數據結構與算法之排序

堆排序、快速排序、希爾排序、直接選擇排序不是穩定的排序算法，而基數排序、冒泡排序、直接插入排序、折半插入排序、鏈表插入排序、歸并排序是穩定的排序算法。

直接插入排序 T(n) = O(n^2)

直接插入排序「Insertion Sort」的基本思想是：每次將一個待排序的記錄，按其關鍵字大小插入到前面已經排好序的子序列中的適當位置，直到全部記錄插入完成為止。

設數組為a[0…n-1]：

1. 初始時，a[0]自成1個有序區，無序區為a[1..n-1]。令i=1。

2. 將a[i]并入當前的有序區a[0…i-1]中形成a[0…i]的有序區間。

3. i++并重復第二步直到i==n-1。排序完成。

折半插入排序 T(n) = O(n^2)

折半插入排序是對直接插入排序的簡單改進，對于折半插入排序而言，當需要插入第i個元素時，它不會逐個進行比較每個元素，而是：

1. 計算0~i-1索引的中間點，也就是用i索引處的元素和(0+i-1)/2索引處的元素進行比較，如果i索引處的元素值大，就直接在(0+i-1)/2~i-1半個范圍內進行搜索;反之在0~(0+i-1)/2半個范圍內搜索，這就是所謂的折半

2. 在半個范圍內搜索時，按照1的方法不斷地進行折半搜索，這樣就可以將搜索范圍縮小到1/2、1/4、1/8…，從而快速的確定插入位置

鏈表插入排序 T(n) = O(n^2)

鏈表插入排序的基本思想是：假設前 n-1個節點有序，取最后節點，沿鏈表依次查找比較，直到合適位置，修改「本節點」和「待插入節點」的指針。

1. 沿頭節點遍歷鏈表，比較此節點、待插入節點、后繼節點的大小關系，直到：此節點 < 待插入節點 < 后繼節點。

2. 令「此節點」指向「待插入節點」，「待插入節點」指向「后繼節點」。

Shell 排序(希爾排序) T(n) = O(n^1.5)

希爾排序的實質就是分組插入排序，該方法又稱縮小增量排序。該方法的基本思想是：

1. 先將整個待排元素序列分割成若干個子序列(由相隔某個“增量”的元素組成的)分別進行直接插入排序

2. 然后依次縮減增量再進行排序，待整個序列中的元素基本有序(增量足夠小，1)時，再對全體元素進行一次直接插入排序

冒泡排序 T(n) = O(n^2)

冒泡排序的基本思想是，對相鄰的元素進行兩兩比較，順序相反則進行交換，這樣，每一趟會將最小或最大的元素“浮”到頂端，最終達到完全有序。

快速排序 范圍T(n) = O(n*lg n) ~ O(n^2) | 平均T(n) = O(n*lg n)

快速排序采用了分治(遞歸)的方法，該方法的基本思想是：

先從數列中取出一個數作為基準數

分區過程，將比這個數大的數全放到它的右邊，小于或等于它的數全放到它的左邊

再對左右區間重復第二步，直到各區間只有一個數

直接選擇排序 T(n) = O(n^2)

直接選擇排序(Straight Select Sorting) 也是一種簡單的排序方法，它的基本思想是：

1. 從R[0]~R[n-1]中選取最小值，與R[0]交換

2. 從R{1}~R[n-1]中選取最小值，與R[1]交換

3. 第i次從R[i-1]~R[n-1]中選取最小值，與R[i-1]交換

堆選擇排序 T(n) = O(n*log2n)

堆排序(Heapsort)是指利用堆積樹(堆)這種數據結構所設計的一種排序算法，它是選擇排序的一種。堆分為大根堆和小根堆，下圖為小根堆：

「如圖所示依次類推」

歸并排序 T(n) = O(n*log2n)

歸并排序是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法，采用了分治思想。如下圖的二路歸并：

基數排序

基數排序(radix sort)屬于「分配式排序」，有點類似 「桶排」。

1. 分配10個桶,桶編號為0-9,以個位數數字為桶編號依次入桶，將桶里的數字順序取出來

2. 再次入桶,不過這次以十位數的數字為準,進入相應的桶，同一桶內有序

3. 再次取出，排序完成