十种常见排序算法
1.常见算法分类
十种常见排序算法通常分为如下几种：
（1）非线性时间比较类排序：交换类排序（快速排序和冒泡排序）、插入类排序（简单插入排序和希尔排序）、选择类排序（简单选择排序和堆排序）、归并排序（二路归并排序和多路归并排序）；node
（2）线性时间非比较类排序：计数排序、基数排序和桶排序。算法
总结：
（1）在比较类排序中，归并排序号称最快，其次是快速排序和堆排序，二者不相伯仲，可是有一点须要注意，数据初始排序状态对堆排序不会产生太大的影响，而快速排序却偏偏相反。shell
（2）线性时间非比较类排序通常要优于非线性时间比较类排序，但前者对待排序元素的要求较为严格，好比计数排序要求待排序数的最大值不能太大，桶排序要求元素按照hash分桶后桶内元素的数量要均匀。线性时间非比较类排序的典型特色是以空间换时间。数组
注：本博文的示例代码均已递增排序为目的。ide
2.算法描述与实现
2.1交换类排序
交换排序的基本方法是：两两比较待排序记录的排序码，交换不知足顺序要求的偶对，直到所有知足位置。常见的冒泡排序和快速排序就属于交换类排序。函数
2.1.1冒泡排序
算法思想：
从数组中第一个数开始，依次遍历数组中的每个数，经过相邻比较交换，每一轮循环下来找出剩余未排序数的中的最大数并”冒泡”至数列的顶端。性能
算法步骤：
（1）从数组中第一个数开始，依次与下一个数比较并次交换比本身小的数，直到最后一个数。若是发生交换，则继续下面的步骤，若是未发生交换，则数组有序，排序结束，此时时间复杂度为O(n)；
（2）每一轮”冒泡”结束后，最大的数将出如今乱序数列的最后一位。重复步骤（1）。ui
稳定性：稳定排序。spa
时间复杂度： O(n)至O(n2)，平均时间复杂度为O(n2)。.net
最好的状况：若是待排序数据序列为正序，则一趟冒泡就可完成排序，排序码的比较次数为n-1次，且没有移动，时间复杂度为O(n)。
最坏的状况：若是待排序数据序列为逆序，则冒泡排序须要n-1次趟起泡，每趟进行n-i次排序码的比较和移动，即比较和移动次数均达到最大值：
比较次数:Cmax=∑i=1n−1(n−i)=n(n−1)/2=O(n2)
移动次数等于比较次数，所以最坏时间复杂度为O(n2)。
示例代码：
void bubbleSort(int array[],int len){
//循环的次数为数组长度减一，剩下的一个数不须要排序
for(int i=0;i<len-1;++i){
bool noswap=true;
//循环次数为待排序数第一位数冒泡至最高位的比较次数
for(int j=0;j<len-i-1;++j){
if(array[j]>array[j+1]){
array[j]=array[j]+array[j+1];
array[j+1]=array[j]-array[j+1];
array[j]=array[j]-array[j+1];
//交换或者使用以下方式
//a=a^b;
//b=b^a;
//a=a^b;
noswap=false;
}
}
if(noswap) break;
}
}
2.1.2快速排序
冒泡排序是在相邻的两个记录进行比较和交换，每次交换只能上移或下移一个位置，致使总的比较与移动次数较多。快速排序又称分区交换排序，是对冒泡排序的改进，快速排序采用的思想是分治思想。。
算法原理：
(1)从待排序的n个记录中任意选取一个记录（一般选取第一个记录）为分区标准;
(2)把全部小于该排序列的记录移动到左边，把全部大于该排序码的记录移动到右边，中间放所选记录，称之为第一趟排序；
(3)而后对先后两个子序列分别重复上述过程，直到全部记录都排好序。
稳定性：不稳定排序。
时间复杂度： O（nlog2n）至O(n2)，平均时间复杂度为O（nlgn）。
最好的状况：是每趟排序结束后，每次划分使两个子文件的长度大体相等，时间复杂度为O（nlog2n）。
最坏的状况：是待排序记录已经排好序，第一趟通过n-1次比较后第一个记录保持位置不变，并获得一个n-1个元素的子记录；第二趟通过n-2次比较，将第二个记录定位在原来的位置上，并获得一个包括n-2个记录的子文件，依次类推，这样总的比较次数是：
Cmax=∑i=1n−1(n−i)=n(n−1)/2=O(n2)
示例代码：
//a：待排序数组，low：最低位的下标，high：最高位的下标
void quickSort(int a[],int low, int high)
{
if(low>=high)
{
return;
}
int left=low;
int right=high;
int key=a[left]; /*用数组的第一个记录做为分区元素*/
while(left!=right){
while(left<right&&a[right]>=key) /*从右向左扫描，找第一个码值小于key的记录，并交换到key*/
--right;
a[left]=a[right];
while(left<right&&a[left]<=key)
++left;
a[right]=a[left]; /*从左向右扫描，找第一个码值大于key的记录，并交换到右边*/
}
a[left]=key; /*分区元素放到正确位置*/
quickSort(a,low,left-1);
quickSort(a,left+1,high);
}
2.2插入类排序
插入排序的基本方法是：每步将一个待排序的记录，按其排序码大小，插到前面已经排序的文件中的适当位置，直到所有插入完为止。
2.2.1直接插入排序
原理：从待排序的n个记录中的第二个记录开始，依次与前面的记录比较并寻找插入的位置，每次外循环结束后，将当前的数插入到合适的位置。
稳定性：稳定排序。
时间复杂度： O(n)至O（n2），平均时间复杂度是O（n2）。
最好状况：当待排序记录已经有序，这时须要比较的次数是Cmin=n−1=O(n)。
最坏状况：若是待排序记录为逆序，则最多的比较次数为Cmax=∑i=1n−1(i)=n(n−1)2=O(n2)。
示例代码：
//A：输入数组，len:数组长度
void insertSort(int A[],int len)
{
int temp;
for(int i=1;i<len;i++)
{
int j=i-1;
temp=A[i];
//查找到要插入的位置
while(j>=0&&A[j]>temp)
{
A[j+1]=A[j];
j--;
}
if(j!=i-1)
A[j+1]=temp;
}
}
2.2.2 Shell排序
Shell 排序又称缩小增量排序, 由D. L. Shell在1959年提出，是对直接插入排序的改进。
原理： Shell排序法是对相邻指定距离(称为增量)的元素进行比较，并不断把增量缩小至1，完成排序。
Shell排序开始时增量较大，分组较多，每组的记录数目较少，故在各组内采用直接插入排序较快，后来增量di逐渐缩小，分组数减小，各组的记录数增多，但因为已经按di−1分组排序，文件叫接近于有序状态，因此新的一趟排序过程较快。所以Shell排序在效率上比直接插入排序有较大的改进。
在直接插入排序的基础上，将直接插入排序中的1所有改变成增量d便可，由于Shell排序最后一轮的增量d就为1。
稳定性：不稳定排序。
时间复杂度：O(n1.3)到O(n2)。Shell排序算法的时间复杂度分析比较复杂，实际所需的时间取决于各次排序时增量的个数和增量的取值。研究证实，若增量的取值比较合理，Shell排序算法的时间复杂度约为O(n1.3)。
对于增量的选择，Shell 最初建议增量选择为n/2，而且对增量取半直到 1；D. Knuth教授建议di+1=⌊di−13⌋序列。
//A：输入数组，len:数组长度，d:初始增量(分组数)
void shellSort(int A[],int len, int d)
{
for(int inc=d;inc>0;inc/=2){ //循环的次数为增量缩小至1的次数
for(int i=inc;i<len;++i){ //循环的次数为第一个分组的第二个元素到数组的结束
int j=i-inc;
int temp=A[i];
while(j>=0&&A[j]>temp)
{
A[j+inc]=A[j];
j=j-inc;
}
if((j+inc)!=i)//防止自我插入
A[j+inc]=temp;//插入记录
}
}
}
注意：从代码中能够看出，增量每次变化取前一次增量的通常，当增量d等于1时，shell排序就退化成了直接插入排序了。
2.3选择类排序
选择类排序的基本方法是：每步从待排序记录中选出排序码最小的记录，顺序放在已排序的记录序列的后面，知道所有排完。
2.3.1简单选择排序（又称直接选择排序）
原理：从全部记录中选出最小的一个数据元素与第一个位置的记录交换；而后在剩下的记录当中再找最小的与第二个位置的记录交换，循环到只剩下最后一个数据元素为止。
稳定性：不稳定排序。
时间复杂度： 最坏、最好和平均复杂度均为O(n2)，所以，简单选择排序也是常见排序算法中性能最差的排序算法。简单选择排序的比较次数与文件的初始状态没有关系，在第i趟排序中选出最小排序码的记录，须要作n-i次比较，所以总的比较次数是：∑i=1n−1(n−i)=n(n−1)/2=O(n2)。
示例代码：
void selectSort(int A[],int len)
{
int i,j,k;
for(i=0;i<len;i++){
k=i;
for(j=i+1;j<len;j++){
if(A[j]<A[k])
k=j;
}
if(i!=k){
A[i]=A[i]+A[k];
A[k]=A[i]-A[k];
A[i]=A[i]-A[k];
}
}
}
2.3.2堆排序
直接选择排序中，第一次选择通过了n-1次比较，只是从排序码序列中选出了一个最小的排序码，而没有保存其余中间比较结果。因此后一趟排序时又要重复许多比较操做，下降了效率。J. Willioms和Floyd在1964年提出了堆排序方法，避免这一缺点。
堆的性质：
（1）性质：彻底二叉树或者是近似彻底二叉树；
（2）分类：大顶堆：父节点不小于子节点键值，小顶堆：父节点不大于子节点键值；图展现一个最小堆：
（3）左右孩子：没有大小的顺序。
（4）堆的存储
通常都用数组来存储堆，i结点的父结点下标就为(i–1)/2。它的左右子结点下标分别为 2∗i+1 和 2∗i+2。如第0个结点左右子结点下标分别为1和2。
（5）堆的操做
创建：
以最小堆为例，若是以数组存储元素时，一个数组具备对应的树表示形式，但树并不知足堆的条件，须要从新排列元素，能够创建“堆化”的树。
插入：
将一个新元素插入到表尾，即数组末尾时，若是新构成的二叉树不知足堆的性质，须要从新排列元素，下图演示了插入15时，堆的调整。
删除：
堆排序中，删除一个元素老是发生在堆顶，由于堆顶的元素是最小的（小顶堆中）。表中最后一个元素用来填补空缺位置，结果树被更新以知足堆条件。
稳定性：不稳定排序。
插入代码实现：
每次插入都是将新数据放在数组最后。能够发现从这个新数据的父结点到根结点必然为一个有序的数列，如今的任务是将这个新数据插入到这个有序数据中，这就相似于直接插入排序中将一个数据并入到有序区间中，这是节点“上浮”调整。不难写出插入一个新数据时堆的调整代码：
//新加入i结点,其父结点为(i-1)/2
//参数：a：数组，i：新插入元素在数组中的下标
void minHeapFixUp(int a[], int i)
{
int j, temp;
temp = a[i];
j = (i-1)/2; //父结点
while (j >= 0 && i != 0)
{
if (a[j] <= temp)//若是父节点不大于新插入的元素，中止寻找
break;
a[i]=a[j]; //把较大的子结点往下移动,替换它的子结点
i = j;
j = (i-1)/2;
}
a[i] = temp;
}
所以，插入数据到最小堆时：
//在最小堆中加入新的数据data
//a：数组，index：插入的下标，
void minHeapAddNumber(int a[], int index, int data)
{
a[index] = data;
minHeapFixUp(a, index);
}
删除代码实现：
按定义，堆中每次都只能删除第0个数据。为了便于重建堆，实际的操做是将数组最后一个数据与根结点，而后再从根结点开始进行一次从上向下的调整。
调整时先在左右儿子结点中找最小的，若是父结点不大于这个最小的子结点说明不须要调整了，反之将最小的子节点换到父结点的位置。此时父节点实际上并不须要换到最小子节点的位置，由于这不是父节点的最终位置。但逻辑上父节点替换了最小的子节点，而后再考虑父节点对后面的结点的影响。至关于从根结点将一个数据的“下沉”过程。下面给出代码：
//a为数组，从index节点开始调整,len为节点总数 从0开始计算index节点的子节点为 2*index+1, 2*index+2,len/2-1为最后一个非叶子节点
void minHeapFixDown(int a[],int len,int index){
if(index>(len/2-1))//index为叶子节点不用调整
return;
int tmp=a[index];
int lastIndex=index;
while(index<=(len/2-1)){ //当下沉到叶子节点时，就不用调整了
if(a[2*index+1]<tmp) //若是左子节点大于该节点
lastIndex = 2*index+1;
//若是存在右子节点且大于左子节点和该节点
if(2*index+2<len && a[2*index+2]<a[2*index+1]&& a[2*index+2]<tmp)
lastIndex = 2*index+2;
if(lastIndex!=index){ //若是左右子节点有一个小于该节点则设置该节点的下沉位置
a[index]=a[lastIndex];
index=lastIndex;
}else break; //不然该节点不用下沉调整
}
a[lastIndex]=tmp;//将该节点放到最后的位置
}
根据思想，能够有不一样版本的代码实现，以上是和孙凛同窗一块儿讨论出的一个版本，在这里感谢他的参与，读者可另行给出。我的体会，这里建议你们根据对堆调整的过程的理解，写出本身的代码，切勿看示例代码去理解算法，而是理解算法思想写出代码，不然很快就会忘记。
建堆：
有了堆的插入和删除后，再考虑下如何对一个数据进行堆化操做。要一个一个的从数组中取出数据来创建堆吧，不用！先看一个数组，以下图：
很明显，对叶子结点来讲，能够认为它已是一个合法的堆了即20，60， 65， 4， 49都分别是一个合法的堆。只要从A[4]=50开始向下调整就能够了。而后再取A[3]=30，A[2] = 17，A[1] = 12，A[0] = 9分别做一次向下调整操做就能够了。下图展现了这些步骤：
写出堆化数组的代码：
//创建最小堆
//a:数组，n：数组长度
void makeMinHeap(int a[], int n)
{
for (int i = n/2-1; i >= 0; i--)
minHeapFixDown(a, i, n);
}
（6）堆排序的实现
因为堆也是用数组来存储的，故对数组进行堆化后，第一次将A[0]与A[n - 1]交换，再对A[0…n-2]从新恢复堆。第二次将A[0]与A[n – 2]交换，再对A[0…n - 3]从新恢复堆，重复这样的操做直到A[0]与A[1]交换。因为每次都是将最小的数据并入到后面的有序区间，故操做完成后整个数组就有序了。有点相似于直接选择排序。
所以，完成堆排序并无用到前面说明的插入操做，只用到了建堆和节点向下调整的操做，堆排序的操做以下：
//array:待排序数组，len：数组长度
void heapSort(int array[],int len){
//建堆
makeMinHeap(array, len);
//根节点和最后一个叶子节点交换，并进行堆调整，交换的次数为len-1次
for(int i=0;i<len-1;++i){
//根节点和最后一个叶子节点交换
array[0] += array[len-i-1];
array[len-i-1] = array[0]-array[len-i-1];
array[0] = array[0]-array[len-i-1];
//堆调整
minHeapFixDown(array, 0, len-i-1);
}
}
（7）堆排序的性能分析
因为每次从新恢复堆的时间复杂度为O(logN)，共N - 1次堆调整操做，再加上前面创建堆时N / 2次向下调整，每次调整时间复杂度也为O(logN)。两次次操做时间相加仍是O(N * logN)。故堆排序的时间复杂度为O(N * logN)。
最坏状况：若是待排序数组是有序的，仍然须要O(N * logN)复杂度的比较操做，只是少了移动的操做；
最好状况：若是待排序数组是逆序的，不只须要O(N * logN)复杂度的比较操做，并且须要O(N * logN)复杂度的交换操做。总的时间复杂度仍是O(N * logN)。
所以，堆排序和快速排序在效率上是差很少的，可是堆排序通常优于快速排序的重要一点是，数据的初始分布状况对堆排序的效率没有大的影响。
2.4归并排序
算法思想：
归并排序属于比较类非线性时间排序，号称比较类排序中性能最佳者，在数据中应用中较广。
归并排序是分治法（Divide and Conquer）的一个典型的应用。将已有序的子序列合并，获得彻底有序的序列；即先使每一个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。
稳定性：稳定排序算法；
时间复杂度: 最坏，最好和平均时间复杂度都是Θ(nlgn)。
具体的实现见本人的另外一篇blog：二路归并排序简介及其并行化。
2.5线性时间非比较类排序
2.5.1计数排序
计数排序是一个非基于比较的排序算法，该算法于1954年由 Harold H. Seward 提出，它的优点在于在对于较小范围内的整数排序。它的复杂度为Ο(n+k)（其中k是待排序数的范围），快于任何比较排序算法，缺点就是很是消耗空间。很明显，若是并且当O(k)>O(n*log(n))的时候其效率反而不如基于比较的排序，好比堆排序和归并排序和快速排序。
算法原理：
基本思想是对于给定的输入序列中的每个元素x，肯定该序列中值小于x的元素的个数。一旦有了这个信息，就能够将x直接存放到最终的输出序列的正确位置上。例如，若是输入序列中只有17个元素的值小于x的值，则x能够直接存放在输出序列的第18个位置上。固然，若是有多个元素具备相同的值时，咱们不能将这些元素放在输出序列的同一个位置上，在代码中做适当的修改便可。
算法步骤：
（1）找出待排序的数组中最大的元素；
（2）统计数组中每一个值为i的元素出现的次数，存入数组C的第i项；
（3）对全部的计数累加（从C中的第一个元素开始，每一项和前一项相加）；
（4）反向填充目标数组：将每一个元素i放在新数组的第C(i)项，每放一个元素就将C(i)减去1。
时间复杂度：Ο(n+k)。
空间复杂度：Ο(k)。
要求：待排序数中最大数值不能太大。
稳定性：稳定。
代码示例：
#define MAXNUM 20 //待排序数的最大个数
#define MAX 100 //待排序数的最大值
int sorted_arr[MAXNUM]={0};
//计算排序
//arr:待排序数组，sorted_arr：排好序的数组，n：待排序数组长度
void countSort(int *arr, int *sorted_arr, int n)
{
int i;
int *count_arr = (int *)malloc(sizeof(int) * (MAX+1));
//初始化计数数组
memset(count_arr,0,sizeof(int) * (MAX+1));
//统计i的次数
for(i = 0;i<n;i++)
count_arr[arr[i]]++;
//对全部的计数累加，做用是统计arr数组值和小于小于arr数组值出现的个数
for(i = 1; i<=MAX; i++)
count_arr[i] += count_arr[i-1];
//逆向遍历源数组（保证稳定性），根据计数数组中对应的值填充到新的数组中
for(i = n-1; i>=0; i--)
{
//count_arr[arr[i]]表示arr数组中包括arr[i]和小于arr[i]的总数
sorted_arr[count_arr[arr[i]]-1] = arr[i];
//若是arr数组中有相同的数，arr[i]的下标减一
count_arr[arr[i]]--;
}
free(count_arr);
}
注意：计数排序是典型的以空间换时间的排序算法，对待排序的数据有严格的要求，好比待排序的数值中包含负数，最大值都有限制，请谨慎使用。
2.5.2基数排序
基数排序属于“分配式排序”（distribution sort），是非比较类线性时间排序的一种，又称“桶子法”（bucket sort）。顾名思义，它是透过键值的部分信息，将要排序的元素分配至某些“桶”中，藉以达到排序的做用。
具体描述即代码示例见本人另外一篇blog:基数排序简介及其并行化。
2.5.3桶排序
桶排序也是分配排序的一种，但其是基于比较排序的，这也是与基数排序最大的区别所在。
思想：桶排序算法想法相似于散列表。首先要假设待排序的元素输入符合某种均匀分布，例如数据均匀分布在[ 0,1）区间上，则可将此区间划分为10个小区间，称为桶，对散布到同一个桶中的元素再排序。
要求：待排序数长度一致。
排序过程：
（1）设置一个定量的数组看成空桶子；
（2）寻访序列，而且把记录一个一个放到对应的桶子去；
（3）对每一个不是空的桶子进行排序。
（4）从不是空的桶子里把项目再放回原来的序列中。
例如待排序列K= {4九、 38 、 3五、 97 、 7六、 73 、 2七、 49 }。这些数据所有在1—100之间。所以咱们定制10个桶，而后肯定映射函数f(k)=k/10。则第一个关键字49将定位到第4个桶中(49/10=4)。依次将全部关键字所有堆入桶中，并在每一个非空的桶中进行快速排序。
时间复杂度：
对N个关键字进行桶排序的时间复杂度分为两个部分：
(1) 循环计算每一个关键字的桶映射函数，这个时间复杂度是O(N)。
(2) 利用先进的比较排序算法对每一个桶内的全部数据进行排序，对于N个待排数据，M个桶，平均每一个桶[N/M]个数据，则桶内排序的时间复杂度为 ∑i=1MO(Ni∗logNi)=O(N∗logNM) 。其中Ni 为第i个桶的数据量。
所以，平均时间复杂度为线性的O(N+C)，C为桶内排序所花费的时间。当每一个桶只有一个数，则最好的时间复杂度为：O(N)。
示例代码：
typedef struct node
{
int keyNum;//桶中数的数量
int key; //存储的元素
struct node * next;
}KeyNode;
//keys待排序数组，size数组长度，bucket_size桶的数量
void inc_sort(int keys[],int size,int bucket_size)
{
KeyNode* k=(KeyNode *)malloc(sizeof(KeyNode)); //用于控制打印
int i,j,b;
KeyNode **bucket_table=(KeyNode **)malloc(bucket_size*sizeof(KeyNode *));
for(i=0;i<bucket_size;i++)
{
bucket_table[i]=(KeyNode *)malloc(sizeof(KeyNode));
bucket_table[i]->keyNum=0;//记录当前桶中是否有数据
bucket_table[i]->key=0; //记录当前桶中的数据
bucket_table[i]->next=NULL;
}
for(j=0;j<size;j++)
{
int index;
KeyNode *p;
KeyNode *node=(KeyNode *)malloc(sizeof(KeyNode));
node->key=keys[j];
node->next=NULL;
index=keys[j]/10; //映射函数计算桶号
p=bucket_table[index]; //初始化P成为桶中数据链表的头指针
if(p->keyNum==0)//该桶中尚未数据
{
bucket_table[index]->next=node;
(bucket_table[index]->keyNum)++; //桶的头结点记录桶内元素各数，此处加一
}
else//该桶中已有数据
{
//链表结构的插入排序
while(p->next!=NULL&&p->next->key<=node->key)
p=p->next;
node->next=p->next;
p->next=node;
(bucket_table[index]->keyNum)++;
}
}
//打印结果
for(b=0;b<bucket_size;b++)
//判断条件是跳过桶的头结点，桶的下个节点为元素节点不为空
for(k=bucket_table[b];k->next!=NULL;k=k->next)
{
printf("%d ",k->next->key);
}
}
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