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之後就重點說一下堆排序和快排的選擇問題
各種常用排序演算法
類別排序方法
時間複雜度
空間複雜度
穩定性複雜性
特點最好
平均最壞
輔助儲存
簡單插入
排序直接插入
o(n)
o(n2)
o(n2)
o(1)
穩定簡單
希爾排序
o(n)
o(n1.3)
o(n2)
o(1)
不穩定複雜
選擇排序
直接選擇
o(n)
o(n2)
o(n2)
o(1)
不穩定堆排序
o(n*log2n)
o(n*log2n)
o(n*log2n)
o(1)
不穩定複雜
交換排序
氣泡排序
o(n)
o(n2)
o(n2)
o(1)
穩定簡單
1、氣泡排序是一種用時間換空間的排序方法，n小時好
2、最壞情況是把順序的排列變成逆序，或者把逆序的數列變成順序，最差時間複雜度o(n^2)只是表示其操作次數的數量級
3、最好的情況是資料本來就有序，複雜度為o(n)
快速排序
o(n*log2n)
o(n*log2n)
o(n2)
o(log2n)~o(n)
不穩定複雜
1、n大時好，快速排序比較占用記憶體，記憶體隨n的增大而增大，但卻是效率高不穩定的排序演算法。
2、劃分之後一邊是乙個，一邊是n-1個，
這種極端情況的時間複雜度就是o(n^2)
3、最好的情況是每次都能均勻的劃分序列，o(n*log2n)
歸併排序
o(n*log2n)
o(n*log2n)
o(n*log2n)
o(n)
穩定複雜
1、n大時好，歸併比較占用記憶體，記憶體隨n的增大而增大，但卻是效率高且穩定的排序演算法。
基數排序
o(d(r+n))
o(d(r+n))
o(d(r+n))
o(rd+n)
穩定複雜
注：r代表關鍵字基數，d代表長度，n代表關鍵字個數
大家可以看到，堆排序的時間複雜度是很穩定的，而快排的時間複雜度最壞情況下會到n^2,那麼為什麼不都用堆排序呢？
首先，時間複雜度這個概念只是乙個粗略的估計概念，在真實情況下， 一般快排的效率比堆排序高很多。
快排：陣列中交換資料，在資料量不是特別大，而且離散程度較高的情況下效率很高
堆排序：建立堆，資料交換，調整堆的時間均很多
所以在實際應用中，我們用快排會更多一點。
堆排序的典型應用：在100萬個數字中找出最大的100個這種問題，構建乙個小頂堆然後遍歷調整就可以了
為什麼是小頂堆：小頂堆，最小的數就在最上面，只要與最上面的數進行比較就可以了，所以是小頂
幾種排序演算法總結
注 以下所有排序演算法都是按照整數值從小到大排序。思想 對於乙個序列，走一趟把最大數冒到最後面。示例 對於序列4,10,1,6,2,7,3,8如下圖 紅框表示下一趟需要處理的子串行 即總共需要走n趟，當第i趟走完時倒數i個數是有序的。for i 0 i n i 優化 由上面的示意圖可知，當第4趟走完...
幾種經典排序演算法的總結
假期即將結束，用最後這兩天溫習一下幾種經典排序演算法，總結一下，如有錯誤，請不吝指出 1.基本概念 1 穩定排序 當待排元素中有相同元素時，排序完後這些相同元素的相對位置與原來一致。例如 1a 2a，5，4，1b 3，2b 排序完後 1a 1b，2a 2b，3，4，5 2 原地排序 指排序時只需要使...
幾種常見的排序演算法總結
所謂排序，就是使一串記錄，按照其中的某個或某些關鍵字的大小，遞增或遞減的排列起來的操作。排序演算法，就是如何使得記錄按照要求排列的方法。排序演算法在很多領域得到相當地重視，尤其是在大量資料的處理方面。乙個優秀的演算法可以節省大量的資源。在各個領域中考慮到資料的各種限制和規範，要得到乙個符合實際的優秀...