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各种常用排序算法 |
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类别 |
排序方法 |
时间复杂度 |
空间复杂度 |
稳定性 |
复杂性 |
特点 |
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最好 |
平均 |
最坏 |
辅助存储 |
简单 |
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插入 排序 |
直接插入 Insert |
O(N) |
O(N2) |
O(N2) |
O(1) |
稳定 |
简单 |
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希尔排序 Shell |
O(N) |
O(N1.3) |
O(N2) |
O(1) |
不稳定 |
复杂 |
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选择 排序 |
直接选择 Select |
O(N) |
O(N2) |
O(N2) |
O(1) |
不稳定 |
按理说平均复杂度和最坏复杂度相同是稳定排序。但是：序列5 8 5 2 9，第一遍选择第1个元素5会和2交换，那么原序列中2个5的相对前后顺序就被破坏了，所以选择排序不是一个稳定的排序算法。 |
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堆排序 Heap |
O(N*log2N) |
O(N*log2N) |
O(N*log2N) |
O(1) |
不稳定 |
复杂 |
堆排序跟直接选择类似 |
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交换 排序 |
冒泡排序 Buble |
O(N) |
O(N2) |
O(N2) |
O(1) |
稳定 |
简单 |
1、冒泡排序是一种用时间换空间的排序方法，n小时好 2、最坏情况是把顺序的排列变成逆序，或者把逆序的数列变成顺序，最差时间复杂度O(N^2)只是表示其操作次数的数量级 3、最好的情况是数据本来就有序，复杂度为O(n) |
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快速排序 Quick |
O(N*log2N) |
O(N*log2N) |
O(N2) |
O(log2n)~O(n) |
不稳定 |
复杂 |
1、n大时好，快速排序比较占用内存，内存随n的增大而增大，但却是效率高不稳定的排序算法。 2、划分之后一边是一个，一边是n-1个， 这种极端情况的时间复杂度就是O(N^2) 3、最好的情况是每次都能均匀的划分序列，O(N*log2N) |
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归并排序 Merge |
O(N*log2N) |
O(N*log2N) |
O(N*log2N) |
O(n) |
稳定 |
复杂 |
1、n大时好，归并比较占用内存，内存随n的增大而增大，但却是效率高且稳定的排序算法。 |
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基数排序 Radix |
O(d(r+n)) |
O(d(r+n)) |
O(d(r+n)) |
O(rd+n) |
稳定 |
复杂 |
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注：r代表关键字基数，d代表长度，n代表关键字个数 |
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注：
1、归并排序每次递归都要用到一个辅助表，长度与待排序的表长度相同，虽然递归次数是O(log2n)，但每次递归都会释放掉所占的辅助空间，
2、快速排序空间复杂度只是在通常情况下才为O(log2n)，如果是最坏情况的话，很显然就要O(n)的空间了。当然，可以通过随机化选择pivot来将空间复杂度降低到O(log2n)。
时间： 2024-12-22 22:19:21