嵌入式算法12---排序算法

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层功能，考虑到硬件的资源限制，对于数据排序，一般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

源码

#include 

#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

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

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)  //当前元素与的有序区逐个比较再插入
        {
            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，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 
#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 <sort>
} 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;
}运行结果

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。