排序算法学习--内部排序（一）

1. 什么是排序？

排序是把无序的数据整理为有序的数据。

2. 排序种类划分？

根据排序中，数据的移动方式划分为：直接移动和逻辑移动两种。

根据排序排序中所使用的存储器划分为：内部排序和外部排序。

内部排序就是数据操作只需要借助内存来完成。

外部排序就是需要借助外部存储设备，如硬盘，u盘，软盘等等。适用于数据量庞大的场景。

3.排序算法优劣划分依据？

（1）是否稳定。也就是考虑在存在数据相等时，排序后是否会引起相等数据位置的不确定。可以确定相对位置的就是稳定排序。反之，就是不稳定排序。

（2）时间复杂度。用于衡量程序运行时间的函数。

（3）空间复杂度。用于衡量排序所用空间的函数。

4.常用的内部排序算法有哪些？

（1）冒泡排序。

冒泡排序如同气泡，自下而上浮出水面。

原理：将每一个元素和其他元素相比较，如果这个元素小于其他元素，就进行调换位置。因此需要 (n-1)+(n-2)+...+(n-(n-1))=1+2+3+...+(n-1)=(n-1)n/2

因此时间复杂度为O(n^2),并且是稳定排序。排序过程只需要一个额外的空间。

另外，冒泡排序在其中一个元素没有发生交换位置时，就已经是一个有序的数据。循环可以提前结束。是一个优化的方案。

（2）选择排序

选择排序是遍历数据将每个最小的元素变换位置，而达到最终的有序。有点儿类似于冒泡排序，但是选择排序不会进行频繁的位置交换，只会从第一个元素开始，查找最小的元素，次小的等等，最多只会有n-1次交换位置。

从执行次数来讲和冒泡排序一样。时间复杂度也是O(n^2)。

注意：选择排序不是稳定排序。因为如果有和位置0相等的其他元素，交换为之后，相对顺序会发生改变，因此不是稳定的。

空间上只需要1个额外空间。

（3）插入排序

就是依次取一个元素，直至取完，将每一个元素插入，直至最后一个元素。

需要的执行次数为：1+2+...+（n-1）= n(n-1)/2,时间复杂度为O(n^2),并且是稳定排序，需要空间为一个额外的空间。

会进行大量的数据移动，建议在链表上使用。

（4）希尔排序

排序原理：分组拆（注意：相反的可以分组合，另一种排序算法）

就是先分成几个区块，再减小间距，直至间距为1，进行最后依次排序，完成！！！

时间复杂度为O(n^3/2),稳定排序，只需要一个额外的空间。

（5）合并排序

由小集合到大集合的过程，就相当于是分多个队伍，各自排好自己的顺序，再合到一起。

时间复杂度为O(n*logn),稳定排序，需要一个与文件大小相同的空间。

（6）快速排序法

又叫做分割交换排序法，是目前公认最佳的排序法。

原理：固定一个基准点，确定一个基准点，使左边的数据都小于右边的数据，各自再进行排序。

时间复杂度为O(nlog2N),不是稳定排序法，因为会进行位置交换。空间复杂度最差为O(n)

，最佳情况为O(log2N)

(7)堆积排序法

运用二叉树的技巧，树根大于等于左右子树，将数据转换为堆积树。然后依次从最大的树根处移除数据。

时间复杂度为O(nlogN)，不是稳定排序，需要一个额外的存储空间。