排序算法简述

一 、排序算法按时间复杂度分类

1. 平方阶：选择排序，插入排序，冒泡排序​
2. 对数阶：归并排序，快速排序，堆排序​
3. O（n^(1+t)）阶，t介于0~1之间：希尔排序​
4. 线性阶：桶排序

二、排序算法按是否稳定分类
（稳定是指，相同的元素排序后是否能保持排序前的前后顺序）

1. 稳定的排序：插入排序，冒泡排序，归并排序​，桶排序
2. 不稳定的排序：选择排序，快速排序，堆排序，希尔排序​

注：可以理解为，如果需要长距离（中间隔很多元素）交换，而不是左右交换的都是不稳定排序，因为，这样有可能将相等的大数本是前面的换到后面去。​

三、排序算法使用场景​

1. 若 n 较小（n <=50），采用插入排序或者选择排序​​
   当记录较少，直接插入排序即可，或者若想移动次数少些，用选择排序（移动次数少，但必须遍历，插入不需要）​
2. 若记录基本有序，采用插入排序或者冒泡排序​
3. 若 n 较大，用对数阶排序​
   快速排序认为效果最好，时间效率最高。
   归并排序不提倡从单个记录开始两两归并，而是先用插入排序排好两个一定长度的序列后归并。​

四、排序相关题目

1. 基本算法练习：平方阶、对数阶、希尔排序基本实现​
2. 特定排序应用和其他概念：
   (1) 归并排序应用—数组中逆序对【剑指offer36】
   (2) 堆排序应用—最小k个数【剑指offer30】、优先队列问题
   (3) 桶排序应用—MaximumGap【leetcode164】
   (4) 快排应用按条件整理数组数据—按奇数偶数分割数组【剑指offer14】、整理颜色【leetcode75】
3. 其他应用排序题目：
   (1) 排序+模拟：判断扑克牌顺子【剑指offer44】
   (2) 排序+策略：组成最小数字【剑指offer33】、组成最大数字【leetcode179】
   (3) 排序应用：归并区间【leetcode57】
4. 大数据排序—磁盘文件排序