排序总结

白昼怎懂夜的黑 提交于 2020-03-27 06:28:30

排序

代码实现:Sort方法GitHub
基于比较的排序算法时间下限是O(nlogn):归并排序、堆排序、快排。其他都是O(n^2)

插入排序

直接插入

循环n-1次,每次将无序序列的第一个数插入到有序序列中。一开始有序序列只有一个数(第一个数),之后每插入一个有序序列+1
将第一个数作为哨兵,每次移动都将插入位置后到该数前的所有数往后移动一位
时间复杂度:O(n^2)

  1. 最好情况:已经是有序序列,只用比较n-1次(因为是从后往前比较),不用移动。
  2. 最坏情况:逆序序列,每次向前比较到哨兵

空间复杂度:O(1)
稳定

折半插入

其实是在直接插入的基础上,将无序序列的第一个数在有序序列中查找的时候变为折半查找
移动次数和直接插入相同,依赖于初始序列
时间复杂度:O(n^2)
空间复杂度:O(1)
稳定

希尔排序

将一组序列分组进行排序(隔5个数一组,隔3个一组...)
做到基本有序后对全体进行直接插入,因为基本有序,所以比较和插入次数能有效减少
时间复杂度:O(n1.25)~O(1.6n1.25)
空间复杂度:O(1)
不稳定

交换排序

冒泡排序

进行n-1次,从第一个数开始,两两比较,把大的数放后面。从而每次排序能确定最大的数并放到最后
当某次冒泡过程中不存在数值交换,则已为正序,不用再进行排序
时间复杂度:O(n^2)

  1. 最好情况:正序,进行一次排序,比较n-1次,不移动
  2. 最坏情况:逆序,n-1次排序,每次都要移动

空间复杂度:O(1)
稳定(可以通过改变比较条件更改)

快速排序

从冒泡的基础上改进,其核心是划分
从头到尾,从尾到头分别开始扫描,一般以第一个数为划分。
把第一个数存起来,从后往前扫,如果有个数小于存起来的,就存到前面还没开始扫描的数(这个数被存起来,所以不怕被覆盖);然后从前往后开始扫描,如果有个数大于存起来的,就给到现在后面扫描停住的那个数,然后把存起来的数再给。继续扫描直到两个扫描碰头
最好情况:每次划分后划分的元素在中间,将序列分为两个长度大致相等的子序列
最坏情况:每次划分后划分的元素在头或者在尾
减少最坏情况发生的概率:

  1. 预处理:洗牌
  2. 随机选一个数作为划分参照
  3. 选取中位数(这种方法看起来很好,但是因为正序和逆序的中位数是一样的,所以不用这种方法)
  4. 第一个数、最后一个数、中位数,三者取中(最好用)

时间复杂度:O(n1.25)~O(1.6n1.25)

  1. 最好情况:O(nlogn)
  2. 最坏情况:O(n^2)

空间复杂度:递归调用产生空间

  1. 最好情况:O(logn)
  2. 最坏情况:O(n)

不稳定

选择排序

简单选择排序(直接选择排序)

先扫描一遍(不移动),找到最小的数后与第一个再进行交换。前面的有序序列从没有开始到越来越长,最后整体有序
时间复杂度:O(n^2)

  1. 最好情况:正序,只比较不移动
  2. 最坏情况:逆序,移动3(n-1)次

空间复杂度:O(1)
不稳定

堆排序

堆排序是对树形选择排序的改进,利用线性表以完全二叉树的逻辑结构表示。设父节点的下标值为n,n/2及n/2+1为其子结点
因为完全二叉树用顺序表表示,因此不能用于链式结构
建堆的比较次数较多,记录少时不宜采用
堆排序利用了大根堆小根堆的特征:

  1. 大根堆:根节点(堆顶)的关键字比所有子节点的关键字都大。其左子堆和右子堆分别都是最大堆
  2. 小根堆:根节点(堆顶)的关键字比所有子节点的关键字都小。其左子堆和右子堆分别都是最小堆

堆排序需要经过一下几个步骤:

  1. 建堆:将输入序列变为完全二叉树,之后将其调整为大根堆(调整堆)
  2. 排序
  3. 输出堆顶,调整堆

时间复杂度:O(nlogn)

  1. 最好情况:正序,只比较不移动
  2. 最坏情况:逆序,移动3(n-1)次

空间复杂度:O(1)
不稳定

归并排序

将两个或两个以上的有序表合并成一个大的有序表
一开始的无序序列中,我们将每个元素独自看成是一个有序表。
二路归并:将初始元素两两归并,每个小有序表中有两个元素。再次两两归并,有四个元素...重复归并直到全完有序
时间复杂度:每次归并比较次数不超过n,元素移动n次。O(nlogn)
空间复杂度:由于递归,辅助空间和待排序元素相等。O(n)
稳定

基数排序

基数排序已经不是基于比较的排序
比如多关键字排序,运用到多个关键字,因此时间复杂度不仅仅取决于数据规模
比如桶排序,比如升序输出工人工龄的时候,方法一是建立工人序列,根据工人排序输出;方法二是建立工龄序列,每次输入工人的时候在相应工龄+1,最后遍历该序列输出。方法二就是桶排序,显然简单很多

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