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排序(数据结构)

排序

所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作。

常见排序法

. 常见排序算法的实现

 插入排序

1.直接插入排序

2.希尔排序( 缩小增量排序)

希尔排序的特性总结:
1. 希尔排序是对直接插入排序的优化。
2. gap > 1 时都是预排序,目的是让数组更接近于有序。当 gap == 1 时,数组已经接近有序的了,这样就会很 快。这样整体而言,可以达到优化的效果。
3. 希尔排序的时间复杂度不好计算,因为 gap 的取值方法很多,导致很难去计算,因此在好些树中给出的希尔排 序的时间复杂度都不固定

选择排序

直接选择排序:

在元素集合 array[i]--array[n-1] 中选择关键码最大 ( ) 的数据元素
若它不是这组元素中的最后一个 ( 第一个 ) 元素,则将它与这组元素中的最后一个(第一个)元素交换 在剩余的array[i]--array[n-2] array[i+1]--array[n-1] )集合中,重复上述步骤,直到集合剩余 1 个元素
直接选择排序的特性总结
1. 直接选择排序思考非常好理解,但是效率不是很好。实际中很少使用
2. 时间复杂度: O(N^2)
3. 空间复杂度: O(1)
4. 稳定性:不稳定

 堆排序

堆排序 (Heapsort) 是指利用堆积树(堆)这种数据结构所设计的一种排序算法,它是选择排序的一种。它是通过堆 来进行选择数据。需要注意的是排升序要建大堆,排降序建小堆。
直接选择排序的特性总结
1. 堆排序使用堆来选数,效率就高了很多。
2. 时间复杂度: O(N*logN)
3. 空间复杂度: O(1)
4. 稳定性:不稳定

交换排序

1冒泡排序

冒泡排序的特性总结

1. 冒泡排序是一种非常容易理解的排序
2. 时间复杂度: O(N^2)
3. 空间复杂度: O(1)
4. 稳定性:稳定

2.快速排序

. Hoare

挖坑法(优先考虑)

前后指针

快速排序优化

快速排序递归

快速排序非递归
2.3.4 快速排序总结
1. 快速排序整体的综合性能和使用场景都是比较好的,所以才敢叫 快速 排序
2. 时间复杂度: O(N*logN)
3. 空间复杂度: O(logN)
4. 稳定性:不稳定

归并排序

归并排序总结
1. 归并的缺点在于需要 O(N) 的空间复杂度,归并排序的思考更多的是解决在磁盘中的外排序问题。
2. 时间复杂度: O(N*logN)
3. 空间复杂度: O(N)

4. 稳定性:稳定

记数排序

计数排序的特性总结

1. 计数排序在数据范围集中时,效率很高,但是适用范围及场景有限。
2. 时间复杂度: O(MAX(N, 范围 ))
3. 空间复杂度: O( 范围 )
4. 稳定性:稳定

排序算法复杂度及稳定性分析总结


原文地址:https://blog.csdn.net/2301_80363309/article/details/144030703

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