尜尜君的小世界

当有一个无序的序列集合的时候，我们想知道这个序列里面按照某种排序关系最大的m个或者前top个有序的元素。比如我又100个学生，我只想知道排名前20的学生的名次列表，剩余的我并不关心，如何去得到呢？ 当然你脑海中第一个闪过的便是sort，做一次排序，取排序后前面的20不就好了吗？ 没错，排序作为做常规的方法，肯定是最先想到的，这里要介绍的是比排序来的更快更直接的一个算法：部分排序（partial_s

之前partial_sort有讲述了如果从一个无序序列中快速获得top m的所有有序数列m个。我们也常常会遇到这样的问题：如何在一个乱序的序列集合中，找到第K大的或者排名第K的那个元素？或者找到前K个排名的元素，但是这K个数之间的顺序对我们来说并不重要。比如篮球比赛中总胜利场数最多的20支球队进入总决赛，而这20支球队之前各自胜利多少的排名并不重要，因为决赛要重新比。 这个问题我们同样可以用排

前面讲了归并排序的递归实现，虽然递归实现代码简洁容易理解，但是在实际执行中由于

归并排序是采用分治法的思想，将

如果排序你忘记了快速排序这个王者至尊，那你的排序

前面讲过了冒泡排序， 冒泡排序sh

排序是算法实现

基数排序（RadixSort）     基数排序也是一种不需要元素间的比较进行排序的排序算法，而是通过对数据的分配和合并来实现的排序，也叫做桶子法排序，通过对元素按照键值进行分配到指定标准的桶中，在进行合并收集从而达到排序的结果，是一种稳定排序，基数排序的时间复杂度是O(k·n)其中n是排序元素个数，k是数字位数。注意这不是说这个时间复杂度一定优于O(n·log(n))，k的大小取决于数字位的

前面讲了最常规的快速排序算法

前面讲过了几种常见的排序方法，比如冒泡，归并，插入，快排等等，这些排序算法的时间复杂度都限制在O(nlogn)的上界。他们所有的排序结果都依赖于各个元素之间的比较来确定，所以我们把这类算法称之为比较排序。今天我们介绍时间复杂度为O(n)上界的排序算法：计数排序。     计数排序假设N个输入元素的每一个都是确定在一个range里面，比如一个整数序列，其中所有的元素都不大于K，当k=O(n)时，

之前我们讲了插入排序，它的效率在某些时候是很高的，比如，我们的记录本身就是基本有序的，我们只需要少量的插入操作，就可以完成整个记录集的排序工作，此时直接插入很高效。还有就是记录数比较少时，直接插入的优势也比较明显。可问题在于，两个条件本身就过于苛刻，现实中记录少或者基本有序都属于特殊情况。        不过别急，有条件当然是好，条件不存在，我们创造条件，也是可以去做的。于是科学家希尔研究出了

插入排序（Insert Sort）基本的操作是：

还记得之前说的选择排序么？忘记了看这里选择排序>。 选择排序i时，我们需要从n-i+1个序列中选择一个最小的数字， 那么势必就要比较多次来寻找到最小的那一个元素从而来进行排序，这种排序虽然相对于冒泡排序有效的减少了交换所带来的开销，但是多次比较对于比较的结果却没有进行记录，当排序第1个数字的时候需要从第1.....n中找到最小的数字进行和第1个进行比较交换，当我们需要排序第2个数字时，同样需要将上