首先感謝朋友們對第一篇文章的鼎力支援，感動中.......
今天說的是選擇排序，包括「直接選擇排序」和「堆排序」。
話說上次「氣泡排序」被快排虐了，而且「快排」贏得了內庫的重用，眾兄弟自然眼紅，非要找快排一比高下。
這不今天就來了兩兄弟找快排算賬。
1.直接選擇排序：
先上圖：
說實話，直接選擇排序最類似於人的本能思想，比如把大小不一的玩具讓三歲小毛孩對大小排個序，
那小孩首先會在這麼多玩具中找到最小的放在第一位，然後找到次小的放在第二位，以此類推。。。。。。
對的，小孩子給我們上了一課，
第一步： 我們拿80作為參照物（base），在80後面找到乙個最小數20,然後將80跟20交換。
第二步: 第一位數已經是最小數字了，然後我們推進一步在30後面找一位最小數，發現自己最小，不用交換。
第三步：........
最後我們排序完畢。大功告成。
既然是來挑戰的，那就5局3勝制。
比賽結果公布：
堆排序：
要知道堆排序，首先要了解一下二叉樹的模型。
下圖就是一顆二叉樹，具體的情況我後續會分享的。
那麼堆排序中有兩種情況（看上圖理解）：
大根堆： 就是說父節點要比左右孩子都要大。
小根堆： 就是說父節點要比左右孩子都要小。
那麼要實現堆排序,必須要做兩件事情：
第一：構建大根堆。
首先上圖：
首先這是乙個無序的堆，那麼我們怎樣才能構建大根堆呢？
第一步： 首先我們發現，這個堆中有2個父節點(2,,3);
第二步： 比較2這個父節點的兩個孩子（4，5），發現5大。
第三步： 然後將較大的右孩子（5）跟父節點（2）進行交換，至此3的左孩子堆構建完畢，
如圖：
第四步： 比較第二個父節點（3）下面的左右孩子（5，1），發現左孩子5大。
第五步： 然後父節點（3）與左孩子（5）進行交換，注意，交換後，堆可能會遭到破壞，
必須按照以上的步驟一，步驟二，步驟三進行重新構造堆。
最後構造的堆如下:
第二：輸出大根堆。
至此，我們把大根堆構造出來了，那怎麼輸出呢？我們做大根堆的目的就是要找出最大值，
那麼我們將堆頂（5）與堆尾（2）進行交換，然後將（5）剔除根堆，由於堆頂現在是（2），
所以破壞了根堆，必須重新構造，構造完之後又會出現最大值，再次交換和剔除，最後也就是俺們
要的效果了，
發現自己兄弟被別人狂毆，
同樣，快排也不甘示弱，誰怕誰？
結果公布：
堆排序此時心裡很尷尬，雙雙被ko，心裡想，一定要撈回面子，一定要贏，
於是堆排序提出了求「前k大問題」。（就是在海量資料中找出前幾大的資料），
快排一口答應，小意思，沒問題。
雙方商定，在2w隨機數中找出前10大的數：
求前k大的輸出結果：
最後堆排序趕緊拉著直接選擇排序一路小跑了，因為求前k大問題已經不是他原本來的目的。
ps： 直接選擇排序的時間複雜度為：o(n^2)
堆排序的時間複雜度：o(nlogn)
演算法系列15天速成 第三天 七大經典排序 下
今天跟大家聊聊最後三種排序 直接插入排序，希爾排序和歸併排序。直接插入排序 這種排序其實蠻好理解的，很現實的例子就是俺們鬥地主，當我們抓到一手亂牌時，我們就要按照大小梳理撲克，30秒後，撲克梳理完畢，4條3，5條s，哇塞.回憶一下，俺們當時是怎麼梳理的。最左一張牌是3，第二張牌是5，第三張牌又是3，...
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演算法就好比程式開發中的利劍，所到之處，刀起頭落。針對現實中的排序問題，演算法有七把利劍可以助你馬道成功。using system using system.collections.generic using system.linq using system.text using system.di...