前言

現在IT這塊找工作，不會幾個算法都不好意思出門，排序算法恰巧是其中最簡單的，我接觸的第一個算法就是它，但是你知道怎麽分析一個排序算法麽？有很多時間復雜度相同的排序算法，在實際編碼中，那又如何選擇呢？下面我們帶著問題一起學習一下。

正文

一、常見經典的排序方法

（圖片來自於一像素）

插入排序

歸並排序

快速排序

冒泡排序

選擇排序

計數排序

計數排序

堆排序

二、 按照時間復雜度歸類

三、如何分析一個“排序算法”？

從三個方面入手

a、算法的執行效率

b、排序算法的內存消耗

算法消耗可以通過空間復雜度來衡量

原地排序算法：特指空間復雜度是O(1)的排序算法。

c、排序算法的穩定性

四、詳解冒泡排序

默認從小到大未有序

逆序度=滿有序度-有序度 排序的過程實際上就是增加有序度，減少逆序度的過程

// 冒泡排序，a 表示數組，n 表示數組大小
public void bubbleSort(int[] a, int n) {
  if (n <= 1) return;
 
 for (int i = 0; i < n; ++i) {
    // 提前退出冒泡循環的標誌位
    boolean flag = false;
    for (int j = 0; j < n - i - 1; ++j) {
      if (a[j] > a[j+1]) { // 交換
        int tmp = a[j];
        a[j] = a[j+1];
        a[j+1] = tmp;
        flag = true;  // 表示有數據交換      
      }
    }
    if (!flag) break;  // 沒有數據交換，提前退出
  }
}

五、詳解插入排序

將數據分為兩個區間，已排序區間和未排序區間，初始已排序區間只有一個元素(即第一個數據)，我們取未排序區間的元素，在已排序的區間中找到合適的位置插入位置插入，並保證已排序區間數據一直有序，重復過程，直到未排序區間中沒有元素

運行過程中看得出來，不需要額外的存儲空間，所以空間復雜度為0（1），也是原地排序算法

同樣值的元素，前後順序保持不變，是穩定的排序算法

時間復雜度：

最好時間復雜度為O(n)

最壞時間復雜度為O(n²)

平均時間復雜度為O(n²)

代碼實現：

// 插入排序，a 表示數組，n 表示數組大小
public void insertionSort(int[] a, int n) {
  if (n <= 1) return;

  for (int i = 1; i < n; ++i) {
    int value = a[i];
    int j = i - 1;
    // 查找插入的位置
    for (; j >= 0; --j) {
      if (a[j] > value) {
        a[j+1] = a[j];  // 數據移動
      } else {
        break;
      }
    }
    a[j+1] = value; // 插入數據
  }
}

六、詳解選擇排序

七、各種排序方法的匯總比較

八、選擇排序和插入排序的時間復雜度相同，都是O(n^2)，在實際的軟件開發中，為什麽我們更傾向於使用插入排序而不是冒泡排序算法呢？

結尾

大家不妨試著分析一下其他的幾種算法。

看再多遍都不如寫一篇來得深刻，建議大家多敲。

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作者：Dawnzhang
出處：https://www.cnblogs.com/clwydjgs/p/9815690.html

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