史上最全八大排序讲解时间复杂度篇（0基础都能看懂）

1.冒泡排序

冒泡排序的基本原理

对存放原始数组的数据，按照从前往后的方向进行多次扫描，每次扫描都称为一趟。当发现相邻两个数据的大小次序不符合时，即将这两个数据进行互换，如果从小大小排序，这时较小的数据就会逐个往前移动，好像气泡网上漂浮一样。

冒泡排序的特点：

升序排序当中每一轮比较会把最大的数沉到最底(这里以从小到大为例)，所有相互比较的次数每一轮会比前一轮少一次。

冒泡排序的时间复杂度：O（n^2）

O(N)和真实的计算时间成正比

从前到后执行一轮要n次，O(N) N指的是数据的规模.

2.插入排序

基本原理

插入排序（英语：Insertion Sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。

以下动图为实例

插入排序的时间复杂度：O(N^2)

一个数插入平均需要 O（二分之N），但是常数可以省略

插入排序的缺点: 后面的数值越小，我们需要移动的次数越多，进而影响整个程序

3.希尔排序

希尔排序的基本思想

希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量主键递减，每组包含的关键词也来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法终止。如下图：

希尔排序时间复杂度：O（N log（N））

小tips：循环减半log（n）

希尔排序又叫缩小增量排序，把所有的数据进行分组，在组内进行排序，小数据往前走，大数据往后早，不断缩小组的间距。

分组的间隔:一般为数组长度的一半

4.选择排序

基本操作：

选择排序（select sorting）也是一种简单的排序方法。

它的基本思想是：第一次从arr[0到]arr[n-1]中选取最小值，与arr[0]交换，第二次从arr[1]到arr[n-1]中选取最小值，与arr[1]交换，第三次从arr[2]到arr[n-1]中选取最小值，与arr[2]交换，…，第i次从arr[i-1]arr[n-1]中选取最小值，与arr[i-1]交换，…, 第n-1次从arr[n-2]~arr[n-1]中选取最小值，与arr[n-2]交换，总共通过n-1次，得到一个按排序码从小到大排列的有序序列。

动态图：

简单选择排序时间复杂度:O（N LOG（N））

5.基数排序

基本思想

基数排序是桶排序的扩展，他的基本思想是：将整数按位切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。

具体做法是：将所有待比较数值统一为同样的位数长度，数位较短的数前边补零。然后，从最低位开始，依次进行一次排序，这样从最低位排序一直到最高位排序完成后，就变成一个有序数列。

基数排序详解太过繁琐，详细可见本人详解基数排序博客

基数排序时间复杂度：O （kn）

6.快速排序

基本思想

快速排序的基本思想：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。

算法描述

快速排序使用分治法来把一个串（名单）分为两个子串（子列表）具体算法描述如下：

会把数组当中的一个数当成基准数
一般会把数组中最左边的数当成基准数，然后丛两边进行检索。丛右边检索比基准数小的，

然后左边检索比基准数大的。如果检索到了，就停下，然后交换这两个元素，然后继续检索。

第一步是基本算法

动态图：（这里的数据是经过特殊处理的）

①:首先找到一个基准数 temp = 5

②：先移动右边的指针 j ,找到第一个小于 5 的数也就是 1

·· 然后在移动执行 i ，找到第一个大于 5 的数也就是 6

然后进行交换

③：i 和 j 一旦相遇,就停止检索。把基准数和相遇位置为树进行交换

④:第一次排序完毕，排序完成以后我们会发现排序的左边比基准数小，右边比基准数大

这里是我们第一次排序的代码

一次排序需要 O(N) 它需要多少次呢，循环减半的过程所以是log（n）

快速排序的时间复杂度：O（nLog（n））

7.归并排序

基本思想

归并排序就是递归得将原始数组递归对半分隔，直到不能再分（只剩下一个元素）后，开始从最小的数组向上归并排序。

将一个数组拆分为两个，从中间点拆开，通过递归操作来实现一层一层拆分。
从左右数组中选择小的元素放入到临时空间，并移动下标到下一位置。
重复步骤2直到某一下标达到尾部。
将另一序列剩下的所有元素依次放入临时空间。
将临时空间的数据依次放入原数据数组。

归并排序时间复杂度:O(N LOG（N）)

8.堆排序

基本思想

1):将带排序的序列构造成一个大顶堆，根据大顶堆的性质，当前堆的根节点（堆顶）就是序列中最大的元素

2):将堆顶元素和最后一个元素交换，然后将剩下的节点重新构造成一个大顶堆；

3):重复步骤2，如此反复，从第一次构建大顶堆开始，每一次构建，我们都能获得一个序列的最大值，然后把它放到大顶堆的尾部。最后，就得到一个有序的序列了

堆排序太过复杂，在本篇不详细介绍，本人其他博客有详细阐述堆排序以及基数排序的文章

堆排序详解（主播主打的就是0基础）

时间复杂度：O（n log（n））