8大排序算法

- [ ] 冒泡排序
很简单，用到的很少，据了解，面试的时候问的比较多！将序列中所有元素两两比较，将最大的放在最后面。将剩余序列中所有元素两两比较，将最大的放在最后面。
重复第二步，直到只剩下一个数


2.希尔排序
针对直接插入排序的下效率问题，有人对次进行了改进与升级，这就是现在的希尔排序。希尔排序，也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。

希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的：

插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时， 效率高， 即可以达到线性排序的效率
但插入排序一般来说是低效的， 因为插入排序每次只能将数据移动一位

如图所示：

对于直接插入排序问题，数据量巨大时。

将数的个数设为n，取奇数k=n/2，将下标差值为k的数分为一组，构成有序序列。

再取k=k/2 ，将下标差值为k的书分为一组，构成有序序列。

重复第二步，直到k=1执行简单插入排序。

代码实现：

首先确定分的组数。

然后对组中元素进行插入排序。

然后将length/2，重复1,2步，直到length=0为止。

3.简单选择排序

常用于取序列中最大最小的几个数时。

(如果每次比较都交换，那么就是交换排序；如果每次比较完一个循环再交换，就是简单选择排序。)

遍历整个序列，将最小的数放在最前面。

遍历剩下的序列，将最小的数放在最前面。

重复第二步，直到只剩下一个数。

代码实现：

首先确定循环次数，并且记住当前数字和当前位置。

将当前位置后面所有的数与当前数字进行对比，小数赋值给key，并记住小数的位置。

比对完成后，将最小的值与第一个数的值交换。

重复2、3步。

4.堆排序

对简单选择排序的优化。

将序列构建成大顶堆。

将根节点与最后一个节点交换，然后断开最后一个节点。

重复第一、二步，直到所有节点断开。

5.直接插入排序

我们经常会到这样一类排序问题：把新的数据插入到已经排好的数据列中。将第一个数和第二个数排序，然后构成一个有序序列将第三个数插入进去，构成一个新的有序序列。对第四个数、第五个数……直到最后一个数，重复第二步。如题所示：

直接插入排序（Straight Insertion Sorting）的基本思想：在要排序的一组数中，假设前面(n-1) [n>=2] 个数已经是排好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。

代码实现：

首先设定插入次数，即循环次数，for(int i=1;i<length;i++)，1个数的那次不用插入。

设定插入数和得到已经排好序列的最后一个数的位数。insertNum和j=i-1。

从最后一个数开始向前循环，如果插入数小于当前数，就将当前数向后移动一位。

将当前数放置到空着的位置，即j+1。

代码如下：

6.快速排序

要求时间最快时。

选择第一个数为p，小于p的数放在左边，大于p的数放在右边。

递归的将p左边和右边的数都按照第一步进行，直到不能递归

7.归并排序

速度仅次于快速排序，内存少的时候使用，可以进行并行计算的时候使用。

选择相邻两个数组成一个有序序列。

选择相邻的两个有序序列组成一个有序序列。

重复第二步，直到全部组成一个有序序列。

8.基数排序

用于大量数，很长的数进行排序时。

将所有的数的个位数取出，按照个位数进行排序，构成一个序列。

将新构成的所有的数的十位数取出，按照十位数进行排序，构成一个序列。

代码实现：

8.总结：
一、稳定性:

稳定：冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序

不稳定：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序

二、平均时间复杂度

O(n^2):直接插入排序，简单选择排序，冒泡排序。

在数据规模较小时（9W内），直接插入排序，简单选择排序差不多。当数据较大时，冒泡排序算法的时间代价最高。性能为O(n^2)的算法基本上是相邻元素进行比较，基本上都是稳定的。

O(nlogn):快速排序，归并排序，希尔排序，堆排序。

其中，快排是最好的， 其次是归并和希尔，堆排序在数据量很大时效果明显。

三、排序算法的选择

1.数据规模较小

（1）待排序列基本序的情况下，可以选择直接插入排序；

（2）对稳定性不作要求宜用简单选择排序，对稳定性有要求宜用插入或冒泡

2.数据规模不是很大

（1）完全可以用内存空间，序列杂乱无序，对稳定性没有要求，快速排序，此时要付出log（N）的额外空间。

（2）序列本身可能有序，对稳定性有要求，空间允许下，宜用归并排序

3.数据规模很大

（1）对稳定性有求，则可考虑归并排序。

　　（2）对稳定性没要求，宜用堆排序

4.序列初始基本有序（正序），宜用直接插入，冒泡

各算法复杂度如下：

参考文章：
https://www.cnblogs.com/10158wsj/p/6782124.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral