基础知识-排序算法
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排序算法常规分类
- 计算的时间复杂度（最差、平均、和最好性能），依据列表（list）的大小(n)。一般而言，好的性能是O(n log n)，且坏的性能是O(n2)。对于一个排序理想的性能是O(n)。仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要O(n log n)。
- 存储器使用量（以及其他电脑资源的使用）
- 稳定性：稳定排序算法会让原本有相等键值的纪录维持相对次序。也就是如果一个排序算法是稳定的，当有两个相等键值的纪录R和S，且在原本的列表中R出现在S之前，在排序过的列表中R也将会是在S之前。
- 依据排序的方法：插入、交换、选择、合并等等。
常用排序算法
稳定的排序
- 冒泡排序（bubble sort）— O(n2)
- 鸡尾酒排序（cocktail sort）—O(n2)
- 插入排序（insertion sort）—O(n2)
- 桶排序（bucket sort）—O(n)；需要O(k)额外空间
- 计数排序（counting sort）—O(n+k)；需要O(n+k)额外空间
- 归并排序（merge sort）—O(n log n)；需要O(n)额外空间
- 原地归并排序— O(n log2 n)如果使用最佳的现在版本
- 二叉排序树排序（binary tree sort）— O(n log n)期望时间；O(n2)最坏时间；需要O(n)额外空间
- 鸽巢排序（pigeonhole sort）—O(n+k)；需要O(k)额外空间
- 基数排序（radix sort）—O(n·k)；需要O(n)额外空间
- 侏儒排序（gnome sort）— O(n2)
- 图书馆排序（library sort）— O(n log n)期望时间；O(n2)最坏时间；需要(1+ε)n额外空间
- 块排序（block sort）— O(n log n)
**不稳定的排序 **
- 选择排序（selection sort）—O(n2)
- 希尔排序（shell sort）—O(n log2 n)如果使用最佳的现在版本
- Clover排序算法（Clover sort）—O(n)期望时间，O(n2)最坏情况
- 梳排序— O(n log n)
- 堆排序（heap sort）—O(n log n)
- 平滑排序（smooth sort）— O(n log n)
- 快速排序（quick sort）—O(n log n)期望时间，O(n2)最坏情况；对于大的、随机数列表一般相信是最快的已知排序
- 内省排序（introsort）—O(n log n)
- 耐心排序（patience sort）—O(n log n + k)最坏情况时间，需要额外的O(n + k)空间，也需要找到最长的递增子序列（longest increasing subsequence）
不实用的排序
- Bogo排序— O(n × n!)，最坏的情况下期望时间为无穷。
- Stupid排序—O(n3);递归版本需要O(n2)额外存储器
- 珠排序（bead sort）— O(n) or O(√n),但需要特别的硬件
- 煎饼排序—O(n),但需要特别的硬件
- 臭皮匠排序（stooge sort）算法简单，但需要约n^2.7的时间
冒泡排序
入门算法，对有序序列排序时有劣势，一般建议用插入排序替代。也可以在内部循环时，可以做个标记变量，减少对有序序列排序时的循环，若在每次走访数列时，把走访顺序反过来，也可以稍微地改进效率。有时候称为鸡尾酒排序，因为算法会从数列的一端到另一端之间穿梭往返。
维基上的助记码
i∈[0,N-1) //循环N-1遍
j∈[0,N-1-i) //每遍循环要处理的无序部分
swap(j,j+1) //两两排序（升序/降序）
C#版本
static void BubbleSort(int[] intArray) {
int temp = 0;//存储临时变量
for (int i = 0; i < intArray.Length; i++)
for (int j = i - 1; j >= 0; j--)
if (intArray[j + 1] < intArray[j]) {
temp = intArray[j + 1];
intArray[j + 1] = intArray[j];
intArray[j] = temp;
}
}
Python版本
def bubble(List):
for j in range(len(List)-1,0,-1):
for i in range(0,j):
if List[i]>List[i+1]:List[i],List[i+1]=List[i+1],List[i]
return List
鸡尾酒排序
鸡尾酒排序，也就是定向冒泡排序，鸡尾酒搅拌排序，搅拌排序（也可以视作选择排序的一种变形），涟漪排序，来回排序or 快乐小时排序，是冒泡排序的一种变形。此算法与冒泡排序的不同处在于排序时是以双向在序列中进行排序。
伪代码
function cocktail_sort(list, list_length){ // the first element of list has index 0
bottom = 0;
top = list_length - 1;
swapped = true;
while(swapped == true) //如果没有交换发生，序列就已经是有序的了
{
swapped = false;
for(i = bottom; i < top; i = i + 1)
{
if(list[i] > list[i + 1])
{
swap(list[i], list[i + 1]);
swapped = true;
}
}
// decreases top the because the element with the largest value in the unsorted
// part of the list is now on the position top
top = top - 1;
for(i = top; i > bottom; i = i - 1)
{
if(list[i] < list[i - 1])
{
swap(list[i], list[i - 1]);
swapped = true;
}
}
// increases bottom because the element with the smallest value in the unsorted
// part of the list is now on the position bottom
bottom = bottom + 1;
}
}
与冒泡排序不同的地方
鸡尾酒排序等于是冒泡排序的轻微变形。不同的地方在于从低到高然后从高到低，而冒泡排序则仅从低到高去比较序列里的每个元素。他可以得到比冒泡排序稍微好一点的效能，原因是冒泡排序只从一个方向进行比对（由低到高），每次循环只移动一个项目。
以序列(2,3,4,5,1)为例，鸡尾酒排序只需要访问一次序列就可以完成排序，但如果使用冒泡排序则需要四次。但是在乱数序列的状态下，鸡尾酒排序与冒泡排序的效率都很差劲。
插入排序
插入排序不适合对于数据量比较大的排序应用。但是，如果需要排序的数据量很小，例如，量级小于千，那么插入排序还是一个不错的选择。 插入排序在工业级库中也有着广泛的应用，在STL的sort算法和stdlib的qsort算法中，都将插入排序作为快速排序的补充，用于少量元素的排序（通常为8个或以下）
具体算法描述如下：
- 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序
- 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描
- 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置
- 重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置
- 将新元素插入到该位置后
- 重复步骤2~5
如果比较操作的代价比交换操作大的话，可以采用二分查找法来减少比较操作的数目。该算法可以认为是插入排序的一个变种，称为二分查找插入排序。
C#实现
public static void InsertSort(double[] data) {
int i, j;
var count = data.Length;
for (i = 1 ; i < count ; i++) {
var t = data[i];
for(j = i - 1; j >= 0 && data[j] > t; j--)
data[j + 1] = data[j];
data[j + 1] = t;
}
}
Python
def insertion_sort(n):
if len(n) == 1:
return n
b = insertion_sort(n[1:])
m = len(b)
for i in range(m):
if n[0] <= b[i]:
return b[:i]+[n[0]]+b[i:]
return b + [n[0]]
#版本2
def insertion_sort(lst):
if len(lst) == 1:
return
for i in xrange(1, len(lst)):
temp = lst[i]
j = i - 1
while j >= 0 and temp < lst[j]:
lst[j + 1] = lst[j]
j -= 1
lst[j + 1] = temp
