七大 排序算法(一篇文章梳理)
一、引言
���序算法是计算机科学中不可或缺的一部分,它们在数据处理、数据库管理、搜索引擎、数据分析等多个领域都有广泛的应用。排序算法的主要任务是将一组数据元素按照某种特定的顺序(如升序或降序)进行排列。本文将对一些常见的排序算法进行详细的介绍和分析,包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序等。
二、排序算法的分类
排序算法大致可以分为以下几类:
1 比较排序
基于比较的排序算法通过比较元素的大小来决定它们的顺序。常见的比较排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序等。
2 非比较排序
非比较排序算法不依赖于元素之间的比较,而是利用一些特定的属性或规则来排序。常见的非比较排序算法有计数排序、基数排序、桶排序等。
3 稳定排序
稳定排序算法在排序过程中,如果两个元素相等,它们在排序后的相对位置不会改变。常见的稳定排序算法有冒泡排序、插入排序、归并排序等。
4 不稳定排序
不稳定排序算法在排序过程中,如果两个元素相等,它们在排序后的相对位置可能会改变。常见的不稳定排序算法有选择排序、快速排序、堆排序等。
三、常见排序算法详解
1 冒泡排序(Bubble Sort)
冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地遍历待排序的序列,一次比较两个相邻的元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。遍历序列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该序列已经排序完成。
时间复杂度:O(n^2)
空间复杂度:O(1)
def bubble_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n): for j in range(0, n - i - 1): if arr[j] > arr[j + 1]: arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j] return arr
2 选择排序(Selection Sort)
选择排序是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的数据元素排完。
时间复杂度:O(n^2)
空间复杂度:O(1)
def selection_sort(arr): for i in range(len(arr)): min_index = i for j in range(i+1, len(arr)): if arr[j]3 插入排序(Insertion Sort)
插入排序是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。
时间复杂度:O(n^2)(最坏情况)
空间复杂度:O(1)
def insertion_sort(arr): for i in range(1, len(arr)): key = arr[i] j = i - 1 while j >= 0 and key4 希尔排序(Shell Sort)
希尔排序是插入排序的一种更高效的改进版本,也称为缩小增量排序。它通过将待排序序列划分为若干个子序列,先对子序列进行直接插入排序,然后逐步合并子序列,最后进行一次全体记录的直接插入排序。
时间复杂度:O(n^1.3)(平均情况)
空间复杂度:O(1)
def shell_sort(arr): size = len(arr) gap = size // 2 while gap > 0: for i in range(gap, size): temp = arr[i] j = i while j >= gap and arr[j - gap] > temp: arr[j] = arr[j - gap] j -= gap arr[j] = temp gap //= 2 return arr5 归并排序(Merge Sort)
归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。它将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。
时间复杂度:O(nlogn)
空间复杂度:O(n)
def merge_sort(arr): if len(arr)