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十大经典排序算法

排序算法总结

排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。

十大排序算法 平均时间复杂度 最好情况 最坏情况 空间复杂度 排序方式 稳定性 优点 缺点 优化算法
冒泡排序 O(n2) O(n),正序序列 O(n2),反序序列 O(1) In-place 稳定 适用数据规模小,简单直观,不占用额外的内存空间 数据规模大效率不高  增加Flag
选择排序 O(n2) O(n2) O(n2) O(1) In-place 不稳定 简单直观,不占用额外的内存空间  数据规模大效率不高    
插入排序 O(n2) O(n) O(n2) O(1) In-place 稳定 简单直观,不占用额外的内存空间   数据规模大效率不高   拆半插入
希尔排序 O(nlogn) O(nlog2n)  O(nlog2n)   O(1) In-place 不稳定 插入排序的改进算法 不常用的排序算法,因为它效率不算高 优化增量
归并排序 O(nlogn) O(nlogn)   O(nlogn) O(n) Out-place 稳定  分治法,性能不受输入数据的影响  需要额外的内存空间  
快速排序 O(nlogn) O(nlogn)  O(n2 O(logn) In-place 不稳定  分治法,快,效率高!处理大数据最快    
堆排序 O(nlogn) O(nlogn)    O(nlogn)  O(1) In-place 不稳定  利用堆这种数据结构    
计数排序 O(n+k) O(n+k)   O(n+k) O(k) Out-place 稳定  每个桶只存储单一键值,排序的速度快于任何比较排序算法    桶排序
桶排序 O(n+k) O(n+k)  O(n2)   O(n+k) Out-place 稳定  每个桶存储一定范围的数值,利用函数的映射关系  桶中元素的排序对于性能有影响  
基数排序 O(n*k) O(n*k) O(n*k) O(n+k) Out-place 稳定  根据键值的每位数字来分配桶    

 

名词解释

  • n:数据规模
  • k:"桶"的个数
  • In-place:占用常数内存,不占用额外内存
  • Out-place:占用额外内存
  • 稳定性:排序后 2 个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同

 

参考

十大经典排序算法

基数排序

posted on 2019-07-02 12:41  yusq77  阅读(163)  评论(0编辑  收藏  举报

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