十大经典排序算法全解析，代码实现效率高！

十大经典排序算法全解析

“排序” 非常重要：

• 需求上需要实现排序：例如有一个排行榜要按玩家的等级进行排序。
• 是其他算法的基础：例如二分查找必须对有序的数组才有效。

排序算法有很多，接下来就介绍十种经典排序算法：

1. 冒泡排序

冒泡排序是一种简单的排序算法。它反复地比较相邻的元素，如果第一个元素大于第二个元素，则交换它们的位置。

时间复杂度：O(n²)
空间复杂度：O(1)

2. 选择排序

选择排序是一种不稳定的排序算法。它通过找到最小的元素并将其与第一个元素交换来工作。然后，它找到第二个最小的元素并将其与第二个元素交换，依此类推。

时间复杂度：O(n²)
空间复杂度：O(1)

3. 插入排序

插入排序是一种稳定的排序算法。它通过将每个元素插入到正确的位置来工作。它从第二个元素开始，将其与第一个元素比较，如果它小于第一个元素，则将其插入到第一个元素之前。然后，它将第三个元素与前两个元素比较，如果它小于前两个元素，则将其插入到正确的位置，依此类推。

时间复杂度：O(n²)
空间复杂度：O(1)

4. 希尔排序

希尔排序是一种不稳定的排序算法。它是插入排序的改进版本，使用称为“间隔”的增量来对元素进行排序。间隔从大到小减少，直到达到1。

时间复杂度：O(n log n)
空间复杂度：O(1)

5. 快速排序

快速排序是一种不稳定的排序算法。它通过选择一个枢轴元素并将其与所有其他元素进行比较来工作。大于枢轴元素的元素放在枢轴元素的右侧，小于枢轴元素的元素放在枢轴元素的左侧。然后，递归地对每个子数组进行排序。

时间复杂度：O(n log n)
空间复杂度：O(log n)

6. 归并排序

归并排序是一种稳定的排序算法。它通过将数组分成两半，递归地对每半分区进行排序，然后将两个已排序的子数组合并成一个已排序的数组来工作。

时间复杂度：O(n log n)
空间复杂度：O(n)

7. 堆排序

堆排序是一种不稳定的排序算法。它通过将数组转换为二叉堆来工作。然后，它从堆顶删除最大元素并将其放在数组的末尾。然后，它将剩余的元素重新组织成堆，并重复该过程，直到数组被排序。

时间复杂度：O(n log n)
空间复杂度：O(1)

8. 计数排序

计数排序是一种稳定的排序算法。它通过创建一个数组来工作，该数组的大小等于要排序的数组中的最大元素。然后，它计算每个元素出现的次数，并将每个元素放在正确的位置。

时间复杂度：O(n + k)
空间复杂度：O(n + k)

9. 桶排序

桶排序是一种不稳定的排序算法。它通过创建一个包含多个桶的数组来工作。每个桶的大小相等，并且数组中的元素分配给不同的桶。然后，每个桶内的元素使用另一种排序算法（例如插入排序）进行排序。最后，将所有桶中的元素连接起来以获得排序后的数组。

时间复杂度：O(n + k)
空间复杂度：O(n + k)

10. 基数排序

基数排序是一种稳定的排序算法。它通过多次执行计数排序来工作，每次都考虑数字的另一个位。例如，对于十进制数字，基数排序将首先根据个位数对数字进行排序，然后根据十位数对数字进行排序，依此类推。

时间复杂度：O(n * k)
空间复杂度：O(n + k)

以上的十大经典排序算法，每一种都有自己独有的原理、代码实现和应用场景。您需要结合实际需求，选择合适的排序算法来解决问题。相信您在掌握了这些算法之后，一定能够更加得心应手地解决数据排序问题。