排序算法说明
排序算法的基本概念
排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。
排序是一个非常经典的问题,它以一定的顺序对一个数组(或一个列表)中的项进行重新排序(可以进行比较,例如整数,浮点数,字符串等)(增加,非递减,递减, 增加,词典等)。
有许多不同的排序算法,每个都有其自身的优点和局限性。
排序通常被用作各种计算机科学课程中的介绍性问题,以展示一系列算法思想。
在不失概性的情况下,我们假设在这个可视化中,我们将只按非递减顺序对整数进行排序,但不一定是明显的。
排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概括:
排序算法的应用
排序问题有许多有趣的算法解决方案,体现了许多计算机科学的想法:
- 比较与非比较策略,
- 迭代与递归实现,
- 分而治之范式,
- 最佳/最差/平均情况时间复杂性分析,
- 随机算法等
当(整数)数组 A 排序时,涉及 A 的许多问题变得简单(或更容易):
- 在数组 A 中搜索特定值 v,
- 查找(静态)数组 A 中的最小/最大/第 k 个最小/最大值,
- 测试唯一性并删除数组 A 中的重复项,
- 计算特定值 v 在数组 A 中出现多少次,
- 设置数组 A 和另一个排序数组 B 之间的交集/联合,
- 寻找一个目标对 x∈A 和 y∈A,使得 x + y 等于目标 z 等。
排序算法:关于时间复杂度
平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序:直接插入、直接选择和冒泡排序。
线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序、堆排序和归并排序;
O(n1+§)) 排序,§ 是介于 0 和 1 之间的常数。 希尔排序
线性阶 (O(n)) 排序 基数排序,此外还有桶、箱排序。
关于稳定性
稳定的排序算法:冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序。
不是稳定的排序算法:选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。
名词解释:
-
- n:数据规模
- k:"桶"的个数
- In-place:占用常数内存,不占用额外内存
- Out-place:占用额外内存
- 稳定性:排序后 2 个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同