常见的几种排序算法总结

对于非科班生的我来说，算法似乎对我来说是个难点，查阅了一些资料，趁此来了解一下几种排序算法。

首先了解一下，什么是程序

关于排序算法通常我们所说的往往指的是内部排序算法，即数据记录在内存中进行排序。

排序算法大体可分为两种：

一种是比较排序，时间复杂度O(nlogn) ~ O(n^2)，主要有：冒泡排序，选择排序，插入排序，归并排序，堆排序，快速排序等。

另一种是非比较排序，时间复杂度可以达到O(n)，主要有：计数排序，基数排序，桶排序等

冒泡排序它重复地走访过要排序的元素，一次比较相邻两个元素，如果他们的顺序错误就把他们调换过来，直到没有元素再需要交换，排序完成。这个算法的名字由来是因为越小(或越大)的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

选择排序类似于冒泡排序，只不过选择排序是首先在未排序的序列中找到最小值（最大值），放到序列的起始位置，然后再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，放到已排序序列的末尾，以此类推，直到所有元素均排序完毕。

插入排序比冒泡排序和选择排序更有效率，插入排序类似于生活中抓扑克牌来。

插入排序具体算法描述，以数组[3, 2, 4, 5, 1]为例。

前面三种排序算法只有教学价值，因为效率低，很少实际使用。归并排序（Merge sort）则是一种被广泛使用的排序方法。

它的基本思想是，将两个已经排序的数组合并，要比从头开始排序所有元素来得快。因此，可以将数组拆开，分成n个只有一个元素的数组，然后不断地两两合并，直到全部排序完成。

以对数组[3, 2, 4, 5, 1] 进行从小到大排序为例，步骤如下：

有了merge函数，就可以对任意数组排序了。基本方法是将数组不断地拆成两半，直到每一半只包含零个元素或一个元素为止，然后就用merge函数，将拆成两半的数组不断合并，直到合并成一整个排序完成的数组。

快速排序（quick sort）是公认最快的排序算法之一，有着广泛的应用。

快速排序算法步骤

参考：

常用排序算法总结(一)

阮一峰-算法总结

学生实体类，包含姓名和年龄属性，

比较时先按姓名升序排序，如果姓名相同则按年龄升序排序。

第一种：实体类自己实现比较

（实现comparable接口：public interface Comparable<T> ，里面就一个方法声明：public int compareTo(T o); ）

然后利用List类的sort(Comparator< super E> c)方法或javautilCollections工具类的sort(List<T> list) （其实里面就一句：listsort(null); ）进行排序：

结果：

第二种：借助比较器进行排序。

示例代码：

比较器javautilComparator类是一个接口（public interface Comparator<T> )，包含int compare(T o1, T o2);等方法：

我们的比较器要实现该接口并实现compare方法：

比较的时候可以利用List的sort(Comparator< super E> c)方法（或者javautilCollections工具类的sort(List<T> list, Comparator< super T> c)方法）进行排序。

结果跟第一种方法一样：

可以实现比较器Comparator来定制排序方案，同时使用Colletionssort的方式进行排序，代码如下：

public void sortDesc(List<Long> s){

Collectionssort(s, new Comparator<Long>() {

public int compare(Long o1, Long o2) {

Long result = o2 - o1;

return resultintValue();

}

});

sforEach(item->{

Systemoutprint(item +" ");

});

}

同时常用的比较排序算法主要有：冒泡排序，选择排序，插入排序，归并排序，堆排序，快速排序等。

java的冒泡排序实现如下：

public static void bubbleSort(int []arr) {        for(int i =0;i<arrlength-1;i++) {            for(int j=0;j<arrlength-i-1;j++) {//-1为了防止溢出                if(arr[j]>arr[j+1]) {                    int temp = arr[j];                                         arr[j]=arr[j+1];                                         arr[j+1]=temp;            }            }            }    }

还有非比较排序，时间复杂度可以达到O(n)，主要有：计数排序，基数排序，桶排序等。

学数学就是为了能在实际生活中应用，数学是人们用来解决实际问题的，其实数学问题就产生在生活中。

生活中的数学有哪些

1、工资的计算。财务收入与支出，日常的消费管理等等。

2、数学加减乘除的计算。如商品的买卖，日期的计算，时间的计算。

3、面积的计算。自家的住房面积，公园的占地面积， *** 场的活动面积等等。

4、骑自行车的时候用脚蹬一圈脚踏板自行车行走的米数。我们可以去测量车轮的半径，再用圆的周长公式求出来。

5、家庭生活成本计算，学习了数学以后就会在生活中不由自主的使用。经常被使用的是统筹方法，如煮饭过程中的一系列事物先后安排，都是有数学科学上的学问的。

6、计算机相关工作者，数学是工作中必不可少的。C语言写程序，就需要运用排序算法（如快速排序，插入排序，堆排序，归并排序，基数排序，希尔排序，桶排序，锦标赛排序等等）如果掌握《数据结构》的相关知识，就会变得非常容易。

本文翻译自官方文档，原文链接：

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你好．T(n)＝O( f (n) )表示时间问题规模n的增大，算法执行时间　的增长率和f(n)的增长率相同．称作　时间复杂度．如下：1　{++x;s=0}2　for (i=1;i<=n;++i) { ++x; s+=x;}3　for ( j=1; j<=n;++j ) for (k+1;j<=n;++k) { ++x;s+=x;}基本 *** 作“x增1”的语句的频度分别为1n和n的平方．则这三个程序段的时间复杂度分别　为．O(1) O(n)O(n平方)．分别为常量阶．线性阶．和平方阶．．．算法可能呈现　的时间　复杂度还有对数阶O(long n)　．指数阶O(2 n方)等　．空间复杂度：s(n)=O(f(n))其中n为问题的规模（或大小）．一个上机执行的程序　除了需要存储空间来寄存本身所用指令．常数．变量和输入数据外．也要一些对数据进行 *** 作　的工作单元和存储一些为实现计算所需信息的空间．若输入数据所占的空间只取决于问题本身，和算法无关，则只要分析除输入和程序之处的额处空间，否则应同时考虑输入本身所需空间有点抽象．．．因为本人也学不好．所以．只能回答这些．．见谅．．

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