十大排序汇总
1.排序详解
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十大排序之选择排序{:target=”_blank”}
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十大排序之冒泡排序{:target=”_blank”}
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十大排序之插入排序{:target=”_blank”}
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十大排序之希尔排序{:target=”_blank”}
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十大排序之快速排序{:target=”_blank”}
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十大排序之归并排序{:target=”_blank”}
- 堆排序 尚未推出,敬请期待。
- 桶排序 尚未推出,敬请期待。
- 计数排序 尚未推出,敬请期待。
- 基数排序 尚未推出,敬请期待。
2.概述
排序算法对于提高算法设计和分析能力、优化程序性能以及增强编程能力都有重要作用。它是计算机科学、数据处理和算法设计必不可少的基础知识。
学习十大排序算法的重要性在于以下几个方面:
掌握基本的算法思想和原理:十大排序算法包含了常见的排序方法,例如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。学习这些算法可以帮助我们理解排序的基本思想和实现原理,提升算法设计和分析的能力。
解决实际问题的需求:排序是计算机科学和数据处理中最基本的操作之一。了解不同排序算法的特点和适用场景,可以根据实际问题的需求选择合适的排序算法,提高程序的效率和性能。
提升编程技能和面试竞争力:掌握十大排序算法不仅可以提升编程技能,还可以在面试中展示对算法的理解和应用能力。很多技术面试都会涉及到排序算法,深入掌握这些算法可以增加在面试中的竞争优势。
优化和改进算法:学习已有的排序算法有助于我们理解算法的时间复杂度和空间复杂度,从而思考如何对算法进行优化和改进,提高排序算法的效率和性能。
拓宽算法思维和解决问题的能力:学习不同的排序算法可以拓宽我们的算法思维,让我们能够灵活应用不同的思想和方法解决问题。同时,排序算法也是其他算法和数据结构的基础,对算法和数据结构的学习有很大的帮助。
1.1 排序分类
十种常见排序算法可以分为两大类
:
- 比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),也称为非线性时间比较类排序。
- 非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,也称为线性时间非比较类排序。
1.2 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
。
1.3 相关概念
稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面。
不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后 a 可能会出现在 b 的后面。
时间复杂度:对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时,操作次数呈现什么规律。
空间复杂度:是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量,它也是数据规模n的函数。