排序算法总结

最近在复习排序算法的知识,写下来加强记忆。

1. 冒泡排序

这好像是被认为最基本最简单的排序方法。为什么叫冒泡呢?因为按照这种排序方法,最小值会像一个气泡一样一点点的浮上来。既然是一点点浮上来,其实就说明这个方法是会进行逐一相邻元素的比较。算法的具体思路是:首先排第一个元素,也就是找最小的元素,方法是从最后两个元素开始比较,如果后一个元素比前一个元素大,则交换,否则用前一个元素跟他的再前一个元素比较,重复这样的过程,最后最小的元素就会到第一个位置了。然后再确定第二个位置,依此类推...显然,这样的复杂度是o(n2)。而改进的话可以这样考虑,假设数组一开始就是有序的,那么一次遍历后就没有交换,在这种情况下,可以直接判断数组有序,无需再遍历。这样可以把最高的情况提高到o(n)

2.选择排序

为什么叫选择排序呢?因为整个排序的过程实际上就是在不断选择最小值的过程,其具体思路是:也是先要确定最小的元素,也是要比较,但不是每次比较之后都交换,而是要找到最小的值之后再交换,每一次比较,较小的那个值就命名为min,以一个元素为标准,遍历一遍之后,就能够找到最小的值,把它放到第一位,然后再对其他的值做同样的操作,找到第二小的,放到第二位,依此类推...显然,这样的复杂度也是o(n2),而且无论最坏还是最好都是o(n2),因为我每次遍历都是和同一个值进行比较,因此没有办法可以剪枝。但是选择排序有一个优点,就是它的一移动次数比较少。

3. 直接插入排序

为什么叫插入排序呢?因为并不是每次比较后就会执行交换操作,而是发现某一个合适的位置后就把这个数插入进去(当然其他的值也要做相应的调整)。具体思路是:从第二个数开始,每个数和它前面的数比较,如果前面的数大,前面的数就往后移一位(似乎可以看成是一个恶霸,看见谁好欺负就往后推,这样每次它前面都会空出一个位置),直到碰见比它小的,就插入空位。这样呢,最好的情况,显然是数组完全有序,那就完全不用挪窝,复杂度o(n),最坏的情况,完全倒序,最厉害的人在最后,那就是o(n2)

4.希尔排序

希尔排序是插入排序的升级版。插入排序最好的应用场景是数据基本有序(也有说数据量较小的时候,是不是数据量小的时候基本有序的概率比较大?)。但是现实当中的数据很多都是乱序的,如果保证基本有序呢?混乱之中有时也蕴藏着一些规律,如果我们能够把这些规律发掘出来,是不是就可以了?如何发掘?全部数据是乱序的,但是我是不是有可能挑选一些数据就是基本有序的?于是想到每隔一段距离选一个数,这样组成一个基本有序的序列,然后不断缩小距离,直到距离为1时,全部序列应该都是基本有序了,这时候再做一次直接插入排序,就可以了。希尔排序的最好情况时间复杂度o(n1.3),最坏o(n2)。

5.堆排序

堆排序是怎么想到呢?实在不知道,因为实在不像是常人能够一下子想到的一个东西。所以也就直接介绍思路了吧。具体思路是:我先把乱序的数组变成一个稍微有序的结构,叫做堆。首先第一个数是最大的,接着两个数是第二层,接着四个数是第三层...如何构建这样的结构,我觉得很关键的一点是要了解,如果要把一个数组像上述那样构建为一个二叉树,那么它最后一个非叶子节点的下标应该是数组长度除以2并向下取整,这样其实就把元素调整的范围缩小了。剩下的就是从这个结点开始往上进行调整,把最大的调整到顶端之后再和最后元素进行交换,再调整...堆排序的时间复杂度无论最好最坏还是平均都是o(nlogn),这也是比较好的一点。但因为有交换,所以不稳定。

6.归并排序

归并排序的思路似乎更直接一点:先排小元胞,再把他们并在一起。递归方法的话就是不断二分,当只有一个元素的时候就直接相等;非递归就是分到最小然后一对一对的遍历。归并的最好最快最差也都是o(nlogn),但是因为并的过程需要一个新的数组,所以空间复杂度要高一点。但是是稳定的

7.快速排序

快速排序应该是目前实践中最常用的方法。它之所以快主要是它的常数项系数比较小。它的基本思路是:选定一个pivot,然后把比他小的都放到一边,比他大的都放到一边,然后再递归。快速排序的时间复杂度平均和最好都是o(nlogn),最坏是o(n2),最坏的情况应该是每次选到的pivot都偏小或偏大的时候。

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