常用的八大排序算法时间复杂度和空间复杂度比较

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。

各种内部排序按所采用的基本思想(策略)可分为：插入排序、交换排序、选择排序、归并排序和基数排序，它们的基本策略是：

1、插入排序：依次将无序序列中的一个记录，按关键字值的大小插入到已排好序一个子序列的适当位置，直到所有的记录都插入为止。具体的方法有：直接插入、表插入、2-路插入和shell排序。

2、交换排序：对于待排序记录序列中的记录，两两比较记录的关键字，并对反序的两个记录进行交换，直到整个序列中没有反序的记录偶对为止。具体的方法有：冒泡排序、快速排序。

3、选择排序：不断地从待排序的记录序列中选取关键字最小的记录，放在已排好序的序列的最后，直到所有记录都被选取为止。具体的方法有：简单选择排序、堆排序。

4、归并排序：利用“归并”技术不断地对待排序记录序列中的有序子序列进行合并，直到合并为一个有序序列为止。

5、基数排序：按待排序记录的关键字的组成成分(“位”)从低到高(或从高到低)进行。每次是按记录关键字某一“位”的值将所有记录分配到相应的桶中，再按桶的编号依次将记录进行收集，最后得到一个有序序列。

常见的内部排序算法有：插入排序(insertion sorting)、希尔排序(Shell Sort)、选择排序(Selection sort)、堆排序(Heapsort)、冒泡排序(Bubble Sort)、快速排序(quick sort)、归并排序(Merge sort)、基数排序(Radix sort)。

下图列出了各种排序算法的时间复杂度、空间复杂度和稳定性情况。其中，空间复杂度仅列举了平均情况下的复杂度，由于希尔排序的时间复杂度依赖于增量函数，所以这里无法准确地给出其时间复杂度。

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排序算法平均时间复杂度最坏时间复杂度最好时间复杂度空间复杂度稳定性冒泡排序 O(n²) O(n²) O(n) O(1) 稳定直接选择排序 O(n²) O(n²) O(n) O(1) 不稳 ...
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