十大经典排序算法详解
本文转自 《卢明冬的博客》
文章目录
- 排序算法的分析和评价
- 2.十大排序经典算法总览
- 2.1 排序算法的分类
- 2.2 排序算法的性能
- 2.3 各阶复杂度性能对比
- 2.4 排序算法的初始状态影响
- 3.十大经典排序算法详解
- 3.1 冒泡排序
- 3.2.选择排序（Selection Sort）
- 3.3.插入排序（Insertion Sort)
- 3.4.希尔排序（Shell's Sort）
- 3.5.归并排序（Merge Sort）
- 3.6.快速排序（Quick Sort）
- 3.7.堆排序（Heap Sort）
- 3.8.桶排序（Bucket Sort）
- 3.9.计数排序（Counting Sort）
- 3.10.基数排序（Radix sort）
排序算法是《数据结构和算法》中非常基础的算法，但却占据着十分重要的位置，几乎可以说是我们在日常编程代码中使用最频繁的基础算法。本文对常见的十大经典排序算法进行了详细的知识点梳理，从排序思路、动图演示、代码实现、复杂度分析、算法优化等多个方面分别对不同的排序算法进行讲解，内容详实，一篇文章几乎囊括了排序算法所有必知必会的知识点，夸张点说，算得上是 “史上最全” 排序算法讲解。
排序算法的分析和评价
时间复杂度
最好情况、最坏情况、平均情况时间复杂度
分析排序算法的时间复杂度时，要分别给出最好情况、最坏情况、平均情况下的时间复杂度。之所以这样区分分析，一是便于排序算法的对比分析，二是待排序数据有的接近有序而有的则完全无序，我们需要知道排序算法在不同数据下的性能表现，从而能够在不同的场景下选择更加适合的排序算法。时间复杂度的系数、常数 、低阶
时间复杂度反应的是数据规模 n 很大的时候的一个增长趋势，所以它表示的时候通常会忽略系数、常数、低阶。但是实际的软件开发中，我们排序的可能是 10 个、100 个、1000 个这样规模很小的数据，所以，在对同一阶时间复杂度的排序算法性能对比的时候，我们就要把系数、常数、低阶也考虑进来时间复杂度反应的是数据规模 n 很大的时候的一个增长趋势，所以它表示的时候通常会忽略系数、常数、低阶。但是实际的软件开发中，我们排序的可能是 10 个、100 个、1000 个这样规模很小的数据，所以，在对同一阶时间复杂度的排序算法性能对比的时候，我们就要把系数、常数、低阶也考虑进来比较次数和交换（或移动）次数
基于比较的排序算法的执行过程，会涉及两种操作，一种是元素比较大小，另一种是元素交换或移动。所以，如果我们在分析排序算法的执行效率的时候，应该把比较次数和交换（或移动）次数也考虑进去。
空间复杂度
排序算法的空间复杂度引入了一个特别的概念，即原地排序 (Sorted in place)，也称内部排序。原地排序算法特指空间复杂度是
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