总览
算法特征
| 排序方法 | 时间复杂度（平均） | 时间复杂度（最坏） | 时间复杂度（最好） | 空间复杂度 | 稳定性 |
| 冒泡排序 | O(n²) | O(n²) | O(n) | O(1) | 稳定 |
| 选择排序 | O(n²) | O(n²) | O(n) | O(1) | 不稳定 |
| 插入排序 | O(n²) | O(n²) | O(n) | O(1) | 稳定 |
| 希尔排序 | O(n^3/2） | O(n²) | O(n) | O(1) | 不稳定 |
| 归并排序 | O(nlogn) | O(nlogn) | O(nlogn) | O(n) | 稳定 |
| 堆排序 | O(nlogn) | O(nlogn) | O(nlogn) | O(1) | 不稳定 |
| 快速排序 | O(nlogn) | O(n²) | O(nlogn) | O(nlogn) | 不稳定 |
| 计数排序 | O(n+k) | O(n+k) | O(n+k) | O(n+k) | 稳定 |
| 桶排序 | O(n+k) | O(n²) | O(n) | O(n+k) | 稳定 |
| 基数排序 | O(n*k) | O(n*k) | O(n*k) | O(n+k) | 稳定 |
算法详解
冒泡排序
简述
- 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换它们两个；
- 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对，这样在最后的元素应该会是最大的数；
- 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个；
- 重复步骤1~3，直到排序完成。
代码实现
选择排序
简述
首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕
代码实现
插入排序
简述
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
代码实现
希尔排序
简述
是插入排序的一种又称“缩小增量排序”，是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。先取一个小于n的整数d1作为第一个增量，把文件的全部记录分组。所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。先在各组内进行直接插入排序；然后，取第二个增量d2<d1重复上述的分组和排序，直至所取的增量
代码实现
归并排序
简述
该算法是采用分治法的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序
分治法:将原问题分解为机构规模较小但类似于原问题的子问题，递归地求解这些子问题，然后再合并这些子问题的解来建立原问题的解。
代码实现
堆排序
简述
指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
关键步骤：
1、初始化一个堆
2、 输出堆顶元素之后，调整堆内元素，使其再次形成一个堆
代码实现
快速排序
简述
通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序
代码实现
计数排序
简述
核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。 作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。
- 找出待排序的数组中最大和最小的元素；
- 统计数组中每个值为i的元素出现的次数，存入数组C的第i项；
- 对所有的计数累加（从C中的第一个元素开始，每一项和前一项相加）；
- 反向填充目标数组：将每个元素i放在新数组的第C(i)项，每放一个元素就将C(i)减去1
代码实现
桶排序
简述
桶排序是计数排序的升级版。如果每个桶的数据分布均匀，则最高效
- 设置一个定量的数组当作空桶；
- 遍历输入数据，并且把数据一个一个放到对应的桶里去；
- 对每个不是空的桶进行排序；
- 从不是空的桶里把排好序的数据拼接起来
代码实现
基数排序
简述
基数排序先收集到最大数，按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。
