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筆試中各種排序算法的復雜度
大家應該注意的是復雜度中帶logN的這幾個算法!
B是真數(0-9)，
R是基數(個十百)
ShellO(nlogn)
O(n^1.25)
???
O(ns) 1<s<2 不穩定 O(1) s是所選分組 快速 O(nlogn) O(n2) 不穩定 O(nlogn) n大時較好 歸并 O(nlogn) O(nlogn) 穩定 O(1) n大時較好 堆 O(nlogn) O(nlogn) 不穩定 O(1) n大時較好各算法的時間復雜度
平均時間復雜度
插入排序 O(n^2)
冒泡排序 O(n^2)
選擇排序 O(n^2)
快速排序 O(n log n)
堆排序 O(n log n)
歸并排序 O(n log n)
基數排序 O(n)
希爾排序 O(n^1.25)
1 快速排序(QuickSort)
快速排序是一個就地排序，分而治之，大規模遞歸的算法，
筆試中各種排序算法的復雜度
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《筆試中各種排序算法的復雜度》(http://salifelink.com)。從本質上來說，它是歸并排序的就地版本�？焖倥判蚩梢杂上旅嫠牟浇M成。(1) 如果不多于1個數據，直接返回。
(2) 一般選擇序列最左邊的值作為支點數據。
(3) 將序列分成2部分，一部分都大于支點數據，另外一部分都小于支點數據。
(4) 對兩邊利用遞歸排序數列。
快速排序比大部分排序算法都要快。盡管我們可以在某些特殊的情況下寫出比快速排序快的算法，但是就通常情況而言，沒有比它更快的了�？焖倥判蚴沁f歸的，對于內存非常有限的機器來說，它不是一個好的選擇。
2 歸并排序(MergeSort)
歸并排序先分解要排序的序列，從1分成2，2分成4，依次分解，當分解到只有1個一組的時候，就可以排序這些分組，然后依次合并回原來的序列中，這樣就可以排序所有數據。合并排序比堆排序稍微快一點，但是需要比堆排序多一倍的內存空間，因為它需要一個額外的數組。
3 堆排序(HeapSort)
堆排序適合于數據量非常大的場合(百萬數據)。
堆排序不需要大量的遞歸或者多維的暫存數組。這對于數據量非常巨大的序列是合適的。比如超過數百萬條記錄，因為快速排序，歸并排序都使用遞歸來設計算法，在數據量非常大的時候，可能會發生堆棧溢出錯誤。
堆排序會將所有的數據建成一個堆，最大的數據在堆頂，然后將堆頂數據和序列的最后一個數據交換。接下來再次重建堆，交換數據，依次下去，就可以排序所有的數據。
4 Shell排序(ShellSort)
Shell排序通過將數據分成不同的組，先對每一組進行排序，然后再對所有的元素進行一次插入排序，以減少數據交換和移動的次數。平均效率是O(nlogn)。其中分組的合理性會對算法產生重要的影響。現在多用D.E.Knuth的分組方法。
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。但是它相對比較簡單，它適合于數據量在5000以下并且速度并不是特別重要的場合。它對于數據量較小的數列重復排序是非常好的。
5 插入排序(InsertSort)
插入排序通過把序列中的值插入一個已經排序好的序列中，直到該序列的結束。插入排序是對冒泡排序的改進。它比冒泡排序快2倍。一般不用在數據大于1000的場合下使用插入排序，或者重復排序超過200數據項的序列。
6 冒泡排序(BubbleSort)
冒泡排序是最慢的排序算法。在實際運用中它是效率最低的算法。它通過一趟又一趟地比較數組中的每一個元素，使較大的數據下沉，較小的數據上升。它是O(n^2)的算法。
7 交換排序(ExchangeSort)和選擇排序(SelectSort)
這兩種排序方法都是交換方法的排序算法，效率都是 O(n2)。在實際應用中處于和冒泡排序基本相同的地位。它們只是排序算法發展的初級階段，在實際中使用較少。
8 基數排序(RadixSort)
基數排序和通常的排序算法并不走同樣的路線。它是一種比較新穎的算法，但是它只能用于整數的排序，如果我們要把同樣的辦法運用到浮點數上，我們必須了解浮點數的存儲格式，并通過特殊的方式將浮點數映射到整數上，然后再映射回去，這是非常麻煩的事情，因此，它的使用同樣也不多。而且，最重要的是，這樣算法也需要較多的存儲空間。
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