不稳定排序

本文深入探讨了排序算法的稳定性概念,解释了稳定排序与不稳定排序的区别,及其在分页功能实现中可能带来的影响,特别是当排序字段存在大量重复值时,稳定排序能确保分页逻辑的正确性。

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假设有这样一个待排序列表:

排序前:              1             3           2          4            5          2

排序前的下标:a[0]       a[1]       a[2]      a[3]       a[4]     a[5]

排序后:             1              2           2         3            4          5

排序后的下标:a[0]       a[1]      a[2]     a[3]      a[4]      a[5]


如果排序后的a[1]是排序前的a[2],排序后的a[2]是排序前的a[5];这样的排序就是稳定的;否则,就是不稳定的;也就是说,排序前值相等的元素,排序后,相同元素的位置和排序前的先后顺序保持一致;

思考一个问题:

不稳定排序和稳定排序问题对于排序结果没有什么影响啊,管它是稳定还是不稳定的呢?

但是,要注意:如果你有一个分页的功能,按某一个字段排序,这个排序字段有很多的重复的值,如果是稳定排序,你的分页就没问题,如果是不稳定排序,那么就会有问题;因为重复的字段,顺序是不稳定的;

比如,第一页有重复,第二页也有重复的,那么你的第一页和第二页的那部分排序字段重复的行,有可能会出现在第二行,也有可能出现在第一行;这样去做一些业务逻辑可能会有问题;比如ES,不指定排序字段,默认的排序是不稳定的;ES默认的排序,恰恰就是按 _score的desc,score重复的越多,排序越不稳定;那么你的分页也是混乱的

 

### 不稳定排序算法及其记忆口诀 #### 不稳定排序算法概述 不稳定排序算法是指在排序过程中可能会改变相同元素之间的相对顺序。常见的不稳定排序算法包括快速排序、希尔排序、堆排序和选择排序[^4]。 #### 记忆口诀设计 为了便于记忆这些不稳定排序算法,可以通过押韵的方式构建口诀: - **快速排序**:快排分割效率高,分区不对称易失稳。 - **希尔排序**:希尔跳跃间隔大,同值错位稳定性差。 - **堆排序**:堆顶下沉重建堆,相等元素难保序。 - **选择排序**:每次挑选最小值,交换位置可能乱次序。 以上口诀通过描述每种算法的核心操作特点,结合其可能导致不稳定的原因,形成易于记忆的短句。 #### 示例代码展示 以下是部分不稳定排序算法的简单实现示例: ```python # 快速排序 (Quick Sort) def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr else: pivot = arr[len(arr) // 2] left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right) # 堆排序 (Heap Sort) import heapq def heap_sort(arr): h = [] for value in arr: heapq.heappush(h, value) return [heapq.heappop(h) for _ in range(len(h))] # 选择排序 (Selection Sort) def selection_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n): min_idx = i for j in range(i+1, n): if arr[j] < arr[min_idx]: min_idx = j arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i] return arr ``` 上述代码展示了三种典型的不稳定排序算法的具体实现方式。 --- ### 稳定性的重要性 当数据中存在重复键值时,排序算法的稳定性显得尤为重要。例如,在处理学生成绩排名时,如果多个学生分数相同,则需要依据其他标准(如提交时间)进一步区分名次[^2]。此时,使用稳定排序能够确保原始输入中的先后关系得以保留。 ---
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