代码：
int[] arr = { 2, 3, 4, 6, 1, 5, 4 }; // 冒泡排序：把最小的往前冒 O(n2) //int temp1; //for (int i = 0; i < arr.Length - 1; i++) //{ // for (int j = i + 1; j < arr.Length; j++) // { // if (arr[j] < arr[i]) // { // temp1 = arr[j]; // arr[j] = arr[i]; // arr[i] = temp1; // } // } //} // 选择排序：从小到大依次选出来 O(n2) //for (int i = 0; i < arr.Length - 1; i++) //{ // int temp2 = arr[i]; // int index = i; // for (int j = i + 1; j < arr.Length; j++) // { // if (arr[j] < temp2) // { // temp2 = arr[j]; // index = j; // } // } // arr[index] = arr[i]; // arr[i] = temp2; //} // 直接插入排序：适合基本有序 O(n2) //for (int i = 1; i < arr.Length; i++) //{ // int temp = arr[i]; // int j; // for (j = i - 1; j >= 0; j--) // { // if (temp > arr[j]) // { // break; // } // arr[j + 1] = arr[j]; // } // arr[j + 1] = temp; //} // 希尔排序 //int gap = arr.Length / 2; //while (gap >= 1) //{ // // 把距离为 gap 的元素编为一个组，扫描所有组 // for (int i = gap; i < arr.Length; i++) // { // int j = 0; // int temp = arr[i]; // // 对距离为 gap 的元素组进行排序 // for (j = i - gap; j >= 0 && temp < arr[j]; j = j - gap) // { // arr[j + gap] = arr[j]; // } // arr[j + gap] = temp; // } // gap = gap / 2; //} for (int i = 0; i < arr.Length; i++) { Console.WriteLine(arr[i]); } Console.ReadLine();
程序员内功修炼（排序）
/// <summary> /// 直接插入排序 /// </summary> /// <param name="arr"></param> /// <returns></returns> public static int[] InsertionSort(int[] arr) { /* 数据结构-数组 最差时间复杂度-输入的序列为降序，复杂度为O(n^2) 最优时间复杂度-输入的序列为升序，复杂度为O(n) 辅助空间-O(1) 稳定性-稳定 */ for (int i = 1; i < arr.Length; i++) { int temp = arr[i]; int j = i - 1; while (j >= 0 && temp < arr[j]) { arr[j + 1] = arr[j]; j--; } arr[j + 1] = temp; } return arr; } /// <summary> /// 二分插入排序（是对直接插入排序的改进） /// </summary> /// <param name="arr"></param> /// <returns></returns> public static int[] BinarySort(int[] arr) { /* 数据结构-数组 最差时间复杂度-输入的序列为降序，复杂度为O(n^2) 最优时间复杂度-输入的序列为升序，复杂度为O(log2 n) 辅助空间-O(1) 稳定性-稳定 */ for (int i = 1; i < arr.Length; i++) { int temp = arr[i]; int low = 0; int high = i - 1; while (low <= high) { int mid = (low + high) / 2; if (temp >= arr[mid]) low = mid + 1; else high = mid - 1; } for (int j = i - 1; j >= low; j--) { arr[j + 1] = arr[j]; } arr[low] = temp; } return arr; } /// <summary> /// 希尔排序 /// </summary> /// <param name="arr"></param> /// <returns></returns> public static int[] ShellSort(int[] arr) { /* 数据结构-数组 最差时间复杂度-根据步长的不同而不同，已知最好的为O(n(log2 n)^2) 最优时间复杂度-O(n) 辅助空间-O(1) 稳定性-不稳定 */ for (int gap = arr.Length / 2; gap >= 1; gap = gap / 2) { for (int i = gap; i < arr.Length; i++) { int temp = arr[i]; int j = i - gap; while (j >= 0 && temp < arr[j]) { arr[j + gap] = arr[j]; j = j - gap; } arr[j + gap] = temp; } } return arr; } /// <summary> /// 冒泡排序
/// 最小的往前冒 /// </summary> /// <param name="arr"></param> /// <returns></returns> public static int[] BubbleSort(int[] arr) { /* 数据结构-数组 最差时间复杂度-O(n^2) 最优时间复杂度-O(n^2) 辅助空间-O(1) 稳定性-稳定 */ for (int i = 0; i < arr.Length - 1; i++) { for (int j = i + 1; j < arr.Length; j++) { if (arr[j] < arr[i]) { int temp = arr[j]; arr[j] = arr[i]; arr[i] = temp; } } } return arr; } /// <summary> /// 快速排序（目前最好的排序） /// </summary> /// <param name="arr"></param> /// <param name="low"></param> /// <param name="high"></param> /// <returns></returns> public static int[] QuickSort(int[] arr, int low, int high) { /* 数据结构-数组 最差时间复杂度-每次选取的基准值都是最大或者最小O(n^2) 最优时间复杂度-每次选取的基准值都是中位数O(nlogn) 辅助空间-主要是递归造成的栈空间的使用，取决于递归树的深度，一般为O(logn)，最差为O(n) 稳定性-不稳定 */ if (low >= high) return arr; int i = low; int j = high; int temp = arr[i];//基准值 while (i < j)//从两端向中间扫描,跳出循环时i=j { while (i < j && arr[j] >= temp)//从右往左 j--; arr[i] = arr[j]; while (i < j && arr[i] <= temp)//从左往右 i++; arr[j] = arr[i]; } arr[i] = temp;// 基准值回归正确位置 QuickSort(arr, low, i - 1); QuickSort(arr, i + 1, high); return arr; } /// <summary> /// 直接选择排序 /// </summary> /// <param name="arr"></param> /// <returns></returns> public static int[] SelectionSort(int[] arr) { /* 数据结构-数组 最差时间复杂度-O(n^2) 最优时间复杂度-O(n^2) 辅助空间-O(1) 稳定性-不稳定 */ for (int i = 0; i < arr.Length - 1; i++) { int k = i; // k指向最小值索引 for (int j = i + 1; j < arr.Length; j++) if (arr[j] < arr[k]) k = j; if (k != i) { int temp = arr[i]; arr[i] = arr[k]; arr[k] = temp; } } return arr; }