各种排序算法的复杂度

一、排序方法介绍

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相关知识介绍（所有定义只为帮助读者理解相关概念，并非严格定义）：

1、稳定排序和非稳定排序

简单地说就是所有相等的数经过某种排序方法后，仍能保持它们在排序之前的相对次序，我们就

说这种排序方法是稳定的。反之，就是非稳定的。

比如：一组数排序前是a1,a2,a3,a4,a5，其中a2=a4，经过某种排序后为a1,a2,a4,a3,a5，

则我们说这种排序是稳定的，因为a2排序前在a4的前面，排序后它还是在a4的前面。假如变成a1,a4,

a2,a3,a5就不是稳定的了。

2、内排序和外排序

在排序过程中，所有需要排序的数都在内存，并在内存中调整它们的存储顺序，称为内排序；

在排序过程中，只有部分数被调入内存，并借助内存调整数在外存中的存放顺序排序方法称为外排序。

3、算法的时间复杂度和空间复杂度

所谓算法的时间复杂度，是指执行算法所需要的计算工作量。

一个算法的空间复杂度，一般是指执行这个算法所需要的内存空间。

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排序法	平均时间	最差情形	稳定度	额外空间	备注
冒泡	O(n2)	O(n2)	稳定	O(1)	n小时较好
交换	O(n2)	O(n2)	不稳定	O(1)	n小时较好
选择	O(n2)	O(n2)	不稳定	O(1)	n小时较好
插入	O(n2)	O(n2)	稳定	O(1)	大部分已排序时较好
基数	O(logRB)	O(logRB)	稳定	O(n),(因为用到链式队列， 每增加一个结点都要new Node(),所以所需空间为n)	B是真数(0-9)， R是基数(个十百)
Shell	O(nlogn) O(n^1.25)	O(ns) 1<s<2	不稳定	O(1)	s是所选分组
快速	O(nlogn)	O(n2)	不稳定	O(logn),（因为递归要用堆栈保存临时变量）	n大时较好
归并	O(nlogn)	O(nlogn)	稳定	O(n),因为用到swap数组，其空间为n	n大时较好
堆	O(nlogn)	O(nlogn)	不稳定	O(1)	n大时较好

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。

#include"stdio.h"

void quickSort(int a[],int left,int right)

{

int i,j,temp;

i=left;

j=right;

temp=a[left];

if(left>right)

return;

while(i!=j)/*找到最终位置*/

{

while(a[j]>=temp && j>i)

j--;

if(j>i)

a[i++]=a[j];

while(a[i]<=temp && j>i)

i++;

if(j>i)

a[j--]=a[i];

}

a[i]=temp;

quickSort(a,left,i-1);/*递归左边*/

quickSort(a,i+1,right);/*递归右边*/

}

void main()

{

int a[7]={8,2,6,12,1,9,5};

int i;

quickSort(a,0,6);

/*排好序的结果*/

for(i=0;i<7;i++)

printf("%4d",a[i]);

}

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。但是它相对比较简单，它适合于数据量在5000以下并且速度并不是特别重要的场合。它对于数据量较小的数列重复排序是非常好的。

理论依据是：待排数据集合越接近有序，直接插入排序算法效率越高。希尔排序就是尽量使得待排集合变得有序。（不稳定算法）空间复杂度O(1)

/*

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功能：希尔排序

输入：数组名称（也就是数组首地址）、数组中元素个数

================================================

*/

/*

====================================================

算法思想简单描述：

在直接插入排序算法中，每次插入一个数，使有序序列只增加1个节点，

并且对插入下一个数没有提供任何帮助。如果比较相隔较远距离（称为

增量）的数，使得数移动时能跨过多个元素，则进行一次比较就可能消除

多个元素交换。D.L.shell于1959年在以他名字命名的排序算法中实现

了这一思想。算法先将要排序的一组数按某个增量d分成若干组，每组中

记录的下标相差d.对每组中全部元素进行排序，然后再用一个较小的增量

对它进行，在每组中再进行排序。当增量减到1时，整个要排序的数被分成

一组，排序完成。

下面的函数是一个希尔排序算法的一个实现，初次取序列的一半为增量，

以后每次减半，直到增量为1。

希尔排序是不稳定的。

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*/

void shell_sort(int *x, int n)

{

int h, j, k, t;
for (h=n/2; h>0; h=h/2) /*控制增量*/

{

for (j=h; j<n; j++) /*这个实际上就是上面的直接插入排序*/

{

t = *(x+j);

for (k=j-h; (k>=0 && t<*(x+k)); k-=h)

{

*(x+k+h) = *(x+k);

}

*(x+k+h) = t;

}

}

}

5 插入排序（InsertSort）

插入排序通过把序列中的值插入一个已经排序好的序列中，直到该序列的结束。插入排序是对冒泡排序的改进。它比冒泡排序快2倍。一般不用在数据大于1000的场合下使用插入排序，或者重复排序超过200数据项的序列。

原始数据元素集合越接近有序，该算法效率越高,时间复杂度为O(n) ~
O(n2),空间复杂度O(1)

/*

================================================

功能：直接插入排序

输入：数组名称（也就是数组首地址）、数组中元素个数

================================================

*/

/*

====================================================

算法思想简单描述：

在要排序的一组数中，假设前面(n-1) [n>=2] 个数已经是排

好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数

也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。

直接插入排序是稳定的。算法时间复杂度O(n2)--[n的平方]

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*/

void insert_sort(int *x, int n)

{

int i, j, t;

for (i=1; i<n; i++) /*要选择的次数：1~n-1共n-1次*/

{

/*

暂存下标为i的数。注意：下标从1开始，原因就是开始时

第一个数即下标为0的数，前面没有任何数，单单一个，认为

它是排好顺序的。

*/

t=*(x+i);

for (j=i-1; j>=0 && t<*(x+j); j--) /*注意：j=i-1，j--，这里就是下标为i的数，在它前面有序列中找插入位置。*/

{

*(x+j+1) = *(x+j); /*如果满足条件就往后挪。最坏的情况就是t比下标为0的数都小，它要放在最前面，j==-1，退出循环*/

}

*(x+j+1) = t; /*找到下标为i的数的放置位置*/

}

}

6 冒泡排序（BubbleSort）

冒泡排序是最慢的排序算法。在实际运用中它是效率最低的算法。它通过一趟又一趟地比较数组中的每一个元素，使较大的数据下沉，较小的数据上升。它是O(n^2)的算法。

/*

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功能：冒泡排序

输入：数组名称（也就是数组首地址）、数组中元素个数

================================================

*/

/*

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算法思想简单描述：
在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上

而下对相邻的两个数依次进行比较和调整，让较大的数往下沉，较

小的往上冒。即：每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要

求相反时，就将它们互换。

下面是一种改进的冒泡算法，它记录了每一遍扫描后最后下沉数的

位置k，这样可以减少外层循环扫描的次数。

冒泡排序是稳定的。算法时间复杂度O(n2)--[n的平方]

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*/

void bubble_sort(int *x, int n)

{

int j, k, h, t;

for (h=n-1; h>0; h=k) /*循环到没有比较范围*/

{

for (j=0, k=0; j<h; j++) /*每次预置k=0，循环扫描后更新k*/

{

if (*(x+j) > *(x+j+1)) /*大的放在后面，小的放到前面*/

{

t = *(x+j);

*(x+j) = *(x+j+1);

*(x+j+1) = t; /*完成交换*/

k = j; /*保存最后下沉的位置。这样k后面的都是排序排好了的。*/

}

}

}

}

7 交换排序（ExchangeSort）和选择排序（SelectSort）

这两种排序方法都是交换方法的排序算法，效率都是 O(n2)。在实际应用中处于和冒泡排序基本相同的地位。它们只是排序算法发展的初级阶段，在实际中使用较少。空间复杂度为O(1)。

/*

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功能：选择排序

输入：数组名称（也就是数组首地址）、数组中元素个数

================================================

*/

/*

====================================================

算法思想简单描述：
在要排序的一组数中，选出最小的一个数与第一个位置的数交换；

然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环

到倒数第二个数和最后一个数比较为止。

选择排序是不稳定的。算法复杂度O(n2)--[n的平方]

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*/

void select_sort(int *x, int n)

{

int i, j, min, t;

for (i=0; i<n-1; i++) /*要选择的次数：0~n-2共n-1次*/

{

min = i; /*假设当前下标为i的数最小，比较后再调整*/

for (j=i+1; j<n; j++)/*循环找出最小的数的下标是哪个*/

{

if (*(x+j) < *(x+min))

{

min = j; /*如果后面的数比前面的小，则记下它的下标*/

}

}

if (min != i) /*如果min在循环中改变了，就需要交换数据*/

{

t = *(x+i);

*(x+i) = *(x+min);

*(x+min) = t;

}

}

}

8 基数排序（RadixSort）

基数排序和通常的排序算法并不走同样的路线。它是一种比较新颖的算法，但是它只能用于整数的排序，如果我们要把同样的办法运用到浮点数上，我们必须了解浮点数的存储格式，并通过特殊的方式将浮点数映射到整数上，然后再映射回去，这是非常麻烦的事情，因此，它的使用同样也不多。而且，最重要的是，这样算法也需要较多的存储空间。

二、排序方法的选择

按平均时间将排序分为四类：

（1）平方阶(O(n2))排序

　一般称为简单排序，例如直接插入、直接选择和冒泡排序；

（2）线性对数阶(O(nlgn))排序

　如快速、堆和归并排序；

（3）O(n1+￡)阶排序

　￡是介于0和1之间的常数，即0<￡<1，如希尔排序；

（4）线性阶(O(n))排序

　如桶、箱和基数排序。

各种排序方法比较

简单排序中直接插入最好，快速排序最快，当文件为正序时，直接插入和冒泡均最佳。

影响排序效果的因素

　因为不同的排序方法适应不同的应用环境和要求，所以选择合适的排序方法应综合考虑下列因素：

①待排序的记录数目n；

②记录的大小(规模)；

③关键字的结构及其初始状态；

④对稳定性的要求；

⑤语言工具的条件；

⑥存储结构；

⑦时间和辅助空间复杂度等。

不同条件下，排序方法的选择

(1)若n较小(如n≤50)，可采用直接插入或直接选择排序。

　当记录规模较小时，直接插入排序较好；否则因为直接选择移动的记录数少于直接插人，应选直接选择排序为宜。

(2)若文件初始状态基本有序(指正序)，则应选用直接插人、冒泡或随机的快速排序为宜；

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

　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；

　堆排序所需的辅助空间少于快速排序，并且不会出现快速排序可能出现的最坏情况。这两种排序都是不稳定的。

　若要求排序稳定，则可选用归并排序。但本章介绍的从单个记录起进行两两归并的 排序算法并不值得提倡，通常可以将它和直接插入排序结合在一起使用。先利用直接插入排序求得较长的有序子文件，然后再两两归并之。因为直接插入排序是稳定 的，所以改进后的归并排序仍是稳定的。

(4)在基于比较的排序方法中，每次比较两个关键字的大小之后，仅仅出现两种可能的转移，因此可以用一棵二叉树来描述比较判定过程。

　当文件的n个关键字随机分布时，任何借助于"比较"的排序算法，至少需要O(nlgn)的时间。

　箱排序和基数排序只需一步就会引起m种可能的转移，即把一个记录装入m个箱子之一，因此在一般情况下，箱排序和基数排序可能在O(n)时间内完成对n个 记录的排序。但是，箱排序和基数排序只适用于像字符串和整数这类有明显结构特征的关键字，而当关键字的取值范围属于某个无穷集合(例如实数型关键字)时， 无法使用箱排序和基数排序，这时只有借助于"比较"的方法来排序。