你了解哪些排序算法? 请说明

作者&投稿:微兴 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
常用的排序算法都有哪些?~

排序算法 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。
分类
在计算机科学所使用的排序算法通常被分类为:
计算的复杂度(最差、平均、和最好表现),依据串列(list)的大小(n)。一般而言,好的表现是O。(n log n),且坏的行为是Ω(n2)。对於一个排序理想的表现是O(n)。仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要Ω(n log n)。
记忆体使用量(以及其他电脑资源的使用)
稳定度:稳定排序算法会依照相等的关键(换言之就是值)维持纪录的相对次序。也就是一个排序算法是稳定的,就是当有两个有相等关键的纪录R和S,且在原本的串列中R出现在S之前,在排序过的串列中R也将会是在S之前。
一般的方法:插入、交换、选择、合并等等。交换排序包含冒泡排序(bubble sort)和快速排序(quicksort)。选择排序包含shaker排序和堆排序(heapsort)。
当相等的元素是无法分辨的,比如像是整数,稳定度并不是一个问题。然而,假设以下的数对将要以他们的第一个数字来排序。
(4, 1) (3, 1) (3, 7) (5, 6)
在这个状况下,有可能产生两种不同的结果,一个是依照相等的键值维持相对的次序,而另外一个则没有:
(3, 1) (3, 7) (4, 1) (5, 6) (维持次序)
(3, 7) (3, 1) (4, 1) (5, 6) (次序被改变)
不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序,但是稳定排序算法从来不会如此。不稳定排序算法可以被特别地时作为稳定。作这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较,如此在其他方面相同键值的两个物件间之比较,就会被决定使用在原先资料次序中的条目,当作一个同分决赛。然而,要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担。
排列算法列表
在这个表格中,n是要被排序的纪录数量以及k是不同键值的数量。
稳定的
冒泡排序(bubble sort) — O(n2)
鸡尾酒排序 (Cocktail sort, 双向的冒泡排序) — O(n2)
插入排序 (insertion sort)— O(n2)
桶排序 (bucket sort)— O(n); 需要 O(k) 额外 记忆体
计数排序 (counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 额外 记忆体
归并排序 (merge sort)— O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体
原地归并排序 — O(n2)
二叉树排序 (Binary tree sort) — O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体
鸽巢排序 (Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 额外记忆体
基数排序 (radix sort)— O(n·k); 需要 O(n) 额外记忆体
Gnome sort — O(n2)
Library sort — O(n log n) with high probability, 需要 (1+ε)n 额外记忆体
不稳定
选择排序 (selection sort)— O(n2)
希尔排序 (shell sort)— O(n log n) 如果使用最佳的现在版本
Comb sort — O(n log n)
堆排序 (heapsort)— O(n log n)
Smoothsort — O(n log n)
快速排序 (quicksort)— O(n log n) 期望时间, O(n2) 最坏情况; 对於大的、乱数串列一般相信是最快的已知排序
Introsort — O(n log n)
Patience sorting — O(n log n + k) 最外情况时间, 需要 额外的 O(n + k) 空间, 也需要找到最长的递增子序列(longest increasing subsequence)
不实用的排序算法
Bogo排序 — O(n × n!) 期望时间, 无穷的最坏情况。
Stupid sort — O(n3); 递回版本需要 O(n2) 额外记忆体
Bead sort — O(n) or O(√n), 但需要特别的硬体
Pancake sorting — O(n), 但需要特别的硬体
排序的算法
排序的算法有很多,对空间的要求及其时间效率也不尽相同。下面列出了一些常见的排序算法。这里面插入排序和冒泡排序又被称作简单排序,他们对空间的要求不高,但是时间效率却不稳定;而后面三种排序相对于简单排序对空间的要求稍高一点,但时间效率却能稳定在很高的水平。基数排序是针对关键字在一个较小范围内的排序算法。
插入排序
冒泡排序
选择排序
快速排序
堆排序
归并排序
基数排序
希尔排序
插入排序
插入排序是这样实现的:
首先新建一个空列表,用于保存已排序的有序数列(我们称之为"有序列表")。
从原数列中取出一个数,将其插入"有序列表"中,使其仍旧保持有序状态。
重复2号步骤,直至原数列为空。
插入排序的平均时间复杂度为平方级的,效率不高,但是容易实现。它借助了"逐步扩大成果"的思想,使有序列表的长度逐渐增加,直至其长度等于原列表的长度。
冒泡排序
冒泡排序是这样实现的:
首先将所有待排序的数字放入工作列表中。
从列表的第一个数字到倒数第二个数字,逐个检查:若某一位上的数字大于他的下一位,则将它与它的下一位交换。
重复2号步骤,直至再也不能交换。
冒泡排序的平均时间复杂度与插入排序相同,也是平方级的,但也是非常容易实现的算法。
选择排序
选择排序是这样实现的:
设数组内存放了n个待排数字,数组下标从1开始,到n结束。
i=1
从数组的第i个元素开始到第n个元素,寻找最小的元素。
将上一步找到的最小元素和第i位元素交换。
如果i=n-1算法结束,否则回到第3步
选择排序的平均时间复杂度也是O(n²)的。
快速排序
现在开始,我们要接触高效排序算法了。实践证明,快速排序是所有排序算法中最高效的一种。它采用了分治的思想:先保证列表的前半部分都小于后半部分,然后分别对前半部分和后半部分排序,这样整个列表就有序了。这是一种先进的思想,也是它高效的原因。因为在排序算法中,算法的高效与否与列表中数字间的比较次数有直接的关系,而"保证列表的前半部分都小于后半部分"就使得前半部分的任何一个数从此以后都不再跟后半部分的数进行比较了,大大减少了数字间不必要的比较。但查找数据得另当别论了。
堆排序
堆排序与前面的算法都不同,它是这样的:
首先新建一个空列表,作用与插入排序中的"有序列表"相同。
找到数列中最大的数字,将其加在"有序列表"的末尾,并将其从原数列中删除。
重复2号步骤,直至原数列为空。
堆排序的平均时间复杂度为nlogn,效率高(因为有堆这种数据结构以及它奇妙的特征,使得"找到数列中最大的数字"这样的操作只需要O(1)的时间复杂度,维护需要logn的时间复杂度),但是实现相对复杂(可以说是这里7种算法中比较难实现的)。
看起来似乎堆排序与插入排序有些相像,但他们其实是本质不同的算法。至少,他们的时间复杂度差了一个数量级,一个是平方级的,一个是对数级的。
平均时间复杂度
插入排序 O(n2)
冒泡排序 O(n2)
选择排序 O(n2)
快速排序 O(n log n)
堆排序 O(n log n)
归并排序 O(n log n)
基数排序 O(n)
希尔排序 O(n1.25)
冒泡排序
654
比如说这个,我想让它从小到大排序,怎么做呢?
第一步:6跟5比,发现比它大,则交换。564
第二步:5跟4比,发现比它大,则交换。465
第三步:6跟5比,发现比它大,则交换。456


面试时最基本的排序算法



冒泡排序(Bubble Sort),是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。
它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。
插入排序 将一个记录插入到已排序好的有序表中,从而得到一个新,记录数增1的有序表。即:先将序列的第1个记录看成是一个有序的子序列,然后从第2个记录逐个进行插入,直至整个序列有序为止。
选择排序 在要排序的一组数中,选出最小(或者最大)的一个数与第1个位置的数交换;然后在剩下的数当中再找最小(或者最大)的与第2个位置的数交换,依次类推,直到第n-1个元素(倒数第二个数)和第n个元素(最后一个数)比较为止。
其他排序太难


什么是稳定的排序算法?哪些算法属于稳定的排序算法?
稳定的排序算法:冒泡排序、插入排序、归并排序、基数排序、计数排序。1、冒泡排序:冒泡排序是一种基本的比较排序算法,它通过多次遍历数据来将较大的元素逐渐“冒泡”到数组的末尾。冒泡排序是稳定的,但在大型数据集上性能较差。2、插入排序:插入排序是一种简单的排序算法,它逐个将元素插入已排序的部分...

排序算法的排序算法
排序的算法有很多,对空间的要求及其时间效率也不尽相同。下面列出了一些常见的排序算法。这里面插入排序和冒泡排序又被称作简单排序,他们对空间的要求不高,但是时间效率却不稳定;而后面三种排序相对于简单排序对空间的要求稍高一点,但时间效率却能稳定在很高的水平。基数排序是针对关键字在一个较小范围...

排序算法是怎样的?
一、背景介绍 在计算机科学与数学中,排序算法(Sorting algorithm)是一种能将一串资料依照特定排序方式进行排列的一种算法。最常用到的排序方式是数字顺序以及字典顺序。有效的排序算法在一些算法(例如搜寻算法与合并算法)中是重要的, 如此这些算法才能得到正确解答。排序算法也用在处理文字资料以及产生人类...

八种基本排序及其时间复杂度
八种基本排序及其时间复杂度如下:冒泡排序O(n^2)、选择排序O(n^2)、插入排序O(n^2)、希尔排序O(n^2)、快速排序O(nlogn)、归并排序O(nlogn)、堆排序O(nlogn)、计数排序O(n+k)。扩展知识:排序算法是一类能够将一组数据按照某种特定顺序进行排列的算法。排序算法在计算机科学和数据处理中有...

排序算法是什么?
一、算法思想 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的数据有序。选择排序的基本思想是:每一趟在n-i+1(i=1,2,…n-1)个记录中选取关键字最小的记录作为有序序列中...

有哪些比较常见的排序算法?
1、 所有的简单排序方法(包括:直接插入、起泡和简单选择)和堆排序的空间复杂度为O(1);2、 快速排序为O(logn ),为栈所需的辅助空间;3、 归并排序所需辅助空间最多,其空间复杂度为O(n );4、链式基数排序需附设队列首尾指针,则空间复杂度为O(rd )。都不知道怎么回答,各种排序说的也...

论数组的N种排序算法
探索数组排序的艺术:N种经典算法解析<\/ 让我们一起深入探索数组排序的世界,掌握那些既经典又实用的排序算法。本文主要聚焦于C#中的32位有符号整数int类型数组(范围:[-2^31, 2^31-1]),并阐述如何按照从小到大的顺序进行排序。虽然文章不涉及其他数据结构的排序,但我们将陆续分享更多有趣的内容。

排序算法有哪些?
否则,不要交换。(2)气泡排序:交换和重复两个相邻数字的过程。一般来说,如果有n个数字要排序,则需要n-1起泡。(3)选择排序:在交换顺序的基础上,找出剩余数量的最大值,并与地面上的I+1数量进行交换,使得每轮比较中只有一次交换操作,该算法最多只有n-1个交换操作。

稳定排序算法有哪些
稳定排序算法有:冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序等。冒泡排序是一种简单的排序算法,通过重复地遍历待排序序列,比较相邻的两个元素并按照顺序交换它们的位置,从而将较大的元素逐渐“冒泡”到序列的末端。由于冒泡排序在交换过程中只涉及相邻元素,因此它具有稳定性。插入排序也是稳定的...

常见排序算法归纳
排序算法一般分类:比较两个相邻的元素,将值大的元素交换至右端。依次比较两个相邻的数,将小数放到前面,大数放到后面 即在第一趟:首先比较第1个数和第2个数,将小数放前,大数放后。然后比较第2个数和第3个数,将小数放前,大数放后,如此一直继续下去,直到比较最后两个数,将小数放前,大数...

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出钥卓悦: 常用的排序算法有很多: 冒泡,快速排序,直接插入,希尔排序,选择排序,堆排序,归并排序! 就举冒泡排序(c++): void bubblesort() { for (i=0;i<max;i++) { for(j=l;j>=i+1;j--) if(a[j]<a[j-1]) //小则交换 { a[0]=a[j]; a[j]=a[j-1]; a[j-1]=a[0]; } } } 以上意见仅供参考!

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出钥卓悦: 1 插入排序 2快速排序 3选择排序 4归并排序 5基数排序 具体的你可以参照以下网址 http://zhishi.baidu.com/zhishi/233776.html

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出钥卓悦: 简单的: 冒泡,选择排序,插入排序,桶排序, 复杂点的: 堆排序,归并排序,快速排序, 还有 基数排序,计数排序(这两个我还没接触到,不懂) 快速排序核心: 每次排序的时候设置一个基准点,将小于等于基准点的数全部放到基准点的左边,将大于等于基准点的数全部放到基准点的右边.这样在每次交换的时候就不会像冒泡排序一样只能在相邻的数之间进行交换,交换的距离就大得多了.因此总的比较和交换次数就少了,速度自然就提高了.图片及快速排序简述来源于

锦州市18646211095: 数据结构中比较各种排序算法 求详解 ,,,,,,,,,, -
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