDs = new string[pPath.PassedIDList.Count] ;
            for(int i=0 ;i<passedNodeIDs.Length ;i++)
            {
                passedNodeIDs[i] = pPath.PassedIDList[i].ToString() ;
            }
            RoutePlanResult result = new RoutePlanResult(passedNodeIDs ,pPath.Weight) ;

return result ;            
        }
        #endregion

#region GetMinWeightRudeNode
        //从PlanCourse取出一个当前累积权值最小，并且没有被处理过的节点
        private Node GetMinWeightRudeNode(PlanCourse planCourse ,ArrayList nodeList ,string originID)
        {
            double weight = double.MaxValue ;
            Node destNode = null ;

foreach(Node node in nodeList)
            {
                if(node.ID == originID)
                {
                    continue ;
                }

PassedPath pPath = planCourse[node.ID] ;
                if(pPath.BeProcessed)
                {
                    continue ;
                }

if(pPath.Weight < weight)
                {
                    weight = pPath.Weight ;
                    destNode = node ;
                }
            }

return destNode ;
        }
        #endregion
        #endregion
    }