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  • 常用排序算法比较

    排序(Sorting) 是计算机程序设计中的一种重要操作,它的功能是将一个数据元素(或记录)的任意序列,重新排列成一个关键字有序的序列。

    稳定度(稳定性)
    一个排序算法是稳定的,就是当有两个有相等关键的纪录R和S,且在原本的列表中R出现在S之前,在排序过的列表中R也将会是在S之前。
    当相等的元素是无法分辨的,比如像是整数,稳定度并不是一个问题。然而,假设以下的数对将要以他们的第一个数字来排序。
    (4,1)(3,1)(3,7)(5,6)在这个状况下,有可能产生两种不同的结果,一个是依照相等的键值维持相对的次序,而另外一个则没有:
    (3,1)(3,7)(4,1)(5,6) (维持次序)
    (3,7)(3,1)(4,1)(5,6) (次序被改变)
    不稳定排序算法:可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序,但是稳定排序算法从来不会如此。不稳定排序算法可以被特别地实现为稳定。作这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较,如此在其他方面相同键值的两个对象间之比较,就会被决定使用在原先数据次序中的条目,当作一个同分决赛。然而,要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担。

    稳定的
    1、冒泡排序(bubble sort) — O(n^2)
    2、鸡尾酒排序(Cocktail sort,双向的冒泡排序) — O(n^2)
    3、插入排序(insertion sort)— O(n^2)
    4、桶排序(bucket sort)— O(n); 需要 O(k) 额外空间
    5、计数排序(counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 额外空间
    6、合并排序(merge sort)— O(nlog n); 需要 O(n) 额外空间
    7、原地合并排序— O(n^2)
    8、二叉排序树排序 (Binary tree sort) — O(nlog n)期望时间; O(n^2)最坏时间; 需要 O(n) 额外空间
    9、基数排序(radix sort)— O(n·k); 需要 O(n) 额外空间
    不稳定的
    1、选择排序(selection sort)— O(n^2)
    2、希尔排序(shell sort)— O(nlog n) 如果使用最佳的现在版本
    3、组合排序— O(nlog n)
    4、堆排序(heapsort)— O(nlog n)
    5、快速排序(quicksort)— O(nlog n) 期望时间,O(n^2) 最坏情况; 对于大的、乱数列表一般相信是最快的已知排序

    几种算法的比较和选择:

    1、插入排序:每次将一个待排的记录插入到前面的已经排好的队列中的适当位置。

    ①.直接插入排序直接排序法在最好情况下(待排序列已按关键码有序),每趟排序只需作1次比较而不需要移动元素。所以n个元素比较次数为n-1,移动次数0。最差的情况下(逆序),其中第i个元素必须和前面的元素进行比较i次,移动个数i+1,所以总共的比较次数 比较多,就不写出来了。

    总结:是一种稳定的排序方法,时间复杂度O(n^2),排序过程中只要一个辅助空间,所以空间复杂度O(1)

    ②.希尔排序缩小增量排序,对直接插入排序的一种改进分组插入方法。

    总结:是一种不稳定的排序方法,时间复杂度O(n^1.25),空间复杂度O(1)

    2、交换排序

    ①.冒泡排序最好的情况下,就是正序,所以只要比较一次就行了,复杂度O(n)最坏的情况下,就是逆序,要比较n^2次才行,复杂度O(n^2)

    总结:稳定的排序方法,时间复杂度O(n^2),空间复杂度O(1),当待排序列有序时,效果比较好。

    ②.快速排序通过一趟排序将待排的记录分割成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一个部分的关键字小,然后再分别对这两个部分记录继续进行排序,以达到整个序列有效。

    总结:在所有同数量级O(nlogn)的排序方法中,快速排序是性能最好的一种方法,在待排序列无序时最好。算法的时间复杂度是O(nlogn),最坏的时间复杂度O(n^2),空间复杂度O(nlogn)

    3、选择排序

    ①.直接选择排序和序列的初始状态无关

    总结:时间复杂度O(n^2),无论最好还是最坏

    ②.堆排序直接选择排序的改进

    总结:时间复杂度O(nlogn),无论在最好还是最坏情况下都是O(nlogn)

    4、归并排序

    总结:时间复杂度O(nlogn),空间复杂度O(n)

    5、基数排序

    按组成关键字的各个数位的值进行排序,是分配排序的一种。不需要进行排码值间的比较就能够进行排序。

    总结:时间复杂度O(d(n+rd))

    基于以上总结:

    1、n比较小的时候适合插入排序和选择排序。

    2、基本有序的时候适合直接插入排序和冒泡排序

    3、n很大但是关键字的位数较少时适合链式基数排序

    4、n很大的时候适合快速排序、堆排序和归并排序

    5、无序的时候适合快速排序

    6、稳定的排序:冒泡排序 插入排序 归并排序 基数排序

    7、复杂度是O(nlogn):快速排序 堆排序 归并排序

    8、辅助空间(大 次大):归并排序 快速排序

    9、好坏情况一样:简单选择(n^2),堆排序(nlogn),归并排序(nlogn)

    10、最好是O(n)的:插入排序 冒泡排序

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