再战排序算法

一.分治：将长数组一分为二，大的分成小的，再每个小的里面操作

1.快排（自我推荐），竟然敢取这么吊的名字，说明一定会有它的牛b之处

过程：先选择分割位，再进行分割，在选择分割位的时候，实际上就在排序了，当分割完成，排序即完成；从上到下一步到位

步骤：

1.左右边界判断，left<=right,retrun;

2.分割点定位，默认选第一个点（实际上选哪个点都可以，看起来就很灵活），while循环中，大于分割点的移到右边，小于分割点的移到左边，最后left=right就是要找的分割位

3.分割成左右子数组进入循环

2.归并

过程：先平均分割，再在两个子序列中合并排序，排序方式也很普通

步骤：

1.左右边界判断，如上

2.找中间点，分割进入左右子序列（递归）

3.两个子序列间的合并排序，排序后结果更新到原始序列

对比分析：nlgn

主观：快排单程，归并要往返，快排要快一点

客观：1.快排最好情况，分割lgn次，每次比较n次，无交换；最差情况，分割n次，每次比较n次 ，时间复杂度变为n2

　　　2.归并排序，稳定，nlgn

 

二：插入

1.直接插入排序

过程：在有序的序列中，从后向前，一步一步找到合适的位置；先和最后一个位置比较，若小余它，则交换，再与前面的比较，直到交换至合适的位置；这里也可不进行交换操作，直接前面数据后移，找到合适空位插入

2.希尔排序（不稳定复杂度不确定）：对直接插入排序的优化，将序列与处理为总体有序，减少操作步骤

过程：通过增量gap间隔抽取子序列，通过插入排序先排序，再逐步减小gap，直到处理完整序列

步骤：

1.取gap循环，每次循环gap减小，直至为1

2.循环内差值排序

 

三：基础

1.冒泡

2.交换

四：堆排序（自我推荐），时间和空间都很棒，依赖二叉树结构，调整序列顺序，先绑定，再联动

过程

1.构造堆，n取全集，i先选子节点，再通过循环选择父节点，i表示这个位置就是要放最大的值，i表示一个范围，以此节点为父的所有子树

2.使用构造好的堆，取出堆顶，放在排序队列中，再进入n-1堆的构造，这次的i取堆顶，重复构造取出堆顶放入队列中

构造堆步骤：通过给定数据，默认当前二叉树，通过变化节点位置实现堆排序

1.确定父节点i，也是作为最大值位置；左节点2*i-1，右节点2*i+1

2.三个节点判断，若父节点最大，直接退出；若左/右节点大，与父节点交互位置，并进入该子节点的判断排序，在构造堆的过程中，完成整体的排序效果；注意构造堆过程中，堆与数据同时变化位置

3.取堆顶，并与堆尾交换，因为整体有序，所以从堆顶开始判断，重新构造堆即可，异常情况已躲避

二叉树的分层与晋级与分治算法本质相同：分治更加形象，都是分了lgn层，最大值都是要从最低层，一层一层比较到最顶层，不同在于，前者平行比较，后者垂直比较，使用空间少，但前者优化一下，似乎也可以实现相同效果

五：非比较排序

1.计数排序，类似加密统计的方式

过程：

1.筛选数据范围，找出最大，最小值

2.开辟空间，计数存储，这是个遍历统计过程

3.数据还原，还原后的数据即排序后的数据

2.桶排序，分治思想，总体划分成多个桶，即范围，每个桶内再排序