各种经典排序算法
十大经典排序算法总结
⼗⼤经典排序算法总结最近⼏天在研究算法，将⼏种排序算法整理了⼀下，便于对这些排序算法进⾏⽐较，若有错误的地⽅，还请⼤家指正0、排序算法说明0.1 排序术语稳定：如果a=b,且a原本排在b前⾯，排序之后a仍排在b的前⾯不稳定：如果a=b,且a原本排在b前⾯，排序之后排在b的后⾯时间复杂度：⼀个算法执⾏所耗费的时间空间复杂度：⼀个算法执⾏完所需内存的⼤⼩内排序：所有排序操作都在内存中完成外排序：由于数据太⼤，因此把数据放在磁盘中，⽽排序通过磁盘和内存的数据传输才能进⾏0.2算法时间复杂度、空间复杂度⽐较0.3名词解释n:数据规模k:桶的个数In-place:占⽤常数内存，不占⽤额外内存Out-place:占⽤额外内存0.4算法分类1.冒泡排序冒泡排序是⼀种简单的排序算法。
它重复地⾛访过要排序的数列，⼀次⽐较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。
⾛访数列的⼯作是重复地进⾏直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
这个算法的名字由来是因为越⼩的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端1.1算法描述⽐较相邻的元素，如果前⼀个⽐后⼀个打，就交换对每⼀对相邻元素做同样的⼯作，从开始第⼀对到结尾最后⼀对，这样在最后的元素应该会是最⼤的数针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后⼀个重复步骤1-3，知道排序完成1.2动图演⽰1.3代码实现public static int[] bubbleSort(int[] array) {if (array.length == 0)return array;for (int i = 0; i < array.length; i++)for (int j = 0; j < array.length - 1 - i; j++)if (array[j + 1] < array[j]) {int temp = array[j + 1];array[j + 1] = array[j];array[j] = temp;}return array;}1.4算法分析最佳情况：T(n) = O(n) 最差情况：T(n) = O(n2) 平均情况：T(n) = O(n2)2.选择排序表现简单直观的最稳定的排序算法之⼀，因为⽆论什么数据都是O(n2)的时间复杂度，⾸先在未排序序列中找到最⼩（⼤）元素，与数组中第⼀个元素交换位置，作为排序序列的起始位置，然后再从剩余未排序元素中继续寻找最⼩（⼤）的元素，与数组中的下⼀个元素交换位置，也就是放在已排序序列的末尾2.1算法描述1.初始状态：⽆序区为R[1..n],有序区为空2.第i躺排序开始时，当前有序区和⽆序区R[1..i-1]、R[i..n]3.n-1趟结束，数组有序化2.2动图演⽰2.3代码实现public static int[] selectionSort(int[] array) {if (array.length == 0)return array;for (int i = 0; i < array.length; i++) {int minIndex = i;for (int j = i; j < array.length; j++) {if (array[j] < array[minIndex]) //找到最⼩的数minIndex = j; //将最⼩数的索引保存}int temp = array[minIndex];array[minIndex] = array[i];array[i] = temp;}return array;}2.4算法分析最佳情况：T(n) = O(n2) 最差情况：T(n) = O(n2) 平均情况：T(n) = O(n2)3、插⼊排序是⼀种简单直观的排序算法，通过构建有序序列，对于未排序序列，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插⼊，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素腾出插⼊空间3.1算法描述1.从第⼀个元素开始，该元素可以认为已经被排序2.取出下⼀个元素（h），在已排序的元素序列中从后往前扫描3.如果当前元素⼤于h，将当前元素移到下⼀位置4.重复步骤3，直到找到已排序的元素⼩于等于h的位置5.将h插⼊到该位置6.重复步骤2-53.2动图演⽰3.3代码实现public static int[] insertionSort(int[] array) {if (array.length == 0)return array;int current;for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {current = array[i + 1];int preIndex = i;while (preIndex >= 0 && current < array[preIndex]) {array[preIndex + 1] = array[preIndex];preIndex--;}array[preIndex + 1] = current;}return array;}3.4算法分析最佳情况：T(n) = O(n) 最坏情况：T(n) = O(n2) 平均情况：T(n) = O(n2)4、希尔排序是简单插⼊排序经过改进之后的⼀个更⾼效的版本，也称为缩⼩增量排序，同时该算法是冲破O(n2）的第⼀批算法之⼀。
10种常用典型算法
10种常用典型算法1. 冒泡排序(Bubble Sort)冒泡排序是一种简单的排序算法。
它通过依次比较相邻的两个元素，如果顺序不对则交换位置。
这样，每一趟排序都会将最大的元素移动到末尾。
通过多次重复这个过程，直到所有元素按照升序排列为止。
2. 选择排序(Selection Sort)选择排序也是一种简单的排序算法。
它通过每次从未排序的部分中选出最小的元素，放到已排序部分的末尾。
通过多次重复这个过程，直到所有元素按照升序排列为止。
3. 插入排序(Insertion Sort)插入排序是一种简单且稳定的排序算法。
它通过将未排序的元素逐个插入到已排序部分的正确位置。
每次插入一个元素，已排序部分都是有序的。
通过多次重复这个过程，直到所有元素按照升序排列为止。
4. 快速排序(Quick Sort)快速排序是一种高效的排序算法。
它通过选择一个基准元素，将数组分成两部分，一部分元素小于基准，另一部分元素大于基准。
然后对这两部分递归地进行快速排序。
通过多次重复这个过程，直到所有元素按照升序排列为止。
5. 归并排序(Merge Sort)归并排序是一种稳定的排序算法。
它通过将数组递归地分成两半，分别对这两半进行归并排序，然后将排序好的两部分合并起来。
通过多次重复这个过程，直到所有元素按照升序排列为止。
6. 堆排序(Heap Sort)堆排序是一种高效的排序算法。
它利用堆的性质来进行排序，通过构建一个最大堆或最小堆，并不断地取出堆顶元素并调整堆。
通过多次重复这个过程，直到所有元素按照升序排列为止。
7. 计数排序(Counting Sort)计数排序是一种非比较性的整数排序算法。
它通过统计每个元素的个数来排序。
首先统计每个元素出现的次数，然后根据元素的大小顺序将其放入新的数组中。
通过多次重复这个过程，直到所有元素按照升序排列为止。
8. 桶排序(Bucket Sort)桶排序是一种非比较性的排序算法。
它通过将元素划分到不同的桶中，每个桶内再使用其他排序算法进行排序。
10个经典的C语言基础算法及代码
10个经典的C语言基础算法及代码1.冒泡排序算法冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法，在每一轮遍历中比较相邻的两个元素，如果顺序不正确则交换它们，直到整个数组有序为止。
```cvoid bubbleSort(int arr[], int n)for (int i = 0; i < n-1; i++)for (int j = 0; j < n-1-i; j++)if (arr[j] > arr[j+1])int temp = arr[j];arr[j] = arr[j+1];arr[j+1] = temp;}}}```2.选择排序算法选择排序是一种简单直观的排序算法，它每次从待排序的数组中选择最小（或最大）的元素，并放到已排序的数组末尾。
```cvoid selectionSort(int arr[], int n)for (int i = 0; i < n-1; i++)int min_index = i;for (int j = i+1; j < n; j++)if (arr[j] < arr[min_index])min_index = j;}}int temp = arr[i];arr[i] = arr[min_index];arr[min_index] = temp;}```3.插入排序算法插入排序的基本思想是将数组分为已排序和未排序两部分，每次将未排序的元素插入到已排序的合适位置。
```cvoid insertionSort(int arr[], int n)for (int i = 1; i < n; i++)int key = arr[i];int j = i - 1;while (j >= 0 && arr[j] > key)arr[j+1] = arr[j];j--;}arr[j+1] = key;}```4.快速排序算法快速排序使用分治法的思想，每次选择一个基准元素，将小于基准的元素放到左边，大于基准的元素放到右边，然后递归地对左右两个子数组进行排序。
各种排序算法的总结和比较
各种排序算法的总结和比较1 快速排序（QuickSort ）快速排序是一个就地排序，分而治之，大规模递归的算法。
从本质上来说，它是归并排序的就地版本。
快速排序可以由下面四步组成。
（1 ）如果不多于1 个数据，直接返回。
（2 ）一般选择序列最左边的值作为支点数据。
（3 ）将序列分成2 部分，一部分都大于支点数据，另外一部分都小于支点数据。
（4 ）对两边利用递归排序数列。
快速排序比大部分排序算法都要快。
尽管我们可以在某些特殊的情况下写出比快速排序快的算法，但是就通常情况而言，没有比它更快的了。
快速排序是递归的，对于内存非常有限的机器来说，它不是一个好的选择。
2 归并排序（MergeSort ）归并排序先分解要排序的序列，从1 分成2 ，2 分成4 ，依次分解，当分解到只有1 个一组的时候，就可以排序这些分组，然后依次合并回原来的序列中，这样就可以排序所有数据。
合并排序比堆排序稍微快一点，但是需要比堆排序多一倍的内存空间，因为它需要一个额外的数组。
3 堆排序( HeapSort )堆排序适合于数据量非常大的场合(百万数据)。
堆排序不需要大量的递归或者多维的暂存数组。
这对于数据量非常巨大的序列是合适的。
比如超过数百万条记录，因为快速排序，归并排序都使用递归来设计算法，在数据量非常大的时候，可能会发生堆栈溢出错误。
堆排序会将所有的数据建成一个堆，最大的数据在堆顶，然后将堆顶数据和序列的最后一个数据交换。
接下来再次重建堆，交换数据，依次下去，就可以排序所有的数据。
4 Shell 排序( ShellSort )Shell 排序通过将数据分成不同的组，先对每一组进行排序，然后再对所有的元素进行一次插入排序，以减少数据交换和移动的次数。
平均效率是O(nlogn) 。
其中分组的合理性会对算法产生重要的影响。
现在多用D.E.Knuth 的分组方法。
Shell 排序比冒泡排序快5 倍，比插入排序大致快2 倍。
Shell 排序比起QuickSort ，MergeSort ，HeapSort 慢很多。
php的9个经典排序算法
以下是使用PHP 实现的9个经典的排序算法：1. 冒泡排序```function bubble_sort($arr) {$n = count($arr);if ($n <= 1) {return $arr;}for ($i = 0; $i < $n; $i++) {for ($j = 0; $j < $n - $i - 1; $j++) {if ($arr[$j] > $arr[$j+1]) {$temp = $arr[$j+1];$arr[$j+1] = $arr[$j];$arr[$j] = $temp;}}}return $arr;}```2. 选择排序```function selection_sort($arr) {$n = count($arr);if ($n <= 1) {return $arr;}for ($i = 0; $i < $n; $i++) {$minIndex = $i;for ($j = $i+1; $j < $n; $j++) {if ($arr[$j] < $arr[$minIndex]) {$minIndex = $j;}}$temp = $arr[$i];$arr[$i] = $arr[$minIndex];$arr[$minIndex] = $temp;}return $arr;}```3. 插入排序```function insertion_sort($arr) {$n = count($arr);if ($n <= 1) {return $arr;}for ($i = 1; $i < $n; $i++) {$value = $arr[$i];$j = $i - 1;for (; $j >= 0; $j--) {if ($arr[$j] > $value) {$arr[$j+1] = $arr[$j];} else {break;}}$arr[$j+1] = $value;}return $arr;}```4. 快速排序```function quick_sort($arr) {$n = count($arr);if ($n <= 1) {return $arr;}$pivotIndex = floor($n/2);$pivot = $arr[$pivotIndex];$left = array();$right = array();for ($i = 0; $i < $n; $i++) {if ($i == $pivotIndex) {continue;} else if ($arr[$i] < $pivot) {$left[] = $arr[$i];} else {$right[] = $arr[$i];}}return array_merge(quick_sort($left), array($pivot), quick_sort($right));}```5. 归并排序```function merge_sort($arr) {$n = count($arr);if ($n <= 1) {return $arr;}$mid = floor($n/2);$left = array_slice($arr, 0, $mid);$right = array_slice($arr, $mid);$left = merge_sort($left);$right = merge_sort($right);$newArr = array();while (count($left) && count($right)) {$newArr[] = $left[0] < $right[0] ? array_shift($left) : array_shift($right);}return array_merge($newArr, $left, $right);}```6. 堆排序```function heap_sort(&$arr) {$n = count($arr);if ($n <= 1) {return;}build_heap($arr);for ($i = $n-1; $i > 0; $i--) {$temp = $arr[0];$arr[0] = $arr[$i];$arr[$i] = $temp;heapify($arr, 0, $i);}}function build_heap(&$arr) {$n = count($arr);for ($i = floor($n/2)-1; $i >= 0; $i--) {heapify($arr, $i, $n);}}function heapify(&$arr, $i, $n) {$left = 2*$i+1;$right = 2*$i+2;$largest = $i;if ($left < $n && $arr[$left] > $arr[$largest]) {$largest = $left;}if ($right < $n && $arr[$right] > $arr[$largest]) {$largest = $right;}if ($largest != $i) {$temp = $arr[$i];$arr[$i] = $arr[$largest];$arr[$largest] = $temp;heapify($arr, $largest, $n);}}```7. 希尔排序```function shell_sort($arr) {$n = count($arr);if ($n <= 1) {return $arr;}$gap = floor($n/2);while ($gap > 0) {for ($i = $gap; $i < $n; $i++) {$temp = $arr[$i];for ($j = $i-$gap; $j >= 0 && $arr[$j] > $temp; $j -= $gap) {$arr[$j+$gap] = $arr[$j];}$arr[$j+$gap] = $temp;}$gap = floor($gap/2);}return $arr;}```8. 计数排序```function counting_sort($arr) {$n = count($arr);if ($n <= 1) {return $arr;}$maxVal = max($arr);$countArr = array_fill(0, $maxVal+1, 0);for ($i = 0; $i < $n; $i++) {$countArr[$arr[$i]]++;}for ($i = 1; $i < $maxVal+1; $i++) {$countArr[$i] += $countArr[$i-1];}$tmpArr = array();for ($i = $n-1; $i >= 0; $i--) {$tmpArr[$countArr[$arr[$i]]-1] = $arr[$i];$countArr[$arr[$i]]--;}for ($i = 0; $i < $n; $i++) {$arr[$i] = $tmpArr[$i];}return $arr;}```9. 桶排序```function bucket_sort($arr) {$n = count($arr);if ($n <= 1) {return $arr;}$maxVal = max($arr);$bucketSize = 10;$bucketCount = floor($maxVal / $bucketSize) + 1;$buckets = array();for ($i = 0; $i < $bucketCount; $i++) {$buckets[$i] = array();}for ($i = 0; $i < $n; $i++) {$index = floor($arr[$i] / $bucketSize);array_push($buckets[$index], $arr[$i]);}$newArr = array();for ($i = 0; $i < $bucketCount; $i++) {$bucketArr = $buckets[$i];$len = count($bucketArr);if ($len > 1) {sort($bucketArr);}for ($j = 0; $j < $len; $j++) {array_push($newArr, $bucketArr[$j]);}}return $newArr;}```以上就是使用PHP 实现的9个经典的排序算法。
数字的顺序排列方法
数字的顺序排列方法数字的顺序排列在我们日常生活中非常常见。
无论是整数还是小数，数字的排列顺序对我们的计算和理解都至关重要。
在本文中，我们将探讨一些数字的顺序排列方法，包括升序排列和降序排列。
一、升序排列升序排列是指将一组数字按照从小到大的顺序进行排列。
这种排列方法可以帮助我们快速查找最小值或者整理数据。
下面是一些常见的升序排列方法：1. 选择排序法：选择排序法是一种简单直观的排序方法。
该方法的基本步骤是首先从待排序的数据中选择最小的元素，然后将其放在序列的起始位置；接着在剩余的未排序数据中选择最小的元素，放在已排序序列的末尾；以此类推，直到所有的数据都排列完成。
2. 冒泡排序法：冒泡排序法是一种比较相邻元素并交换的排序方法。
该方法的基本步骤是从第一个元素开始，比较该元素与其后面的元素，如果前者大于后者，则交换它们的位置；接着对第二个元素和之后的元素进行比较，以此类推，直到最后一个元素。
重复以上步骤，直到所有的数据都排列完成。
3. 插入排序法：插入排序法是一种逐个将元素插入已排序序列的排序方法。
该方法的基本步骤是首先将序列的第一个元素视为已排序序列，然后从第二个元素开始，逐个将元素插入已排好序的序列中的适当位置，直到所有的数据都排列完成。
二、降序排列降序排列是指将一组数字按照从大到小的顺序进行排列。
这种排列方法可以帮助我们查找最大值或者从大到小整理数据。
下面是一些常见的降序排列方法：1. 快速排序法：快速排序法是一种基于分治思想的排序方法。
该方法的基本步骤是首先选择一个基准元素，然后将其他元素与基准元素进行比较，将小于等于基准的元素放在基准元素的左边，大于基准的元素放在基准元素的右边；接着对左右两个子序列进行递归快速排序，直到所有的数据都排列完成。
2. 堆排序法：堆排序法是一种基于二叉堆的排序方法。
该方法的基本步骤是首先将待排序的序列构建成一个大顶堆或小顶堆，然后将堆顶元素与序列最后一个元素进行交换，并将堆的大小减1；接着重新调整剩余元素的堆结构，重复以上步骤，直到所有的数据都排列完成。
排序算法十大经典方法
排序算法十大经典方法
排序算法是计算机科学中的经典问题之一，它们用于将一组元素按照一定规则排序。
以下是十大经典排序算法：
1. 冒泡排序：比较相邻元素并交换，每一轮将最大的元素移动到最后。
2. 选择排序：每一轮选出未排序部分中最小的元素，并将其放在已排序部分的末尾。
3. 插入排序：将未排序部分的第一个元素插入到已排序部分的合适位置。
4. 希尔排序：改进的插入排序，将数据分组排序，最终合并排序。
5. 归并排序：将序列拆分成子序列，分别排序后合并，递归完成。
6. 快速排序：选定一个基准值，将小于基准值的元素放在左边，大于基准值的元素放在右边，递归排序。
7. 堆排序：将序列构建成一个堆，然后一次将堆顶元素取出并调整堆。
8. 计数排序：统计每个元素出现的次数，再按照元素大小输出。
9. 桶排序：将数据分到一个或多个桶中，对每个桶进行排序，最后输出。
10. 基数排序：按照元素的位数从低到高进行排序，每次排序只考虑一位。
以上是十大经典排序算法，每个算法都有其优缺点和适用场景，选择合适的算法可以提高排序效率。
数字排列从小到大的数字排序
数字排列从小到大的数字排序在数学中，数字的排序是一种常见的操作，是我们学习数学的基础之一。
在进行数字排列时，按照从小到大的顺序排列数字是最常见的方式，它有助于我们更清晰地理解数字之间的大小关系。
在本文中，我们将介绍几种常见的从小到大的数字排序方法，以帮助读者更好地掌握这一基础概念。
1. 冒泡排序法
冒泡排序法是最基本的排序方法之一，它的原理是通过比较相邻的两个数字，如果前一个数字大于后一个数字，则交换它们的位置。
通过一轮比较和交换，可以将最大的数字“冒泡”到最后的位置。
重复这个过程，直到所有数字按照从小到大的顺序排列。
2. 快速排序法
快速排序法是一种效率较高的排序方法，它的原理是选择一个基准数，将小于基准数的数字放在基准数的左边，将大于基准数的数字放在基准数的右边。
然后分别对左右两边的数字进行递归排序，直到所有数字按照从小到大的顺序排列。
3. 插入排序法
插入排序法是一种简单直观的排序方法，它的原理是将一个数字插入到已经排好序的数组中，使得插入之后数组仍然有序。
通过不断插入数字的过程，可以将所有数字按照从小到大的顺序排列。
4. 选择排序法
选择排序法是一种直观简单的排序方法，它的原理是每次从未排序的数字中选择最小的数字，放到已排序数组的末尾。
通过重复这个过程，可以将所有数字按照从小到大的顺序排列。
通过以上介绍，我们可以看到，从小到大的数字排序是一个重要的基础知识，可以通过不同的排序方法来实现。
掌握这些排序方法，可以帮助我们更好地理解数字之间的大小关系，提高数学问题的解题能力。
希望本文的介绍对读者有所帮助，谢谢阅读。
【十大经典排序算法(动图演示)】 必学十大经典排序算法
【十大经典排序算法（动图演示）】必学十大经典排序算法0.1 算法分类十种常见排序算法可以分为两大类：比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此也称为非线性时间比较类排序。
非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此也称为线性时间非比较类排序。
0.2 算法复杂度0.3 相关概念稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。
不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a 可能会出现在b 的后面。
时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。
反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。
空间复杂度：是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。
1、冒泡排序（Bubble Sort）冒泡排序是一种简单的排序算法。
它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。
走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
1.1 算法描述比较相邻的元素。
如果第一个比第二个大，就交换它们两个；对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对，这样在最后的元素应该会是最大的数；针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个；重复步骤1~3，直到排序完成。
1.2 动图演示1.3 代码实现1.unction bubbleSort(arr) {2. varlen = arr.length;3. for(vari = 0; i arr[j+1]) {// 相邻元素两两对比6. vartemp = arr[j+1];// 元素交换7. arr[j+1] = arr[j];8. arr[j] = temp;9. }10. }11. }12. returnarr;13.}2、选择排序（Selection Sort）选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。
有序排序(高效排序)
有序排序(高效排序)引言有序排序是在计算机科学中非常常见且重要的概念。
它是将一组元素按照一定规则排列的过程。
高效排序是指在排序过程中尽量减少比较和交换的次数，以提高排序的效率和性能。
常见的有序排序算法下面是几种常见的有序排序算法：1. 冒泡排序: 冒泡排序是一种简单的排序算法，它通过不断交换相邻的元素，将最大的元素逐步地移动到最后。
它的时间复杂度为O(n^2)。
2. 插入排序: 插入排序是一种直观而简单的排序算法，它通过构建有序序列，对未排序的元素逐个插入到已排序序列的合适位置。
它的时间复杂度为O(n^2)。
3. 快速排序: 快速排序是一种高效的分治排序算法，它通过选择一个基准元素，将数组分成两个子数组，然后递归地对子数组进行排序。
它的平均时间复杂度为O(nlogn)。
4. 归并排序: 归并排序是一种稳定的分治排序算法，它将数组不断分成两个子数组，递归地对子数组进行排序，然后将两个有序子数组合并成一个有序数组。
它的时间复杂度为O(nlogn)。
5. 堆排序: 堆排序是一种比较高效的排序算法，它使用堆数据结构来实现排序过程。
它的时间复杂度为O(nlogn)。
如何选择合适的有序排序算法在实际应用中，如何选择合适的有序排序算法取决于以下几个因素：1. 数据规模: 如果数据规模较小，可以选择冒泡排序或插入排序等简单算法。
如果数据规模较大，则应该考虑使用更高效的排序算法，如快速排序或归并排序。
2. 数据特点: 如果数据已经基本有序，插入排序可能是一种更好的选择。
如果数据分布比较均匀，快速排序可能更适合。
3. 空间复杂度: 如果对内存空间有限制，应该选择使用原地排序算法，如快速排序或堆排序。
否则，可以使用归并排序等其他排序算法。
总结有序排序是计算机科学中的重要概念，常见的都序排序算法有冒泡排序、插入排序、快速排序、归并排序和堆排序。
选择合适的有序排序算法应根据数据规模、数据特点和空间复杂度等因素进行考虑。
十种排序方法
十种排序方法排序是计算机科学中常见的操作，它将一组数据按照一定的规则进行重新排列，以便更方便地进行查找、比较和分析。
在本文中，我将介绍十种常见的排序方法，并对它们的原理和特点进行详细讲解。
一、冒泡排序冒泡排序是一种简单直观的排序算法，它重复地遍历待排序的元素，比较相邻的两个元素，并按照规定的顺序交换它们，直到整个序列有序为止。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。
二、选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法，它每次从待排序的元素中选择最小（或最大）的元素，放到已排序序列的末尾，直到整个序列有序为止。
选择排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。
三、插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法，它将待排序的元素插入到已排序序列的合适位置，使得插入之后的序列仍然有序。
插入排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。
四、希尔排序希尔排序是插入排序的一种改进算法，它通过将待排序的元素分组，分组进行插入排序，然后逐步缩小分组的间隔，直到间隔为1，最后进行一次完整的插入排序。
希尔排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(1)。
五、归并排序归并排序是一种分治排序算法，它将待排序的序列分成两个子序列，分别进行排序，然后将已排序的子序列合并成一个有序序列。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)。
六、快速排序快速排序是一种分治排序算法，它通过选择一个基准元素，将待排序的序列分成两个子序列，一边存放比基准元素小的元素，一边存放比基准元素大的元素，然后对两个子序列进行递归排序。
快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(logn)。
七、堆排序堆排序是一种选择排序算法，它通过构建一个最大堆（或最小堆），将堆顶元素与堆的最后一个元素交换，并对剩余的元素进行调整，直到整个序列有序为止。
堆排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(1)。
经典十大排序算法
经典⼗⼤排序算法前⾔排序种类繁多，⼤致可以分为两⼤类：⽐较类排序：属于⾮线性时间排序，时间复杂度不能突破下界O(nlogn);⾮⽐较类排序：能达到线性时间O(n)，不是通过⽐较来排序，有基数排序、计数排序、桶排序。
了解⼀个概念：排序的稳定性稳定是指相同⼤⼩的元素多次排序能保证其先后顺序保持不变。
假设有⼀些学⽣的信息，我们先根据他们的姓名进⾏排序，然后我们还想根据班级再进⾏排序，如果这时使⽤的时不稳定的排序算法，那么第⼀次的排序结果可能会被打乱，这样的场景需要使⽤稳定的算法。
堆排序、快速排序、希尔排序、选择排序是不稳定的排序算法，⽽冒泡排序、插⼊排序、归并排序、基数排序是稳定的排序算法。
1、冒泡排序⼤多数⼈学编程接触的第⼀种排序，名称很形象。
每次遍历排出⼀个最⼤的元素，将⼀个最⼤的⽓泡冒出⽔⾯。
时间复杂度：平均：O(n2)；最好：O(n)；最坏：O(n2)空间复杂度：O(1)public static void bubbleSort(int[] arr) {/*** 总共⾛len-1趟即可，每趟排出⼀个最⼤值放在最后*/for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {for (int j = 0; j < arr.length - i - 1; j++) {if (arr[j] > arr[j + 1]) {int tp = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = tp;}}}}2、选择排序最直观易理解的排序算法，每次排出⼀个最⼩的元素。
也是最稳定的算法，时间复杂度稳定为O(n^2)。
需要⼀个变量记录每次遍历最⼩元素的位置。
时间复杂度：O(n2)空间复杂度：O(1)public static void selectSort(int[] arr){int n = arr.length;for (int i = 0; i < n; i++) {int maxIdx = 0;for(int j = 1; j < n - i; j++){if(arr[maxIdx] < arr[j]){maxIdx = j;}}int tp = arr[maxIdx];arr[maxIdx] = arr[n - 1 - i];arr[n - 1 - i] = tp;}}3、插⼊排序⼀种直观的排序算法，从第⼆个元素开始，每次往前⾯遍历找到⾃⼰该在的位置。
python经典算法100例
python经典算法100例Python是一种简单易学的编程语言，它具有丰富的库和模块，可以实现各种算法。
下面将介绍100个经典的Python算法例子，帮助读者更好地理解和掌握Python编程。
1. 二分查找算法：在有序数组中查找指定元素的位置。
2. 冒泡排序算法：对数组进行排序，每次比较相邻的两个元素并交换位置。
3. 快速排序算法：通过选择一个基准元素，将数组分为两部分，递归地对两部分进行排序。
4. 插入排序算法：将数组分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分选择一个元素插入到已排序部分的正确位置。
5. 选择排序算法：每次从未排序部分选择最小的元素放到已排序部分的末尾。
6. 归并排序算法：将数组分为两部分，递归地对两部分进行排序，然后将两部分合并。
7. 堆排序算法：通过构建最大堆或最小堆，将数组进行排序。
8. 计数排序算法：统计数组中每个元素的出现次数，然后按照次数进行排序。
9. 桶排序算法：将数组分为多个桶，每个桶内部进行排序，然后将桶中的元素按照顺序合并。
10. 基数排序算法：按照元素的位数进行排序，从低位到高位依次进行。
11. 斐波那契数列算法：计算斐波那契数列的第n个数。
12. 阶乘算法：计算一个数的阶乘。
13. 最大公约数算法：计算两个数的最大公约数。
14. 最小公倍数算法：计算两个数的最小公倍数。
15. 素数判断算法：判断一个数是否为素数。
16. 矩阵相加算法：计算两个矩阵的和。
17. 矩阵相乘算法：计算两个矩阵的乘积。
18. 斐波那契堆算法：实现斐波那契堆的插入、删除和合并操作。
19. 最短路径算法：计算图中两个节点之间的最短路径。
20. 最小生成树算法：计算图中的最小生成树。
21. 拓扑排序算法：对有向无环图进行拓扑排序。
22. 最大流算法：计算网络中的最大流。
23. 最小费用流算法：计算网络中的最小费用流。
24. 最大子序列和算法：计算数组中连续子序列的最大和。
25. 最长递增子序列算法：计算数组中最长递增子序列的长度。
c语言常见排序算法
常见的C语言排序算法有以下几种：
1. 冒泡排序（Bubble Sort）：比较相邻的元素，如果前一个元素大于后一个元素，则交换它们的位置，重复这个过程直到整个序列有序。
2. 插入排序（Insertion Sort）：将未排序的元素逐个插入到已排序序列中的正确位置，直到整个序列有序。
3. 选择排序（Selection Sort）：每次从未排序的元素中选择最小的元素，将其放到已排序序列的末尾，重复这个过程直到整个序列有序。
4. 快速排序（Quick Sort）：选择一个基准元素，将序列分成两部分，一部分小于等于基准元素，一部分大于基准元素，然后对两部分递归地进行快速排序。
5. 归并排序（Merge Sort）：将序列分成两部分，分别对两部分进行归并排序，然后将两个有序的子序列合并成一个有序的序列。
6. 堆排序（Heap Sort）：将序列构建成一个最大堆，然后将堆顶元素与堆末尾元素交换，重复这个过程直到整个序列有序。
7. 希尔排序（Shell Sort）：将序列按照一定的间隔分成若干个子序列，对每个子序列进行插入排序，然后逐渐减小间隔直到间隔为1，最后对整个序列进行插入排序。
8. 计数排序（Counting Sort）：统计序列中每个元素出现的次数，然后按照元素的大小顺序将它们放入一个新的序列中。
9. 基数排序（Radix Sort）：按照元素的个位、十位、百位等依次进行排序，直到所有位数都排完为止。
以上是常见的C语言排序算法，每种算法都有其特点和适用场景，选择合适的排序算法可以提高排序效率。
15种排序算法
15种排序算法
1. 冒泡排序 - 依次比较相邻元素的大小，将较大的数向后移动，直到没有交换
2. 选择排序 - 选择最小的元素，放到数组的起始位置，再从剩余元
素中选择最小的，以此类推
3. 插入排序 - 将一个元素插入已经排好序的序列中，从后向前比较
并移动元素
4. 希尔排序 - 将数组拆分成若干个子序列进行插入排序，缩小增量，直到增量为1
5. 归并排序 - 将数组分成两部分，分别排序，然后合并两个有序数
组
6. 快速排序 - 选取一个基准元素，将小于基准元素的放在左边，大
于基准元素的放在右边，然后分别对左右两边再递归快速排序
7. 堆排序 - 将数组建立一个最大/小堆，然后依次取出堆顶元素，再
将剩余元素重建堆
8. 计数排序 - 计算每个元素的出现次数，然后计算出每个元素应该
在排序后的序列中的位置
9. 桶排序 - 将元素分配到各个桶中，然后对每个桶进行排序，再依
次将各个桶中的元素输出到序列中
10. 基数排序 - 从低位到高位依次将元素排序，相同位上的元素按照
相同方式进行排序
11. 合并排序 - 将多个有序数组合并成一个有序数组，采用分治的思
想
12. 鸡尾酒排序 - 进行双向冒泡排序，先将最大的元素放到最后，再
将最小的元素放到前面，如此交替进行
13. 地精排序 - 选取一个随机数作为划分元素，将小于该随机数的元
素放在左边，大于该随机数的元素放在右边，然后对左右两边递归排
序
14. 跳跃表排序 - 利用跳跃表结构，快速查找元素并插入有序序列中
15. 非递归归并排序 - 利用非递归的方式实现归并排序，将序列分解成多个子序列，依次合并子序列。
计算机10大经典算法
计算机10大经典算法1. 排序算法排序算法是计算机领域中最基础和常用的算法之一。
其目的是将一组数据按照特定的顺序进行排列。
最常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单但效率较低的排序算法。
其基本思想是通过相邻元素的比较和交换，逐步将待排序的元素移动到正确的位置。
插入排序（Insertion Sort）的核心思想是将待排序的元素插入到已排序序列中的适当位置，从而得到一个新的有序序列。
选择排序（Selection Sort）是一种简单直观的排序算法。
其原理是每次从待排序序列中选择最小（或最大）的元素，放到已排序序列的末尾。
快速排序（Quick Sort）是一种高效的排序算法。
它采用分治法的思想，将待排序序列分割成两个子序列，并递归地进行排序。
归并排序（Merge Sort）是一种稳定的排序算法。
它的核心思想是将待排序序列划分成若干个子序列，分别进行排序，最后再合并这些有序子序列。
2. 搜索算法搜索算法用于在给定的数据集合中查找特定的元素或满足特定条件的元素。
其中最著名的搜索算法为二分查找算法。
二分查找（Binary Search）是一种高效的搜索算法，适用于有序的数据集合。
它通过将待查找区间逐步缩小，直到找到目标元素。
3. 图形算法图形算法主要用于处理具有图形结构的问题，如网络分析、路径搜索等。
其中最常用的图形算法包括广度优先搜索算法和迪杰斯特拉算法。
广度优先搜索（Breadth-First Search，BFS）是一种基于图的搜索算法。
它以广度为优先级，逐层遍历图中的节点，用于查找最短路径、连通性分析等问题。
迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）用于解决带权有向图中单源最短路径问题。
它采用贪心策略，逐步确定从起点到其他节点的最短路径。
4. 动态规划算法动态规划算法常用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。
十大算法
算法一：快速排序算法快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。
在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。
在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。
事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。
算法步骤：1 从数列中挑出一个元素，称为“基准”（pivot），2 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。
在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。
这个称为分区（partition）操作。
3 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。
虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
算法二：堆排序算法堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。
堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。
算法步骤：创建一个堆H[0..n-1]把堆首（最大值）和堆尾互换3. 把堆的尺寸缩小1，并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置4. 重复步骤2，直到堆的尺寸为1算法三：归并排序归并排序（Merge sort，台湾译作：合并排序）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。
该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
算法步骤：1. 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列2. 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置3. 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置4. 重复步骤3直到某一指针达到序列尾5. 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾算法四：二分查找算法二分查找算法是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。
各个常用的排序算法的适用场景详细分析
各个常用的排序算法的适用场景详细分析1. 适用场景分析总览排序算法是计算机科学中的一个重要概念，它能够将一组无序数据按照特定规则排列成有序的序列。
在实际应用中，不同的排序算法在不同的场景中具有各自的优势和适用性。
本文将详细分析常用的几种排序算法的适用场景，并加以比较。
2. 冒泡排序冒泡排序是最基本的排序算法之一，它通过相邻元素之间的比较和交换来实现排序。
由于其简单易懂的特点，适用于数据量较小、或者已有部分有序的场景。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，在大数据量排序时效率较低。
3. 插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法，通过将未排序元素逐个插入已排序部分的合适位置来实现排序。
它适用于数据量较小、或者已有部分有序的场景，其时间复杂度为O(n^2)。
插入排序相较于冒泡排序在一定程度上有一定的优化。
4. 选择排序选择排序通过每次选取最小（或最大）的元素来排序，每次找到的最小（或最大）元素与未排序部分的首位元素进行交换。
选择排序适用于数据量较小、或者对内存占用要求较高的场景。
它的时间复杂度为O(n^2)，相对于冒泡排序和插入排序而言，选择排序更稳定。
5. 快速排序快速排序是一种基于分治思想的排序算法，其通过递归将数组划分为较小和较大的两部分，并逐步将排序问题划分为更小规模的子问题进行处理。
快速排序适用于数据量较大的情况，具有较好的时间复杂度，平均情况下为O(nlogn)。
然而，当输入数据已基本有序时，快速排序的效率会变得较低。
6. 归并排序归并排序也是一种分治思想的排序算法，它将一个数组分成两个子数组，分别对每个子数组进行排序，然后再将两个已排序的子数组进行合并。
归并排序适用于对稳定性要求较高的场景，时间复杂度为O(nlogn)。
相较于快速排序，归并排序对已有序的数组进行排序效率更高。
7. 堆排序堆排序是一种通过维护最大（或最小）堆的性质来实现排序的算法。
它适用于对内存占用要求较高的场景，时间复杂度为O(nlogn)。
数据的排序方法
数据的排序方法在数学学科中，排序是一个非常基础且重要的概念。
通过排序，我们可以将一组数据按照一定的规则进行整理，使得数据更加有序，方便我们进行分析和比较。
在日常生活中，排序也是非常常见的操作，比如我们要按照身高排队、按照成绩排名等等。
本文将介绍几种常见的数据排序方法，并分析它们的特点和适用场景。
一、冒泡排序法冒泡排序法是最简单直观的排序方法之一，它的原理是通过相邻元素的比较和交换来实现排序。
具体步骤如下：1. 从第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素的大小。
2. 如果前一个元素大于后一个元素，则交换它们的位置。
3. 继续比较下一对相邻元素，重复上述步骤，直到最后一对元素。
4. 重复以上步骤，直到所有元素都排好序。
冒泡排序法的时间复杂度为O(n^2)，其中n表示数据的个数。
由于每次排序都会将一个最大（或最小）的元素冒泡到最后，因此称为冒泡排序。
二、选择排序法选择排序法也是一种简单直观的排序方法，它的原理是每次从未排序的数据中选择最小（或最大）的元素，放到已排序的数据的末尾。
具体步骤如下：1. 在未排序的数据中找到最小（或最大）的元素。
2. 将其与未排序数据的第一个元素交换位置。
3. 重复以上步骤，直到所有元素都排好序。
选择排序法的时间复杂度也为O(n^2)，但是相比冒泡排序法，选择排序法的交换次数更少，因此性能略优于冒泡排序法。
三、插入排序法插入排序法是一种稳定的排序方法，它的原理是将未排序的元素逐个插入到已排序的数据中，形成一个有序的序列。
具体步骤如下：1. 将第一个元素视为已排序的序列。
2. 从未排序的数据中取出一个元素，插入到已排序的序列中的正确位置。
3. 重复以上步骤，直到所有元素都插入到已排序的序列中。
插入排序法的时间复杂度也为O(n^2)，但是在实际应用中，插入排序法对于部分有序的数据表现出色，因为它的内循环可以提前终止。
四、快速排序法快速排序法是一种高效的排序方法，它的原理是通过不断地划分数据区间，将小于某个元素的数据放在它的左边，大于某个元素的数据放在它的右边，然后对左右两个区间进行递归排序。
各种经典排序算法PPT课件
排序
对于有n个数 据元素的待排 序列，插入操 作要进行n-1
次
该算法适合于n 较 小的情况，时间复 杂度为O(n2).
11
排序
插入算法
方法:Ki与Ki-1,K i-2,…K1依次比较,直到找到应插入的 位置。
void insertSort(RedType L[ ],int n)
{ int i ,j;
for(i=2; i<=n; i++)
{ L[0]=L[i];
// 作为监视哨
for( j=i-1; L[0].key<L[j].key; j )
L[j+1]=L[j];
//记录后移
L[j+1]=L[0];
// 插入
}}
12
排序
哨兵(监视哨)
哨兵(监视哨)有两个作用 作为临时变量存放R[i](当前要进行比较的关键字)的 副本； 在查找循环中用来监视下标变量j是否越界。
(14, 23, 36, 49, 52, 58, 61 ,75, 80, 97)
3
排序
2. 排序的定义
假设含n个记录的序列为{ R1, R2, …， Rn } 其相应的关键字序列为 { K1, K2, …，Kn } 这些关键字相互之间可以进行比较，即在 它们之间存在着这样一个关系 ：
Kp1≤Kp2≤…≤Kpn 按此固有关系将上式记录序列重新排列为
1
1.4 内部排序
一、基本概念 二、插入排序 三、交换排序 四、选择排序 五、归并排序
排序
2
一、基本概念
排序
1. 排序的功能：将一个数据元素（或记录） 的任意序列，重新排成一个按关键字有序 的序列。
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希尔插入排序——过程
设待排序共有10个记录，其关键字分别为47, 33, 61, 82, 71,
11, 25, 47, 57, 02，增量序列取值依次为5, 3, 1。
排 序
希尔插入排序——特点
希尔排序实质上还是一种插入排序，其主要特点是： 每一趟以不同的增量进行排序。在每趟的插入排序中，记录 的关键字是和同一组中的前一个关键字进行比较，所以关键
排 序
3、排序的基本操作
排序的概念：就是要整理文件中的记录，使之按关键字 递增(或递减)次序排列起来。
排序过程的组成步骤：首先比较两个关键字的大小； 然 后将记录从一个位置移动到另一个位置。 对记录的关键字大小进行比较 将记录从一个位置移动到另一个位置 当待排序记录的关键字均不相同时，则排序结果是唯一 的，否则排序的结果不一定唯一。
3．将L.r[i] 插入到L.r[j+1]的位臵上。
具体方法：先将第一个数据看成是一个有序的子序列， 然后从第2个数据起逐个插入到这个有序的子序列中去， 相应的元素要移动。
排 序
例：
待排元素序列：[53] 第一次排序： 第二次排序： 第三次排序： 第四次排序： 第五次排序： [27 [27 [15 [15 [15 27 53] 36 27 27 27 36 36 53] 36 36 36 15 15 15 53] 53 42 69 69 69 69 69] 53 42 42 42 42 42 69] 对于有n个数 据元素的待排 序列，插入操 作要进行n-1 次
有序序列L.r[1..i-1]
L.r[i]
无序序列 L.r[i..n]
有序序列L.r[1..i]
无序序列 L.r[i+1..n]
排 序
方法：
1．在L.r[1..i-1]中查找L.r[i]的插入位臵，
L.r[1..j] L.r[i] < L.r[j+1..i-1]；
2．将L.r[j+1..i-1]中的所有记录均后移 一个位臵；
#include "stdio.h" #define max 10 int data[max+1]; int index[max+1]; int i;
排 序 void shell_sort(a) int a[max+1]; { int i,j,n,m,skip; int alldone; for (i=1;i<=max;i++) index[i]=i; skip=max; while (skip>1) { skip=skip/2; do { alldone=1; for (j=1;j<=max-skip;j++) { i=j+skip; n=index[i]; m=index[j]; if (a[n]<a[m]) { index[i]=m; index[j]=n; alldone=0; } } } while (alldone==0); } }
排 序
1.4 内部排序
一、基本概念
二、插入排序 三、交换排序 四、选择排序 五、归并排序
排 序
一、基本概念
1. 排序的功能：将一个数据元素（或记录） 的任意序列，重新排成一个按关键字有序 的序列。
例如：下列是一组记录对应的关键字序列 (52, 49, 80, 36, 14, 58, 61, 23, 97, 75) 调整为 (14, 23, 36, 49, 52, 58, 61 ,75, 80, 97)
排 序
性能分析
最好情况（原始记录按关键字有序排列）：O（n）
“比较”的次数： n
i 2
“移动”的次数： 0
1 n 1
最坏情况（原始记录按关键字逆序排列）：O（n2） “比较”的次数： “移动”的次数：
n
(n 4)(n 1) (i 1) 2 i2
(n 4)(n 1) (i 1) 2 i 2
排 序
main() { printf("请输入数据: "); for (i=1;i<=max;i++) scanf("%d",&data[i]); printf("\n"); for (i=1;i<=max;i++) printf("%d ",data[i]); printf("\n"); shell_sort(data); for (i=1;i<=max;i++) printf("%d ",data[index[i]]); printf("\n"); }
然后取第二个增量d2<d1，重复上述的分组和排序， 直至所取的增量dt=1 (dt<dt1<…<d2<d1)为止，此时，所 有的记录放在同一组中进行直接插入排序。
排 序
如何选择增量序列才能产生最好的排序效果，这个问
题至今没有得到解决。 希尔本人最初提出取 d1=n/2， di+1=di/2， dt=1，t=log2n。
线性插入排序示例
该算法适合于n 较 小的情况，时间复 杂度为O(n2).
排 序
插入算法
方法:Ki与Ki-1,K i-2,…K1依次比较,直到找到应插入的 位置。 void insertSort(RedType L[ ],int n)
{ int i ,j;
for(i=2; i<=n; i++) { L[0]=L[i]; for( j=i-1; L[0].key<L[j].key; j ) L[j+1]=L[j]; L[j+1]=L[0]; }} //记录后移 // 插入 // 作为监视哨
排 序
本节基本内容与要求
基本内容 顺序查找、二分查找、二叉树查找以及散列表上查找 及算法思想 排序的基本概念以及选择、插入、交换和归并四类排 序的基本思想和算法 要求 掌握线性表、树和散列表(或称哈希表)的查找方法及 算法实现以及各种查找方法的应用 熟练掌握选择、插入、交换和归并四类排序的基本思 想和算法
字较小的记录在排序过程中是作跳跃式的移动。
另外，由于开始时增量的取值较大，每组中记录较少， 故排序比较快，随着增量值的逐步变小，每组中的记录逐渐
变多，但由于此时记录已基本有序了，因次在进行最后一趟
增量为1的插入排序时，只需作少量的比较和移动便可完成 排序，从而提高了排序速度。
排 序
希尔插入排序——性能效率
排 序
希尔插入排序——步骤
（1）首先选取一个整数d1<n（n为待排序数据的个数）， 作为两个数据之间的距离，这样把全部数据分成d1个 组，凡是距离为d1的数据放在一个组里，在各组内进 行内部排序，直到各组排好序为止。
（2）从上述的结果序列出发，再选择d2<d1，重复上面的 分组与排序工作。 （3）依次取di+1<di，直到dm=1（设一共需要m次分组）， 即所有数据放在一组中排序为止。此时，全部数据便 按次序排好了。
排 序
5、排序的分类
内部排序：是指在排序的整个过程中，数据全部存放 在计算机的内存储器里，并且在内存储器里调整数据 的位置；
当文件很大以致内存不足以存放全部数据时，在排序 过程中需要对外存进行存取访问，称这种借助于外存 储器进行排序的方法为外部排序。 注意： ① 内排序适用于记录个数不很多的小文件 ② 外排序则适用于记录个数太多，不能一次将其 全部记录放入内存的大文件。
直接插入排序的程序： #include "stdio.h" #define n 5 int ar[n]; int c,t; void d_insort(a) int a[n]; { int i,j; for (i=2;i<=n;i++) { t=a[i]; j=i-1; while ((j>0) && (t<a[j])) {a[j+1]=a[j]; j=j-1;} a[j+1]=t; } }
排 序
2. 希尔排序
运行结果：
请输入数据: 19 41 11 17 47 43 13 37 31 23
19 41 11 17 47 43 13 37 31 23 11 13 17 19 23 31 37 41 43 47 希尔排序的分析较为复杂，因为它的时间是所取 “增量”序列的函数，这涉及到一些数学上尚未解决的 难题。增量序列可以有各种取法，但需注意：应使增量 序列中的值没有除 1以外的公因子，并且最后一个增量 值必须等于1。
希尔排序比直接插入排序的平均性能要好： 在最好情况（原始记录按关键字有序排列）下， 移动次数为0，比较次数界于n～ n2 之间。 在最坏情况（原始记录按关键字逆序排列）下， 移动次数和比较次数接近n2。 在平均情况下，移动次数和比较次数在O（n1.3） 左右，好于直接插入排序。
排 序
例1.19 希尔排序的程序
排 序
二、插入排序
每次将一个待排序的记录，按其关键字大小插入到前面 已经排好序的子文件中的适当位置，直到全部记录插入 完成为止。 把新元素（未排序的元素的关键字）逐个插入正在增长 的顺序表中。 寻找插入位置的方法：
线性插入排序
对半插入排序 希尔排序
排 序
1、线性插入排序
基本思想：每步将一个待排序的元素按其大小插入到 前面已排序的数据中的适当位置。重复该工作，直至 有序区包含所有元素。
比较相邻记录，将关 键字最大的记录交换 到 n-i+1 的位臵上
无序序列L.r[1..n-i]
第 i 趟冒泡排序
有序序列 L.r[n-i+1..n]