排序算法算法说明

术语说明

• 稳定 ：如果a原本在b前面，且a=b,排序之后a仍然在b的前面，则称之为稳定排序
• 不稳定： 如果a原本在b前面，且a=b,排序之后a可能会出现在b的后面，则称之为不稳定排序
• 内排序： 所有的排序操作都在内存中完成
• 外排序：由于数据数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行；
• 时间复杂度: 一个算法执行所耗费的时间
• 空间复杂度: 运行完一个程序所需的内存大小

算法总结

图片名称解释：

• n：数据规模
• k: "桶"个数
• in-place: 占用常数内存，不占用额外内存
• Out-place: 占用额外内存

算法的分类

比较和非比较的区别

常见的快速排序、归并排序、堆排序、冒泡排序等属于比较排序。在排序的最终结果里，元素之间的次序依赖于它们之间的比较。每个数都必须和其他数进行比较，才能确定自己的位置。 在冒泡排序之类的排序中，问题规模为n，又因为需要比较n次，所以平均时间复杂度为O(n²)。在归并排序、快速排序之类的排序中，问题规模通过分治法消减为logN次，所以时间复杂度平均O(nlogn)。 比较排序的优势是，适用于各种规模的数据，也不在乎数据的分布，都能进行排序。可以说，比较排序适用于一切需要排序的情况。

计数排序、基数排序、桶排序则属于非比较排序。非比较排序是通过确定每个元素之前，应该有多少个元素来排序。针对数组arr，计算arr[i]之前有多少个元素，则唯一确定了arr[i]在排序后数组中的位置。 非比较排序只要确定每个元素之前的已有的元素个数即可，所有一次遍历即可解决。算法时间复杂度O(n)。 非比较排序时间复杂度底，但由于非比较排序需要占用空间来确定唯一位置。所以对数据规模和数据分布有一定的要求。

排序算法（1）：冒泡排序(Bubble Sort)
排序算法（2）：插入排序(Insertion Sort)
排序算法（3）：选择排序(Selection Sort)
排序算法（4）：快速排序(Quick Sort)
排序算法（5）：希尔排序(Shell's Sort)
排序算法（6）：计数排序(Counting Sort)
排序算法（7）：桶排序(Bucket Sort)
排序算法（8）：归并排序(Merge Sort)