时间复杂度是评估算法性能的一种方式，主要衡量的是算法在运行时所需要的时间或者操作的次数。在计算机科学中，我们通常用大O表示法来描述时间复杂度。
2、在一趟选择中，如果当前元素比一个元素小，而该小的元素又出现在一个和当前元素相等的元素后面，那么交换后稳定性就被破坏了；
经典的各种排序大家都听过，但是相信各位铁汁都对各种排序的性能都很好奇，大家都有心中自己的看法今天来彻底对比一下谁究竟才是排序性能 TOP1
选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序不是稳定的排序算法， 冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序是稳定的排序算法。
我们知道堆的结构是节点i的孩子为 2*i 和 2*i+1 节点，大顶堆要求父节点大于等于其 2 个子节点，小顶堆要求父节点小于等于其 2 个子节点。
冒泡排序的原理是：重复地走访过要排序的元素列，依次比较两个相邻的元素，如果顺序（如从大到小、首字母从Z到A）错误就把他们交换过来。走访元素的工作是重复地进行，直到没有相邻元素需要交换，也就是说该元素列已经排序完成。
快速排序、希尔排序、堆排序、 直接选择排序不是稳定的排序算法，而基数排序、冒泡排序、 直接插入排序、折半插入排序、归并排序是稳定的排序算法
计数排序（Counting sort）是一种稳定的线性时间排序算法，其平均时间复杂度和空间复杂度为O(n+k)，其中n为数组元素的个数，k为待排序数组里面的最大值。同样具有线性时间排序的算法还有桶排序和基数排序，这一点不要搞混。
首先，让我们先明确 COUNTING-SORT 算法的基本思想。COUNTING-SORT 是一种线性时间复杂度的排序算法，它适用于对一定范围内的整数进行排序。它的基本思想是，通过统计每个元素在待排序数组中出现的次数，然后根据这个次数将元素放到对应的位置上。
到这里，数据结构的八大排序就算是全部写完了。这一期总结篇我们来测试一下八大排序的效率，印证一下八大排序的时间复杂度，以及深度剖析一下八大排序的稳定性问题。
插入排序是一种简单直观的排序算法，它的基本思想是将待排序的元素逐个插入到已排序序列中的适当位置，直到全部元都插入完毕。插入排序包直接插入排序和希尔排序。
void print_arr(int array[],int length) { for (int i=0;i<length;i++) { cout<<array[i]
今天 看了极客时间的 数据结构之美的专栏 有感而发 记录一下自己的 笔记 存在主观推断 不保证准确性
之前的文章咱们已经聊过了「 数组和链表 」、「 堆栈 」、「 队列 」和「 递归 」，这些要么是基础的数据结构，要么就是巧妙的编程方法。从今天起咱们来进入真正的算法阶段，看一看“排序算法”。排序算法有很多，如：「冒泡排序」、「插入排序」、「选择排序」、「希尔排序」、「堆排序」、「归并排序」、「快速排序」、「桶排序」、「计数排序」、「基数排序」等等。
如果要排序的内容是一个复杂对象的多个数字属性，但是其原本的初始顺序毫无意义，那么稳定性依旧将毫无意义。
把待排序的记录按其关键码值的大小逐个插入到一个已经排好序的有序序列中，直到全部插入完为止，得到一个新的有序序列。
算法的稳定性：通俗地讲就是能保证排序前2个相等的数其在序列的前后位置顺序和排序后它们两个的前后位置顺序相同。在简单形式化一下，如果Ai = Aj, Ai原来在位置前，排序后Ai还是要在Aj位置前。
看一个题： 查找和排序 题目：输入任意（用户，成绩）序列，可以获得成绩从高到低或从低到高的排列,相同成绩 都按先录入排列在前的规则处理。 例示： jack 70 peter 96 Tom 70 smith 67 从高到低 成绩 peter 96 jack 70 Tom 70 smith 67 从低到高 smith 67 Tom 70 jack 70 peter 96 1、按照value排序 2、可以递增排序和递减排序 3、保证排序的稳定性 golang map按key排序 //golang的map不保证有序
排序算法比较图片如何分析一个排序算法？可以从以下三个方面分析排序算法:1、 时间效率 这里所谓的实践效率就是时间复杂度。复杂度描述的是算法执行时间（或占用空间）与数据规模的增长关系。对于时间复杂度的分析，要把最好时间复杂度、最坏时间复杂度、平均时间复杂度分析出来，分别对应了排序算法的最好排序情况、最坏排序情况以及平均排序效率。2、 空间消耗 所谓的空间消耗对应的是空间复杂度，在排序算法中需要开辟的额外内存空间是多少。如果空间复杂度为 O(1)，此时该排序叫做原地排序。注意：是额外的内存空间，存储
举个栗子 我们在做商品展示时候可以做到,用户点击销量时候排一下序展示,用户点击价格时候,用价格排序,相同的价格原来销量在前面的还在前面
基数排序是一种非比较型整数排序算法，其通过在每一位上进行比较来排序。基数排序的一个主要特点是它是稳定的，也就是说，相等的元素在排序后保持原来的顺序。
排序：所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。
来源：SteveWang www.cnblogs.com/eniac12/p/5329396.html#s32 我们通常所说的排序算法往往指的是内部排序算法，即数据记录在内存中进行排序。 排序算法大体可分为两种： 一种是比较排序，时间复杂度O(nlogn) ~ O(n^2)，主要有：冒泡排序，选择排序，插入排序，归并排序，堆排序，快速排序等。 另一种是非比较排序，时间复杂度可以达到O(n)，主要有：计数排序，基数排序，桶排序等。 这里我们来探讨一下常用的比较排序算法，非比较排序算法将在下一篇文章中介绍。下
归并排序 稳定 主要看 子数组 排序后 merge 合并的函数如何执行 可以按先后顺序 合并 merge 函数 保证算法的稳定性
手写一个排序算法的效率是很慢的，当然这也不利于我们在比赛或者工程中的实战，如今几乎每个语言的标准库中都有排序算法，今天让我来给大家讲解一下Java语言中的sort排序
本文将用说人话+动图的形式带你搞懂常见排序算法，简要分析复杂度、稳定性等指标，并给出参考代码。最后安利sort()函数的使用。
什么是排序：所谓排序，就是使一串记录按照其中的某个或某些关键字的大小，按递增或递减方式排列起来的操作。
本文为简书作者郑永欣原创，CDA数据分析师已获得授权 查找和排序都是程序设计中经常用到的算法。查找相对而言较为简单，不外乎顺序查找、二分查找、哈希表查找和二叉排序树查找。排序常见的有插入排序、冒泡排序、归并排序和快速排序。其中我们应该重点掌握二分查找、归并排序和快速排序，保证能随时正确、完整地写出它们的代码。同时对其他的查找和排序必须能准确说出它们的特点、对其平均时间复杂度、最差时间复杂度、额外空间消耗和稳定性烂熟于胸。 1、内排序： 插入排序：直接插入排序(InsertSort)、希尔排序（ShellSo
排序：所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。 稳定性：假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，r[i]=r[j]，且r[i]在r[j]之前，而在排序后的序列中，r[i]仍在r[j]之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。 内部排序：数据元素全部放在内存中的排序。 外部排序：数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求不能在内外存之间移动数据的排序。
一种是比较排序，时间复杂度O(nlogn) ~ O(n^2)，主要有：冒泡排序，选择排序，插入排序，归并排序，堆排序，快速排序等。
# 排序算法 # 冒泡排序 冒泡排序 平均 最好 最坏 辅助空间 稳定性 时间复杂度 O(n^2) O(n) O(n^2) O(1) 稳定 <?php $arr = [5, 2, 9, 21, 2,
根据排序算法是否基于排序，可以将算法分为两种，而在基于排序的算法中最常见的算法有七种，分别是：直接插入排序，希尔排序，选择排序，堆排序，冒泡排序，快速排序，归并排序。
来源：SteveWang http://www.cnblogs.com/eniac12/p/5332117.html 上一篇总结了常用的比较排序算法，主要有冒泡排序，选择排序，插入排序，归并排序，堆排序，快速排序等。 这篇文章中我们来探讨一下常用的非比较排序算法：计数排序，基数排序，桶排序。在一定条件下，它们的时间复杂度可以达到O(n)。 这里我们用到的唯一数据结构就是数组，当然我们也可以利用链表来实现下述算法。 计数排序(Counting Sort) 计数排序用到一个额外的计数数组C，根据数组C来将原数
在现代社会中，文档管理系统扮演着重要的角色，帮助人们高效、方便地组织、存储和检索各类文档信息。而作为一个高效排序算法，归并排序在文档管理系统中具有许多优势和广泛的运用。归并排序算法以其稳定性、高效性和扩展性闻名于世，成为文档管理系统不可或缺的一部分。本文将深入探索归并排序算法在文档管理系统中的优势和运用。
插入型排序包括：直接插入排序 折半插入排序 希尔排序 直接插入排序 时间复杂度：O(n^2) 空间复杂度：O(1) 稳定性：稳定 比较次数和移动次数与待排序序列的初始状态有关 最好情况：序列有序 比较次数：n-1次 移动次数：0 最差情况：序列逆序 比较次数：1+2+3+…+n-1次 移动次数 直接插入特性：当数组基本有序时，时间复杂度达到O(n)
排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。
排序算法的稳定性：如果Ai = Aj，排序前Ai在Aj之前，排序后Ai还在Aj之前，则称这种排序算法是稳定的。
从第一个数据开始，依次比较相邻元素的大小。如果前者大于后者，则进行交换操作，把大的元素往后交换。通过多轮迭代，直到没有交换操作为止。冒泡排序就像是在一个水池中处理数据一样，每次会把最大的那个数据传递到最后。
冒泡排序是比较基础的排序算法之一，其思想是相邻的元素两两比较，较大的数下沉，较小的数冒起来，这样一趟比较下来，最大(小)值就会排列在一端。整个过程如同气泡冒起，因此被称作冒泡排序。 冒泡排序的步骤是比较固定的：
复习排序这一章时，感觉内容很多很杂乱，加上代码听得半懂不懂，于是就来总结一下。前几天状态不在线，回家休息了两天，空了三天节奏。4.14写完这篇继续赶进度了，争取今天写完内部排序的习题，学完外排，结束DS了。
一个优秀的模型上线报告以及一个优秀的上线后模型监控报表，在我们日常风控建模中是非常的常用并且有用的，今天这个话题就来和大家聊聊怎么去制作优秀的模型上线报告以及上线后的模型监控报表，主要聊聊思路，先要有一个全局的感受，具体实现放在下一期吧。以下内容均基于自己浅薄的经历提炼的，如有纰漏，欢迎指正或补充哦，欢迎交流～
基本思想：是将阵列分到有限数量的桶子里。每个桶子再个别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递回方式继续使用桶排序进行排序）。桶排序是鸽巢排序的一种归纳结果。当要被排序的阵列内的数值是均匀分配的时候，桶排序使用线性时间（Θ（n））。但桶排序并不是 比较排序，他不受到 O(n log n) 下限的影响。 简单来说，就是把数据分组，放在一个个的桶中，然后对每个桶里面的在进行排序。
【字符串】最长回文子串 ( 蛮力算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 中心线枚举算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 动态规划算法 ) ★ 【字符串】字符串查找 ( 蛮力算法 ) 【字符串】字符串查找 ( Rabin-Karp 算法 )
关于排序算法的重要性我就不啰嗦了，不重要你也遇不到这篇文章。安利一个学习算法免费看动画的网站，该文的动图都来自这个网站 https://visualgo.net/zh/sorting ，感谢站长。
这篇文章中再和小伙伴们来探讨一下常用的非比较排序算法：计数排序，基数排序，桶排序。在一定条件下，它们的时间复杂度可以达到O(n)。
排序：所谓排序，就是一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。
桶排序(Bucket sort)是一种通过分桶和合并实现的排序算法，又被称为箱排序。
题目： 设线性表中每个元素有两个数据项k1和k2,现对线性表按一下规则进行排序：先看数据项k1，k1值小的元素在前，大的在后；在k1值相同的情况下，再看k2，k2值小的在前，大的在后。满足这种要求的排序方法是（ ） A.先按k1进行直接插入排序，再按k2进行简单选择排序 B.先按k2进行直接插入排序，再按k1进行简单选择排序 C.先按k1进行简单选择排序，再按k2进行直接插入排序 D.先按k2进行简单选择排序，再按k1进行直接插入排序
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