用惯了Python内置sort，没用过的快来瞅瞅！

排序算法总结

排序算法是计算机科学中经典的问题之一，也是面试中的常见问题。排序算法有很多种，每种算法都有自己的优缺点。在本文中，我将对几种常见的排序算法进行总结，并对它们进行比较。

排序算法的稳定性

排序算法的稳定性是指当两个元素相等时，它们在排序后的顺序与排序前的顺序相同。例如，如果我们使用冒泡排序算法对一个数组进行排序，那么数组中相等元素的顺序不会发生变化。

稳定性在某些情况下非常重要。例如，如果我们使用排序算法对一个链表进行排序，那么链表中相等元素的顺序可能会发生变化。这可能会导致程序出现错误。

排序算法常见的坑

在使用排序算法时，我们需要注意一些常见的坑。这些坑可能会导致程序出现错误或性能问题。

• 边界条件： 确保你的排序算法能够正确处理边界条件，例如空数组或仅包含一个元素的数组。
• 比较函数： 如果你的排序算法使用比较函数，那么你需要确保比较函数正确地比较元素。
• 排序顺序： 确保你的排序算法能够根据正确的顺序对元素进行排序。
• 时间复杂度： 了解你的排序算法的时间复杂度，并确保它适合你的需求。
• 空间复杂度： 了解你的排序算法的空间复杂度，并确保它不会超过你的内存限制。

工程上对排序算法的改进

在工程实践中，我们经常会对排序算法进行改进。这些改进可以提高排序算法的性能或使其更加适用。

• 优化比较函数： 比较函数是排序算法的重要组成部分。优化比较函数可以提高排序算法的性能。
• 使用混合排序算法： 混合排序算法是指将两种或多种排序算法结合在一起使用的算法。混合排序算法可以利用不同排序算法的优点，提高排序效率。
• 并行排序： 并行排序算法是指利用多核处理器或多台计算机并行进行排序的算法。并行排序算法可以大幅提高排序速度。

总结

排序算法是计算机科学中非常重要的一类算法。在本文中，我总结了排序算法的稳定性、排序算法常见的坑、工程上对排序算法的改进等。我希望这篇文章能够帮助你更好地理解排序算法，并能根据实际情况选择最合适的排序算法。

附录

排序算法的时间复杂度

下表列出了几种常见排序算法的时间复杂度。

排序算法	时间复杂度
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 log n)
归并排序	O(n log n)
快速排序	O(n log n)
堆排序	O(n log n)
基数排序	O(nk)
桶排序	O(n)

排序算法的空间复杂度

下表列出了几种常见排序算法的空间复杂度。

排序算法	空间复杂度
冒泡排序	O(1)
选择排序	O(1)
插入排序	O(1)
希尔排序	O(n)
归并排序	O(n)
快速排序	O(log n)
堆排序	O(1)
基数排序	O(n + k)
桶排序	O(n + k)

排序算法的稳定性

下表列出了几种常见排序算法的稳定性。

排序算法	稳定性
冒泡排序	稳定
选择排序	不稳定
插入排序	稳定
希尔排序	不稳定
归并排序	稳定
快速排序	不稳定
堆排序	不稳定
基数排序	稳定
桶排序	稳定