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快速排序 歸併排序 堆排序 希爾排序

1 快速排序(QuickSort)

快速排序是一個就地排序,分而治之,大規模遞迴的演算法。從本質上來說,它是歸併排序的就地版本。快速排序可以由下面四步組成。

(1) 如果不多於1個數據,直接返回。

(2) 一般選擇序列最左邊的值作為支點資料。

(3) 將序列分成2部分,一部分都大於支點資料,另外一部分都小於支點資料。

(4) 對兩邊利用遞迴排序數列。

快速排序比大部分排序演算法都要快。儘管我們可以在某些特殊的情況下寫出比快速排序快的演算法,但是就通常情況而言,沒有比它更快的了。快速排序是遞迴的,對於記憶體非常有限的機器來說,它不是一個好的選擇。

2 歸併排序(MergeSort)

歸併排序先分解要排序的序列,從1分成2,2分成4,依次分解,當分解到只有1個一組的時候,就可以排序這些分組,然後依次合併回原來的序列中,這樣就可以排序所有資料。合併排序比堆排序稍微快一點,但是需要比堆排序多一倍的記憶體空間,因為它需要一個額外的陣列。

3 堆排序(HeapSort)

堆排序適合於資料量非常大的場合(百萬資料)。

堆排序不需要大量的遞迴或者多維的暫存陣列。這對於資料量非常巨大的序列是合適的。比如超過數百萬條記錄,因為快速排序,歸併排序都使用遞迴來設計演算法,在資料量非常大的時候,可能會發生堆疊溢位錯誤。

堆排序會將所有的資料建成一個堆,最大的資料在堆頂,然後將堆頂資料和序列的最後一個數據交換。接下來再次重建堆,交換資料,依次下去,就可以排序所有的資料。

4 Shell排序(ShellSort)

Shell排序通過將資料分成不同的組,先對每一組進行排序,然後再對所有的元素進行一次插入排序,以減少資料交換和移動的次數。平均效率是O(nlogn)。其中分組的合理性會對演算法產生重要的影響。現在多用D.E.Knuth的分組方法。

Shell排序比氣泡排序快5倍,比插入排序大致快2倍。Shell排序比起QuickSort,MergeSort,HeapSort慢很多。但是它相對比較簡單,它適合於資料量在5000以下並且速度並不是特別重要的場合。它對於資料量較小的數列重複排序是非常好的。

5 插入排序(InsertSort)

插入排序通過把序列中的值插入一個已經排序好的序列中,直到該序列的結束。插入排序是對氣泡排序的改進。它比氣泡排序快2倍。一般不用在資料大於1000的場合下使用插入排序,或者重複排序超過200資料項的序列

6 氣泡排序(BubbleSort)

氣泡排序是最慢的排序演算法。在實際運用中它是效率最低的演算法。它通過一趟又一趟地比較陣列中的每一個元素,使較大的資料下沉,較小的資料上升。它是O(n^2)的演算法。

7 交換排序(ExchangeSort)和選擇排序(SelectSort)

這兩種排序方法都是交換方法的排序演算法,效率都是 O(n2)。在實際應用中處於和氣泡排序基本相同的地位。它們只是排序演算法發展的初級階段,在實際中使用較少。

8 基數排序(RadixSort)

基數排序和通常的排序演算法並不走同樣的路線。它是一種比較新穎的演算法,但是它只能用於整數的排序,如果我們要把同樣的辦法運用到浮點數上,我們必須瞭解浮點數的儲存格式,並通過特殊的方式將浮點數對映到整數上,然後再映射回去,這是非常麻煩的事情,因此,它的使用同樣也不多。而且,最重要的是,這樣演算法也需要較多的儲存空間。

9 總結

下面是一個總的表格,大致總結了我們常見的所有的排序演算法的特點。

排序法 平均時間 最差情形 穩定度 額外空間 備註
冒泡 O(n2)     O(n2) 穩定 O(1) n小時較好
交換     O(n2)     O(n2) 不穩定 O(1) n小時較好
選擇 O(n2) O(n2) 不穩定 O(1) n小時較好
插入 O(n2) O(n2) 穩定 O(1) 大部分已排序時較好
基數 O(logRB) O(logRB) 穩定 O(n)

B是真數(0-9),

R是基數(個十百)

Shell O(nlogn) O(ns) 1<s<2 不穩定 O(1) s是所選分組
快速 O(nlogn) O(n2) 不穩定 O(nlogn) n大時較好
歸併 O(nlogn) O(nlogn) 穩定 O(1) n大時較好
O(nlogn) O(nlogn) 不穩定 O(1) n大時較好