这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的第5篇笔记
青训营
01 为什么要学习数据结构和算法
数据结构和算法几乎存在于程序开发中的所有地方。
什么是最快的排序算法？
Python-timesort
C++-introsort
Rust-pdqsort
Go的排序算法又没有提升空间？
Go(<=1.18)-introsort
Go 1.19默认的排序算法在某些常见场景中比之前的算法快~10倍
02 经典排序算法
Insert Sort 插入排序
将元素不断插入已经排序好的array中。
最优的时间复杂度为：O(n)
最坏的时间复杂度为：O(n^2)
平均时间复杂度：O(n^2)
缺点：平均和最坏情况的时间复杂度高达O(n^2)
优点：最好情况时间复杂度为O(n)
Quick Sort 快速排序
分治思想，不断分割序列直到序列整体有序。
- 选定一个pivot(轴点)
- 使用pivot 分割序列，分成元素比pivot大和元素比pivot小的两个序列
最优的时间复杂度为：O(n*logn)
最坏的时间复杂度为：O(n^2)
平均时间复杂度：O(n*logn)
缺点：最坏时间复杂度高达O(n^2)
优点：平均时间度为O(n*logn)
Heap Sort 堆排序
利用堆的性质形成的排序算法
- 构造一个大顶堆
- 将根节点（最大元素）交换到最后一个位置，调整整个堆，如此反复 最优的时间复杂度为：O(n*logn)
最坏的时间复杂度为：O(n*logn)
平均时间复杂度：O(n*logn)
缺点：最坏情况时间复杂度高达O(n*logn)
经典算法理论印象：
- 插入排序平均和最坏情况时间复杂度都是O(n^2)，性能不好
- 快速排序整体性能处于中间层次
- 堆排序性能稳定，“众生平等”
Benchmark-random
- 插入排序在短序列中速度最快
- 快速排序在其他情况中速度最快
- 堆排序速度于最快算法差距不大
