排序算法总结

摘要：如果对空间限制不大，可以使用基数排序等方法降低时间复杂度，这些线性时间排序法是利用了数据的特性达到最佳的效果。

以下为基于比较的排序。

基本思想：

将元素插入到已经排好序的序列中。第一个元素已经是有序序列，然后比较外围的元素和序列的最后一个元素，判断是否需要插入，如果小，则插入。

时间复杂度：最优 O(n) 最差 O(n^2)

是否稳定：是

    public void insertSort(int[] arr) {
        int n = arr.length;
        for (int i = 1; i < n; i++) 
            for (int j = i - 1; j >= 0; j--)
                if (arr[j + 1] < arr[j])
                    swap(arr, j + 1, j);
    }

改进后的插入排序

比如，用二分查找优化插入排序，因为是要插入到已经排好序的序列当中，所以在查找插入位置这个地方可以用二分查找来优化。

    public int binarySearch(int[] arr, int low, int high, int key) {
        while (low <= high) {
            int mid = low + (high - low) / 2;
            if (key < arr[mid])
                high = mid - 1;
            else
                low = mid + 1;
        }
        return low;
    }

    public void insertSort(int[] arr) {
        int n = arr.length;
        for (int i = 1; i < n; i++)
            // determine whether to insert
            if (arr[i] < arr[i - 1]) {
                // record the element to insert
                int key = arr[i];
                // find insert index
                int indexInsert = binarySearch(arr, 0, i - 1, arr[i]);
                // move elements
                for (int j = i - 1; j >= indexInsert; j--)
                    arr[j + 1] = arr[j];
                // insert the key
                arr[indexInsert] = key;
            }
    }

基本思想：

选出后面最小的元素和前面的交换

时间复杂度： 最优 O(n^2) 最差 O(n^2)

是否稳定：否

    public void selectSort(int[] arr) {

        int n = arr.length;

        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int minIndex = i;
            // find the min index
            for (int j = i + 1; j < n; j++) {
                if (arr[j] < arr[minIndex])
                    minIndex = j;
            }
            if (minIndex != i)
                swap(arr, i, minIndex);
        }
    }

改进后的选择排序

之前的选择排序是一趟只找到最小的，如果一趟可以把最大最小都找出来，就可以将循环的次数减半。

不过在交换时需要注意一种情况，就是第一个元素就已经是最大元素的情况，因为前面已经交换过 i 和 min，所以再交换时就是交换的 n - i - 1 和 min，而不是 max。

    public void selectSort(int[] arr) {

        int n = arr.length;

        for (int i = 0; i < n / 2; i++) {
            int min = i;
            int max = i;
            for (int j = i + 1; j < n - i; j++) {
                // find the min element
                if (arr[j] < arr[min]) {
                    min = j;
                    continue;
                }
                // find the max element
                if (arr[j] > arr[max])
                    max = j;
            }
            swap(arr, i, min);

            if (max != i)
                swap(arr, n - i - 1, max);
            else // the first element is the max element
                swap(arr, n - i - 1, min);
        }
    }

基本思想：

堆排序也是一种直接选择排序，因为它也是将排好序的大根堆 or 小根堆的顶部元素逐个和尾部元素交换，也是一种选择。

时间复杂度： 最优 O(nlgn) 最差 O(nlgn) 是一个很优秀的排序算法

是否稳定：否

    public void adjustHeap(int[] arr, int i, int len) {

        int parent = arr[i];

        // start from left child
        for (int k = 2 * i + 1; k < len; k = 2 * k + 1) {
            // find max child (left or right)
            if (k + 1 < len && arr[k + 1] > arr[k])
                k++;
            // compare the parent and its child, but don"t swap
            if (arr[k] > arr[i]) {
                arr[i] = arr[k];
                i = k;
            } else
                break;
        }

        // insert the original parent on index i
        arr[i] = parent;
    }

    public void heapSort(int[] arr) {

        int len = arr.length;

        // adjust heap from the last none-leaf node
        // from bottom to up; from right to left
        for (int i = len / 2 - 1; i >= 0; i--)
            adjustHeap(arr, i, len);

        // swap the top element and the last element
        for (int i = len - 1; i >= 0; i--) {
            swap(arr, i, 0);
            adjustHeap(arr, 0, i);
        }
    }

基本思想：分治。将两个有序序列合并成一个有序序列，递归进行。需要辅助数组。

时间复杂度： 最优 O(nlgn) 最差 O(nlgn)

空间复杂度

O(n)

是否稳定：是

    /* create an array in advance to avoid creating arrays frequently */
    private void sort(int[] arr) {
        int n = arr.length;
        int[] temp_arr = new int[n];
        mergeSort(arr, 0, n - 1, temp_arr);
    }

    public void mergeSort(int[] arr, int left, int right, int[] temp_arr) {
        if (left < right) {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            mergeSort(arr, left, mid, temp_arr);
            mergeSort(arr, mid + 1, right, temp_arr);
            merge(arr, left, mid, right, temp_arr);
        }
    }

    public void merge(int[] arr, int left, int mid, int right, int[] temp_arr) {

        int i = left;
        int j = mid + 1;
        int t = 0;

        while (i <= mid && j <= right) {
            if (arr[i] < arr[j]) {
                temp_arr[t++] = arr[i];
                i++;
            } else {
                temp_arr[t++] = arr[j];
                j++;
            }
        }

        // insert the remaining elements
        while (i <= mid)
            temp_arr[t++] = arr[i++];
        while (j <= right)
            temp_arr[t++] = arr[j++];

        t = 0;
        // copy elements into array
        while (left <= right)
            arr[left++] = temp_arr[t++];
    }

基本思想：

总共有 n 个元素，就比较 n - 1 趟，每一趟比较都会将相邻元素进行比较，然后将较大的元素向后放，就像大数沉底，小数像上冒一样。冒泡排序的交换次数等于原始序列的逆序数。

时间复杂度： 最优 O(n) 最差也是平均 O(n^2)

是否稳定：是

    public void bubbleSort(int[] arr) {
        int n = arr.length;
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {
                if (arr[j] > arr[j + 1])
                    swap(arr, j, j + 1);
            }
        }
    }

改进后的冒泡排序一

交换过后，会有部分元素是已经排好序了，这一部分再进行比较是没有意义的，可以从这个地方入手改进冒泡排序。

用一个标志位记录最后一次进行交换的位置，这个位置后面的元素是没有进行交换的，说明是已经排好序的，所以不需要再比较。

    public void bubbleSort(int[] arr) {

        int n = arr.length;
        int i = n - 1;
        int pos = 0;

        while (i > 0) {
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                pos = 0;
                if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                    swap(arr, j, j + 1);
                    pos = j;
                }
            }
            i = pos;
        }
    }

改进后的冒泡排序二

双向冒泡（正反两个方向同时排序），使排序次数几乎减少一半

    public void bubbleSort(int[] arr) {

        int n = arr.length;
        int left = 0;
        int right = n - 1;

        while (left < right) {
            for (int i = left; i < right; i++) {
                if (arr[i] > arr[i + 1])
                    swap(arr, i, i + 1);
            }
            right--;

            for (int i = right; i > left; i--) {
                if (arr[i] < arr[i - 1])
                    swap(arr, i, i - 1);
            }
            left++;
        }
    }

基本思想：

根据选择的基准元素进行划分，然后两边都进行排序，再递归进行。需要注意的是，遍历需要从选择的基准元素的反方向开始。

时间复杂度： 最优也是平均 O(nlgn) 最差 O(n^2) 即每次选的基准元素都是最大（小）值

是否稳定：否

    public void quickSort(int[] arr, int low, int high) {
        if (low < high) {
            int pivotLoc = partition(arr, low, high);
            quickSort(arr, low, pivotLoc - 1);
            quickSort(arr, pivotLoc + 1, high);
        }
    }

    public int partition(int[] arr, int low, int high) {
        int pivot = arr[low];

        while (low < high) {
            while (low < high && arr[high] >= pivot)
                high--;
            swap(arr, low, high);

            while (low < high && arr[low] <= pivot)
                low++;
            swap(arr, low, high);
        }

        return low;
    }

非基于比较的排序，时间复杂度可以达到 O(n)，其实是用空间换时间。

下面列举的都是线性时间排序法

基本思想：

利用数组下标来排序。但只适合有限数值的数字，序列的数字最大值 k 如果太大，那么开的辅助数组 C[] 就会很大，占用太多空间。
这种思路经常被用到。

时间复杂度： 最优也是平均 O(n + k) 最差 O(n^2) 即每次选的基准元素都是最大（小）值

是否稳定：是

    public int[] countingSort(int[] A, int k) {
        int n = A.length;
        int[] C = new int[k + 1];

        // counting the number of times each element appears in A
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            C[A[i]]++;
        }

        // counting elements less than or equal to C[i]
        for (int i = 1; i <= k; i++) {
            C[i] = C[i] + C[i - 1];
        }

        // insert into result array
        int[] B = new int[n];
        for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
            B[C[A[i]] - 1] = A[i];
            C[A[i]]--;
        }

        return B;
    }

基本思想：

把数组中数据放到有限个桶中，在每个桶中分别进行排序（可以采用任意排序方法）。

模拟画图 ≡ω≡

      input:[12,22,2,13,23,3]

     |     |     |     |     |     |
     | 2,3 |     |12,13|     |22,23|
     |_____|     |_____|     |_____|
     bucket1     bucket2     bucket3
      (1-10)     (11-20)     (21-30)

      output:[2,3,12,13,22,23]   

时间复杂度： 最优近似 O(n) 最差 O(n^2) 即每次选的基准元素都是最大（小）值

是否稳定：是

    public void bucketSort(int[] arr){

        int n = arr.length;

        int max = arr[0];
        int min = arr[0];
        for (int num : arr) {
            if (num < min)
                min = num;
            if (num > max)
                max = num;
        }

        // create bucket
        int bucketNum = max / 10 - min / 10 + 1;
        List bucketList = new ArrayList>();
        for (int i = 1; i <= bucketNum; i++) {
            bucketList.add(new ArrayList());
        }

        // insert into bucket
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int index = (arr[i] - min) / 10;
            ((ArrayList)bucketList.get(index)).add(arr[i]);
        }

        ArrayList bucket = null;
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < bucketNum; i++) {
            bucket = (ArrayList)bucketList.get(i);
            bucketInsertSort(bucket);
            for (int num : bucket) {
                arr[index++] = num;
            }
        }
    }

    public void bucketInsertSort(List bucket) {
        for (int i = 0; i < bucket.size(); i++) {
            int temp = bucket.get(i);
            int j = i - 1;
            for (; j >= 0 && bucket.get(j) > temp; j--) {
                bucket.set(j + 1, bucket.get(j));
            }
            bucket.set(j + 1, temp);
        }
    }

基本思想：

前面的计数和桶排序都是只能排一个关键字，而基数排序可以排多个关键字。

基数排序分为两种：假设有二元组 (a, b)，以 a 为首要关键字，b 为次要关键字排序

MSD(Most Siginificant Digit) 先排 a，后排 b

LSD(Least Siginificant Digit) 先排 b，后排 a

基数排序需要使用稳定的排序算法，一般用计数或者桶排序。

e.g. 采用 LSD

input: [170, 45, 75, 90, 802, 24, 2, 66]

1. 从最后一个关键字开始排：  
   170, 45, 75, 90, 802, 24, 2, 66
     0   5   5   0    2   4  2   6

   排序后（注意保持原来的相对顺序，802 仍然在 2 前面）：
   170, 90, 802, 2, 24, 45, 75, 66

2. 从次要关键字开始排
   170, 90, 802, 2, 24, 45, 75, 66
    7   9    0      2   4   7   6

   排序后（170 仍然在 75 前面）：
   802, 2, 24, 45, 66, 170, 75, 90

3. 从首要关键字开始排：
   802, 2, 24, 45, 66, 170, 75, 90
   8                   1

   排序后：
   2, 24, 45, 66, 75, 90, 170, 802

output: [2, 24, 45, 66, 75, 90, 170, 802]

时间复杂度：

平均 O(d * (r + n))

d:digit 数字位数 r:radix 基数 n:number 关键字个数

空间复杂度：

O(r + n)

是否稳定：是

    public void radixSort(int[] arr, int n) {

        // find max element
        int max = 0;
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            if (arr[i] > max)
                max = arr[i];
        }
        for (int k = 1; max / k > 0; k *= 10) {
            countingSort(arr, n, k);
        }
    }

    public void countingSort(int[] arr, int n, int k) {

        // max number is 9
        int C[] = new int[10];

        // counting occurrences
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            C[(arr[i] / k) % 10]++;
        }

        // counting elements less than or equal to C[i]
        for (int i = 1; i < 10; i++) {
            C[i] = C[i] + C[i - 1];
        }

        // insert into result array
        int[] B = new int[n];
        for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
            B[C[(arr[i] / k) % 10] - 1] = arr[i];
            C[(arr[i] / k) % 10]--;
        }

        for (int i = 0; i < n; i++) {
            arr[i] = B[i];
        }

    }

关于稳定性：

稳定的排序算法：冒泡、插入、归并、计数、桶和基数排序

不稳定的排序算法: 选择、快速、希尔和堆排序

排序算法的选择：

如果数据有序或基本有序，冒泡和插入的时间复杂度可以降到 O(n)，而快排则相反。

如果数据很大，需要考虑使用 O(nlgn) 的排序方法，如快排、归并排序、堆排。

如果对空间限制不大，可以使用基数排序等方法降低时间复杂度，这些线性时间排序法是利用了数据的特性达到最佳的效果。

参考资料：

https://www.byvoid.com/zhs/bl...

https://zh.wikipedia.org/wiki...

https://blog.csdn.net/hguisu/...

https://www.geeksforgeeks.org...