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八种排序算法总结(9)

总结

各种排序的稳定性,时间复杂度和空间复杂度总结:

我们比较时间复杂度函数的情况:

时间复杂度函数O(n)的增长情况

所以对n较大的排序记录。一般的选择都是时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法。

时间复杂度来说:

(1)平方阶(O(n2))排序

各类简单排序:直接插入、直接选择和冒泡排序;

(2)线性对数阶(O(nlog2n))排序

快速排序、堆排序和归并排序;

(3)O(n1+§))排序,§是介于0和1之间的常数。

希尔排序

(4)线性阶(O(n))排序

基数排序,此外还有桶、箱排序。

说明:

当原表有序或基本有序时,直接插入排序和冒泡排序将大大减少比较次数和移动记录的次数,时间复杂度可降至O(n);

而快速排序则相反,当原表基本有序时,将蜕化为冒泡排序,时间复杂度提高为O(n2);

原表是否有序,对简单选择排序、堆排序、归并排序和基数排序的时间复杂度影响不大。

稳定性:

排序算法的稳定性:若待排序的序列中,存在多个具有相同关键字的记录,经过排序, 这些记录的相对次序保持不变,则称该算法是稳定的;若经排序后,记录的相对 次序发生了改变,则称该算法是不稳定的。

稳定性的好处:排序算法如果是稳定的,那么从一个键上排序,然后再从另一个键上排序,第一个键排序的结果可以为第二个键排序所用。基数排序就是这样,先按低位排序,逐次按高位排序,低位相同的元素其顺序再高位也相同时是不会改变的。另外,如果排序算法稳定,可以避免多余的比较;

稳定的排序算法:冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序

不是稳定的排序算法:选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序

选择排序算法准则:

每种排序算法都各有优缺点。因此,在实用时需根据不同情况适当选用,甚至可以将多种方法结合起来使用。

选择排序算法的依据

影响排序的因素有很多,平均时间复杂度低的算法并不一定就是最优的。相反,有时平均时间复杂度高的算法可能更适合某些特殊情况。同时,选择算法时还得考虑它的可读性,以利于软件的维护。一般而言,需要考虑的因素有以下四点:

1.待排序的记录数目n的大小;

2.记录本身数据量的大小,也就是记录中除关键字外的其他信息量的大小;

3.关键字的结构及其分布情况;

4.对排序稳定性的要求。

设待排序元素的个数为n.

1)当n较大,则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法:快速排序、堆排序或归并排序序。

快速排序:是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法,当待排序的关键字是随机分布时,快速排序的平均时间最短;

堆排序 :  如果内存空间允许且要求稳定性的,

归并排序:它有一定数量的数据移动,所以我们可能过与插入排序组合,先获得一定长度的序列,然后再合并,在效率上将有所提高。

2)  当n较大,内存空间允许,且要求稳定性 =》归并排序

3)当n较小,可采用直接插入或直接选择排序。

直接插入排序:当元素分布有序,直接插入排序将大大减少比较次数和移动记录的次数。

直接选择排序 :元素分布有序,如果不要求稳定性,选择直接选择排序

5)一般不使用或不直接使用传统的冒泡排序。

6)基数排序

它是一种稳定的排序算法,但有一定的局限性:

1、关键字可分解。

2、记录的关键字位数较少,如果密集更好

3、如果是数字时,最好是无符号的,否则将增加相应的映射复杂度,可先将其正负分开排序。

原文:http://blog.csdn.net/bamboo_cqh/article/details/56665900

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