2024年最新十大经典排序算法的总结，Web前端高级面试题2024-优快云博客

最后

编程基础的初级开发者，计算机科学专业的学生，以及平时没怎么利用过数据结构与算法的开发人员希望复习这些概念为下次技术面试做准备。或者想学习一些计算机科学的基本概念，以优化代码，提高编程技能。这份笔记都是可以作为参考的。

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名不虚传！字节技术官甩出的"保姆级"数据结构与算法笔记太香了

插入排序

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实现步骤：

1: 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序
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
5: 将新元素插入到该位置后
6: 重复步骤 2~5。

动图：

代码：

算法分析

最佳情况：T(n) = O(n)
最差情况：T(n) = O(n^2)
平均情况：T(n) = O(n^2)

希尔排序

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实现步骤：

1：选择一个增量序列 t1，t2，…，tk，其中 ti>tj，tk=1；
2：按增量序列个数 k，对序列进行 k 趟排序；
3：每趟排序，根据对应的增量 ti，将待排序列分割成若干长度为 m 的子序列，分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为 1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。

动图：

代码：

算法分析

最佳情况：T(n) = O(nlog2 n)
最差情况：T(n) = O(nlog2 n)
平均情况：T(n) = O(nlog2 n)

归并排序

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实现步骤：

1：把长度为 n 的输入序列分成两个长度为 n/2 的子序列
2：对这两个子序列分别采用归并排序
3：将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列

动图：

代码：

算法分析

最佳情况：T(n) = O(n)
最差情况：T(n) = O(nlogn)
平均情况：T(n) = O(nlogn)

快速排序

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实现步骤：

1：从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot ）
2：重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作
3：递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序

动图：

代码：

算法分析

最佳情况：T(n) = O(nlogn)
最差情况：T(n) = O(n^2)
平均情况：T(n) = O(nlogn)

堆排序

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这里用到了完全二叉树的部分性质

实现步骤：

1：将初始待排序关键字序列(R1,R2….Rn)构建成大顶堆，此堆为初始的无序区
2：将堆顶元素 R[1]与最后一个元素 R[n]交换，此时得到新的无序区(R1,R2,……Rn-1)和新的有序区(Rn),且满足 R[1,2…n-1]<=R[n]
3：由于交换后新的堆顶 R[1]可能违反堆的性质，因此需要对当前无序区(R1,R2,……Rn-1)调整为新堆，然后再次将 R[1]与无序区最后一个元素交换，得到新的无序区(R1,R2….Rn-2)和新的有序区(Rn-1,Rn)。不断重复此过程直到有序区的元素个数为 n-1，则整个排序过程完成

动图：

代码：

算法分析

最佳情况：T(n) = O(nlogn)
最差情况：T(n) = O(nlogn)
平均情况：T(n) = O(nlogn)

计数排序

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实现步骤：

1：找出待排序的数组中最大和最小的元素；
2：统计数组中每个值为 i 的元素出现的次数，存入数组 C 的第 i 项
3：对所有的计数累加（从 C 中的第一个元素开始，每一项和前一项相加）
4：反向填充目标数组：将每个元素 i 放在新数组的第 C(i)项，每放一个元素就将 C(i)减去 1

动图：

代码：

算法分析

最佳情况：T(n) = O(n+k)
最差情况：T(n) = O(n+k)
平均情况：T(n) = O(n+k)

桶排序

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实现步骤：

1：人为设置一个 BucketSize，作为每个桶所能放置多少个不同数值（例如当 BucketSize==5 时，该桶可以存放｛1,2,3,4,5｝这几种数字，但是容量不限，即可以存放 100 个 3）；
2：遍历输入数据，并且把数据一个一个放到对应的桶里去；
3：对每个不是空的桶进行排序，可以使用其它排序方法，也可以递归使用桶排序；
4：从不是空的桶里把排好序的数据拼接起来。