面试 - 排序算法总结

最新推荐文章于 2023-11-28 11:24:41 发布
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#算法 #面试

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冒泡排序(BubbleSort) O(n2)

基本思想：两个数比较大小，较大的数下沉，较小的数冒起来。

选择排序(SelctionSort)

在长度为N的无序数组中，第一次遍历n-1个数，找到最小的数值与第一个元素交换；
第二次遍历n-2个数，找到最小的数值与第二个元素交换；
。。。
第n-1次遍历，找到最小的数值与第n-1个元素交换，排序完成。

插入排序(Insertion Sort)

在要排序的一组数中，假定前n-1个数已经排好序，现在将第n个数插到前面的有序数列中，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。

希尔排序(Shell Sort)

在要排序的一组数中，根据某一增量分为若干子序列，并对子序列分别进行插入排序。
然后逐渐将增量减小,并重复上述过程。直至增量为1,此时数据序列基本有序,最后进行插入排序。

快速排序(Quicksort)

基本思想：（分治）

先从数列中取出一个数作为key值；
将比这个数小的数全部放在它的左边，大于或等于它的数全部放在它的右边；
对左右两个小数列重复第二步，直至各区间只有1个数。

归并排序(Merge Sort)

归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法的一个非常典型的应用。
首先考虑下如何将2个有序数列合并。这个非常简单，只要从比较2个数列的第一个数，谁小就先取谁，取了后就在对应数列中删除这个数。然后再进行比较，如果有数列为空，那直接将另一个数列的数据依次取出即可。

堆排序(HeapSort)

先把数组构造成一个大顶堆（父亲节点大于其子节点），然后把堆顶（数组最大值，数组第一个元素）和数组最后一个元素交换，这样就把最大值放到了数组最后边。把数组长度n-1,再进行构造堆，把剩余的第二大值放到堆顶，输出堆顶(放到剩余未排序数组最后面)。依次类推，直至数组排序完成。

基数排序(RadixSort)

BinSort想法非常简单，首先创建数组A[MaxValue]；然后将每个数放到相应的位置上（例如17放在下标17的数组位置）；最后遍历数组，即为排序后的结果。

参考

https://www.runoob.com/w3cnote/sort-algorithm-summary.html
https://www.cnblogs.com/maluning/p/7944809.html

Java面试--排序算法
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面试题：排序算法了解哪些(阿里面试题) 一、排序简介 排序算法大体可分为两种： 1、比较排序，时间复杂度O(nlogn) ~ O(n^2)，主要有：冒泡排序，选择排序，插入排序，归并排序，堆排序，快速排序等。 2、非比较排序，时间复杂度可以达到O(n)，主要有：计数排序，基数排序，桶排序等。 二、冒泡排序法 算法思路： 1、比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换它们...
大厂高频经典面试题-《排序算法合集》
05-07 1469
大厂高频经典面试题-《排序算法合集》，彻底理解和掌握各种排序算法的原理和应用。
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一、直接插入排序（Insertion Sort） 插入排序的设计初衷是往有序的数组中快速插入一个新的元素。它的算法思想是：把要排序的数组分为了两个部分, 一部分是数组的全部元素(除去待插入的元素), 另一部分是待插入的元素; 先将第一部分排序完成, 然后再插入这个元素. 其中第一部分的排序也是通过再次拆分为两部分来进行的. 1、 基本思想 直接插入排序的基本思想是：将数组中的所有元素依次跟前...
面试笔记 | 排序算法
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排序算法面试题（上）
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面试之排序算法（持续更新）
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本文根据个人需要，相对排序算法进行学习。 且主要分为两部分： 常用排序算法实现（快速、二分查找） 多种算法比较 ———————————————————————————————————— 1、快速排序 主要思想：选取一个关键数据(隔板)，依次遍历数据，如果数据比隔板大，则放到隔板后面，如果比隔板小，则放到隔板前面。这样一趟排序就可以把隔板元素的最终位置确定下来，然后依次递归确定其他元素位...
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01-22 472
面试常用手撸排序算法代码 代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> // Bubble sort (O(n^2)) void BubbleSort(int* a, int len) { int i, j, temp;
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【算法速成宝典】- 排序算法大揭秘：快速排序实战详解+实战题目库（积分解锁）
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本资源深度解析了快速排序算法原理及其实现步骤，涵盖从基础理论到高级技巧。提供详尽的实例解析与高质量代码示例，助力你轻松掌握快速排序，并挑战实战面试题。包含VIP专享的面试算法集锦，非零积分用户均可获取。...
【算法】面试中的常见排序算法
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  排序算法不但是算法考试的重点，也是面试中经常会问到的问题。对于常见的算法，不但要能熟练写出，还要明白其时间复杂度、空间复杂度、稳定性以及适用的场景。 1.快速排序 算法思想：选择一个主元，比主元小的放在一边，比主元大的放在另外一边。让后对两边分别递归使用快速排序。 时间复杂度： 平均时间复杂度 O(nlog2n) 最好时间复杂度 O(nlog2n) 最坏时间复杂度 O(n2) 空间复杂度：O(nlog2n) 稳定性：不稳定 适用场景：寻找数组中的第 K 大数。Partition得
面试中常见的排序算法
weixin_34348174的博客
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过年正好有空，总结了下面试中常见的排序算法。方便以后回忆。/** * 记忆点：双for循环，次数，对数 * 步骤： * 1.从第一个元素开始，和相邻的元素进行比较，比较len-1次即可。 * 2.每次比较len-i-1对元素即可。 */ function bubbleSort(arr) { let len = arr.length, temp; // ...
面试必问的排序算法
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你有在面试中被问到排序思想的问题吗？这篇文章帮你解答。
视频教程-Java注解精讲-Java
weixin_34031331的博客
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Java注解精讲 移动端资深开发工程师，从事Android和Web开发多年，...
面试时的排序
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面试中的排序算法总结(https://www.cnblogs.com/wxisme/p/5243631.html)
十大排序算法（面试必备）
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一万字带你搞明白十大排序算法及各个算法的特点比较，拿下面试
面试——常见排序算法总结
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参考地址：https://www.cnblogs.com/alsf/p/6606287.html 冒泡： public static void bubble(int [] arr) { if (arr== null || arr.length<2) { return; } for (int i= arr.length-1;i>0;i--) { for...
面试必备--八大排序算法
LeoByte的编程驿站
05-30 2555
文章目录冒泡排序(BubbleSort)算法思路算法图解冒泡代码：直接插入排序(InsertSort)算法思路算法图解直插代码：归并排序(MergeSort)算法思路算法图解归并代码：快速排序(QuickSort)算法思路算法图解快排代码：希尔排序(ShellSort)算法思路算法图解希尔代码：堆排序(HeapSort)算法思路算法图解堆代码：基数排序(RadixSort)算法思路算法图解基数代码......
面试常见的几种排序算法
ja_ge_va的博客
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一、快速排序 介绍: 快速排序的思想是分而治之，通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。 public class QuickSort { public static void main(String[] args) { ...
面试排序算法总结
最新发布
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### 冒泡排序 冒泡排序是一种简单的排序算法，它通过重复地遍历要排序的列表，比较相邻的元素并交换它们的位置来工作。如果某次遍历中没有发生任何交换，说明列表已经有序，可以提前结束排序。冒泡排序的时间复杂度为 $O(n^2)$，空间复杂度为 $O(1)$，并且是稳定的排序算法[^1]。 #### Java 实现示例 ```java public static void main(String[] args) { int[] arr = {1, 2, 5, 3, 7, 9, 6, 4, 0, 9, 5}; boolean flag = false; // 表示没有发生过交换 for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) { for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) { if (arr[j] > arr[j + 1]) { int t = arr[j]; arr[j] = arr[j + 1]; arr[j + 1] = t; flag = true; // 发生交换 } } if (!flag) break; else flag = false; // 重置flag, 进行下次判断 } for (int i = 0; i < arr.length; i++) { System.out.print(arr[i] + " "); } } ``` ### 选择排序 选择排序的基本思想是在未排序序列中找到最小（或最大）的元素，然后将其放到已排序序列的末尾。该算法的时间复杂度也是 $O(n^2)$，空间复杂度为 $O(1)$，但它是不稳定的排序算法[^1]。 #### Java 实现示例 ```java public static void main(String[] args) { int[] arr = {1, 2, 5, 3, 7, 9, 6, 4, 0, 9, 5}; int min = 0; for (int i = 0; i < arr.length; i++) { min = i; for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) { if (arr[min] > arr[j]) { min = j; } } int tmp = arr[min]; arr[min] = arr[i]; arr[i] = tmp; } for (int i = 0; i < arr.length; i++) { System.out.print(arr[i] + " "); } } ``` ### 快速排序 快速排序是一种分治策略的排序算法，它通过选定一个基准元素，将数组分成两个子数组，一个子数组的所有元素都比基准小，另一个子数组的所有元素都比基准大，然后递归地在这两个子数组上应用同样的快速排序过程。快速排序的平均时间复杂度为 $O(n \log n)$，最坏情况下为 $O(n^2)$，空间复杂度为 $O(\log n)$，并且是不稳定的排序算法[^2]。 ### 插入排序 插入排序通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序的时间复杂度为 $O(n^2)$，空间复杂度为 $O(1)$，并且是稳定的排序算法[^4]。 ### 归并排序 归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法，该算法是采用分治法的一个典型应用。归并排序的时间复杂度为 $O(n \log n)$，空间复杂度为 $O(n)$，并且是稳定的排序算法[^4]。 ### 希尔排序 希尔排序是插入排序的一种更高效的改进版本，也被称为缩小增量排序。它的基本思想是将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录“基本有序”时，再对全体记录进行一次插入排序。希尔排序的时间复杂度介于 $O(n \log n)$ 和 $O(n^{1.5})$ 之间，空间复杂度为 $O(1)$，并且是不稳定的排序算法[^4]。 ### 计数排序 计数排序是一种非比较型整数排序算法，其核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。作为一种线性时间复杂度的排序算法，计数排序要求输入的数据是由一个确定范围内的整数组成。计数排序的时间复杂度为 $O(n+k)$，其中 $k$ 是输入数据的范围，空间复杂度也为 $O(n+k)$，并且是稳定的排序算法[^4]。 ### 基数排序 基数排序是一种非比较型整数排序算法，它将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数进行排序。基数排序的时间复杂度为 $O(nk)$，其中 $k$ 是输入数据的最大位数，空间复杂度为 $O(k)$，并且是稳定的排序算法[^4]。 以下是这些排序算法的一些关键特性总结： | 排序算法 | 平均时间复杂度 | 最坏时间复杂度 | 空间复杂度 | 是否稳定 | |----------|----------------|----------------|------------|----------| | 冒泡排序 | $O(n^2)$ | $O(n^2)$ | $O(1)$ | 是 | | 选择排序 | $O(n^2)$ | $O(n^2)$ | $O(1)$ | 否 | | 插入排序 | $O(n^2)$ | $O(n^2)$ | $O(1)$ | 是 | | 快速排序 | $O(n \log n)$| $O(n^2)$ | $O(\log n)$ | 否 | | 归并排序 | $O(n \log n)$| $O(n \log n)$| $O(n)$ | 是 | | 希尔排序 | $O(n \log n)$到 $O(n^{1.5})$ | $O(n^{1.5})$ | $O(1)$ | 否 | | 计数排序 | $O(n+k)$ | $O(n+k)$ | $O(n+k)$ | 是 | | 基数排序 | $O(nk)$ | $O(nk)$ | $O(k)$ | 是 | ### 相关问题 1. 冒泡排序如何优化以提高效率？ 2. 快速排序与归并排序的主要区别是什么？ 3. 哪些排序算法适合处理大数据集？ 4. 为什么计数排序和基数排序被认为是线性时间复杂度的排序算法？ 5. 插入排序和希尔排序之间有何联系与区别？ [^1]: 提供了冒泡排序和选择排序的基本概念及其实现。 : 描述了快速排序的基本思想。 [^3]: 展示了冒泡排序的另一种实现方式。 [^4]: 总结了多种排序算法的时间复杂度、空间复杂度以及稳定性。
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