基于比较的排序算法
基于比较的排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序。
1、冒泡排序
冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历待排序的元素，比较相邻的两个元素，如果它们的顺序错误，就交换它们的位置。这个过程会一直重复，直到没有需要交换的元素为止。冒泡排序的时间复杂度为O（n^2），其中n是待排序元素的个数。
2、选择排序
选择排序的原理是首先在未排序的元素中找到最小（大）元素，将其与第一个元素交换位置。然后，再从剩余的未排序元素中找到最小（大）元素，将其与第二个元素交换位置。这个过程会一直重复，直到所有元素都排好序为止。选择排序的时间复杂度为O（n^2）。
3、插入排序
插入排序的原理是从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序。取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描，找到相应的位置并插入。这个过程会一直重复，直到所有元素都排好序为止。插入排序的时间复杂度为O（n^2）。
4、希尔排序
希尔排序也称之为递减增量排序，是对插入排序的改进。它首先对待排序的元素按照一定的间隔进行分组，对每组元素进行插入排序。然后逐渐减小间隔，直到间隔为1时，就变成了普通的插入排序。希尔排序的时间复杂度为O（n log n）。
5、归并排序
归并排序是一种分治算法，它将待排序的元素每次分成两个子组，对每个子组进行排序，直至子组的元素个数为1。然后将排好序的子组合并成一个有序的数组。归并排序的时间复杂度为O（n log n）。
6、快速排序
快速排序也是一种分治算法，它选择一个基准元素，将待排序的元素分为小于基准元素的子数组和大于等于基准元素的子数组。然后对这两个子数组递归地进行快速排序。快速排序的时间复杂度为O（n log n）。
基于比较的排序算法
基于比较的排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序。1、冒泡排序 冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历待排序的元素，比较相邻的两个元素，如果它们的顺序错误，就交换它们的位置。这个过程会一直重复，直到没有需要交换的元素为止。冒泡排序的时间复杂度为O（n^2）...
基于比较的排序
基于比较的排序：选择排序、冒泡排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序。1、选择排序 这应该是最直观的排序方法。在排序n个元素时，第一次遍历，找到最小的元素，将其与第一个元素互换；第二次遍历，找到次小的元素，将其与第二个元素交换；直至剩下最后一个元素。2、冒泡排序 冒泡排...
什么是稳定的排序算法?哪些算法属于稳定的排序算法?
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。插入排序是稳定的，适用于小型数据集。3、归并排序：归并排序采用...
八种基本排序及其时间复杂度
冒泡排序是最简单的比较排序算法之一。它通过反复交换相邻的未排序元素，直到没有元素需要交换为止。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，适用于较小的数据集合。选择排序是一种简单直观的排序算法。它首先在未排序的元素中找到最小（或最大）的元素，将其放到已排序序列的末尾（或开头）。然后继续对剩余的...
用Python 实现十大经典排序算法
冒泡排序是一种简单的比较排序方法，通过重复遍历列表，比较相邻元素并交换位置，直到列表排序完成。该算法适用于数据序列已经基本有序的情况。选择排序通过循环选择最小或最大元素，并将其放置在序列的正确位置。选择排序的复杂度为O(n^2)。快速排序利用分治法，选择一个基准值，将比基准值小的元素放在...
经典排序算法汇总
1. 冒泡排序冒泡排序通过重复遍历和比较元素，逐渐将最大的元素“浮”到序列顶端。这个算法简单直观，但时间复杂度为O(n^2)。2. 选择排序选择排序每次从未排序部分找出最小（大）元素，放到已排序序列的末尾。算法稳定，但同样为O(n^2)，适用于小规模数据。3. 插入排序插入排序通过构建有序序列，...
基于关键字比较的排序算法有哪些?
1.插入排序：直接插入、希尔排序 2.选择排序：简单选择排序、堆排序 3.交换排序：冒泡排序、快速排序 4.归并排序
如何排序数组中两个数的大小?
排序数组中两个数的大小，可以采用以下三种方法：1. 冒泡排序法：冒泡排序法是一种基础排序算法，通过比较相邻元素的大小来逐渐交换它们的位置，可以将最大或最小的元素移动到数组的末尾或开头。对于只有两个元素的数组，只需要进行一次比较和交换就可以确定它们的大小关系。2. 快速排序法：快速排序法是一...
基于比较的排序的时间复杂度下限是多少
种。在经过一次比较后，其中两个元素的顺序被确定，所以可能的正确结果剩余n!\/2种。依次类推，直到经过m次比较，剩余可能性n!\/(2^m)种。直到n!\/(2^m)<=1时，结果只剩余一种。此时的比较次数m为o(nlogn)次。所以基于排序的比较算法，最优情况下，复杂度是o(nlogn)的。
为什么说任何基于比较的算法将5个元素排序都需要7次
对于一个基于比较的排序算法，算法流程可以用一棵二叉树表示，每次比较运算作为一个节点（导致分岔），最终的叶节点就是排序结果，树的深度减去一就是最多需要的比较次数 5个元素有120种次序，作为二叉树的叶节点，二叉树至少有8层，所以至少要7步比较 ...
史恒保婴： 1.插入排序:直接插入、希尔排序 2.选择排序:简单选择排序、堆排序 3.交换排序:冒泡排序、快速排序 4.归并排序 5.基数排序
长海县13820756893： 基于比较的排序算法对n个数进行排序的比较次数至少需要?麻烦给出解释 - ？
史恒保婴：[答案] 最简单的思路是,基于比较的排序算法中复杂度最低的是快速排序,其复杂度为O(nlogn).
长海县13820756893： 为什么说任何基于比较的算法将5个元素排序都需要7次 - ？
史恒保婴： 对于一个基于比较的排序算法,算法流程可以用一棵二叉树表示,每次比较运算作为一个节点(导致分岔),最终的叶节点就是排序结果,树的深度减去一就是最多需要的比较次数5个元素有120种次序,作为二叉树的叶节点,二叉树至少有8层,所以至少要7步比较
长海县13820756893： 以比较为基础的内部排序的时间复杂度的下限是? - ？
史恒保婴： 这个首先要明确一点,只用到比较的排序算法最低时间复杂度是O(nlogn),而像桶排这样的只需要O(R)(R为桶的大小) 为了证明只用到比较的排序算法最低时间复杂度是O(nlogn),首先要引入决策树. 首先决策树是一颗二叉树,每个节点表示元...
长海县13820756893： 采用任何基于排序码比较的算法,对5个互异的整数进行排序,至少需要 - ？
史恒保婴： 如果是最好情况,即关键字已经有序,则5个数一共至少需要比较5-1=4次即可 如果是最坏情况,即关键字完全混乱,则5个数一共至少需要比较log2(5!) 上取整 = 7次 从可选择的答案看,应该是后面的一种,不过没有说清楚
长海县13820756893： 什么是配对比较排序法? - ？
史恒保婴： 配对比较法(Paired comparison method) 配对比较法也称相互比较法、两两比较法、 成对比较法或相对比较法.就是将所有要进行评价的职务列在一起, 两两配对比较,其价值较高者可得1分, 最后将各职务所得分数相加,其中分数最高者即等级最高者, 按分数高低顺序将职务进行排列,即可划定职务等级, 由于两种职务的困难性对比不是十分容易, 所以在评价时要格外小心.
长海县13820756893： 对n个元素从小到大排序……那么采用基于比较的排序,时间下界是? 对n个元素从小到大排序,已将它们分成了n/k组,每组k个数.而且每组中的所有数都大... - ？
史恒保婴：[选项] A. O(nlogn) B. O(nlogk) C. O(klogn) D. O(klogk)
长海县13820756893： 基于关键字比较的排序算法性能比较 - ？
史恒保婴： 三种排序的时间效率都是O(nlgn),然而快排是平均O(nlgn),而其他是最坏O(nlgn).针对随机数据: 快排在随机数据中是最快的,因为在随机情况下,它的效率基本上是O(nlgn).而因为它的代码很紧凑,其省略的常数因子C很小,所以会快于归并和堆排;针对升序: 这是快排的最坏情况,为O(n^2).而归并和堆排都是O(nlgn),具体差别在归并的区间划分上,如果划分得好,组成一个平衡二叉树,两者时间就是接近的.并且堆排这时候不需要执行建堆过程,速度会快一些.而归并并不是就地排序,因此在空间消耗上,堆排更优;针对降序: 情况和升序是一样的.针对待定区间: 没怎么看懂题,实在是不好意思……
