排序算法总结

      到目前为止，已经学习了十种不同的排序算法，它们各自为各自的优缺点，也有各自的适用环境，下面就来总结一些这些算法。

     选择排序是拿一个数与其他的数进行比较，找到其他数中最小的一个数，然后把这个数与其他数中最小的一个数进行交换，依次循环。从这个过程中我们可以知道它的时间复杂度为O(N²)，最好和最坏的情况都是这么多，而且它是一种稳定的排序算法。

     冒泡排序是把相邻的两个数进行比较，如果后面一个比前面的小，那么就交换它们的位置，依次循环。冒泡排序的时间复杂度为O(N²)，在最好的情况下，也就是待排序列有序的情况下，使用改进的冒泡排序算法，时间复杂度可为O(N)。冒泡排序也是一种稳定的排序方法。

     插入排序，每次在插入时，先把这个数与要插入位置前面的数进行比较，如果比它大，那么直接插入到当前位置，如果比它小，那么把这个数与前面的数一直比较，直到找到一个比它小的数，把当前数插入到比它小的数的后面。插入排序时间复杂度为O(N²),最好情况为O(N)，它也是一种稳定的排序算法。

     希尔排序是一种改进的插入排序，它是跳跃形式的，所以它是不稳定的排序，它的时间复杂度最好的情况是O(LogN^1.3)。

     堆排序是利用堆这个数据结构来进行排序的，每次移走堆顶的元素，然后再把剩下的元素构建成一个堆，这样一直循环，直到最后一个元素为止。堆排序的时间复杂度是O(NLongN)，最好与最坏的情况都是这样。堆排序是一种不稳定的排序算法。

     归并排序是把有序的序列进行两两归并，把归并后的又当作另外一个序列，与其他的序列进行归并。归并排序的时间复杂度是O(NLongN)，最好情况与最坏情况都是这样的。它是一种稳定的排序算法。

     快速排序每次都需要找一个枢纽，然后调整数组的顺序，让枢纽左边的数都比它小，右边的数都比它大，然后再把左边及右边的序列又单独做为一个数组，还是按照这个方式进行调整，直到最后。快速排序的时间复杂度最好的时候为O(NLongN)，最坏的时候为O(N²)，它是一种不稳定的排序。

     基数排序是一种“收集—分配”的算法，它的时候复杂度是O(d(n+m)),具体来说就是一次分配需要时间为O(n),一次收集时间为O(m)，共进行d次分配与收集。（n为排序的个数，m为桶的个数，d为排序数中的最高位数）

     桶排序与基数排序类似，但是它只分配一次，然后对每个桶采取别的方法进行排序。

     计数排序是一种线性排序，它的时间复杂度为O(N)，它比较适合为数量比较少的数组进行排序。