快速排序算法是一种非常高效的排序算法，它采用“分而治之”的思想，将大的拆分为小的，小的拆分为更小的。
「冒泡排序（bubble sort）过程包含多次冒泡操作，每一次冒泡操作都会遍历整个数组，依次比较相邻元素，不符合大小关系则互换位置，直到无元素需要交换。」
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。坚信学会如何思考一个算法比单纯地掌握100个知识点重要100倍。本着严谨和准确的态度，目标是撰写实用和启发性的文章，欢迎您的关注。 01 — 回顾 五天过去了，8个主要排序算法的思想和原理图解都已经推送完了，在这些推送中，我们详细分析讨论了 各种排序算法的时间、空间复杂度； 算法的稳定性； 算法的优化改进 算法的应用场景 如果您想了解或者进一步熟悉下这些算法原理，请参考之前五天的推送： 冒泡排序到快速排序做的那些优化 直接选择排序到堆排序做的那些改进 直接插入排序到
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。
上一篇数据结构与算法 --- 排序算法（二）中，介绍了分治算法思想及借助分治算法思想实现的归并排序。
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。培养思维能力，注重过程，挖掘背后的原理，刨根问底。本着严谨和准确的态度，目标是撰写实用和启发性的文章，欢迎您的关注。 0 — 回顾 利用了6天时间，细细总结了8个常用排序算法的原理到源码兑现，如果您对排序算法感兴趣或者想了解这些算法用到的思想，比如分治法，递归调用，堆排序等，然后尽量学着将这些思想用到工作的coding中去，请参考之前推送： 冒泡排序到快速排序做的那些优化 直接选择排序到堆排序做的那些改进 直接插入排序到希尔排序做的那些改进 归并排序算法的过程图解
（1）插入排序的基本方法是：每步将一个待排序的元素，按其排序码大小插入到前面已经排好序的一组元素的适当位置上去，直到元素全部插入为止。 （2）可以选择不同的方法在已经排好序的有序数据表中寻找插入位置，依据查找方法的不同，有多种插入排序方法。下面是常用的三种。 1>直接插入排序 2>折半插入排序 3>希尔排序 （3）直接插入排序基本思想：当插入第i（i>1）个元素时，前面的data[0],data[1]……data[i-1]已经排好序。这时用data[i]的排序码与data[i-1],data[i-2],……的排序码顺序进行比较，找到插入位置即将data[i]插入，原来位置上的元素向后顺序移动。 （4）折半插入排序基本思想：设元素序列data[0],data[1],……data[n-1]。其中data[0],data[1],……data[i-1]是已经排好序的元素。在插入data[i]时，利用折半搜索法寻找data[i]的插入位置。 （5）希尔排序的过程相比前两种有些不同，下面我们主要介绍希尔排序的过程实现。
如上图所示（图来自于极客时间算法训练营超哥的资料），我之前写的七大排序算法，都是比较类排序，最后三种是时间复杂度是O(n)的非比较类排序算法:桶排序、计数排序、基数排序。因为这些排序算法的时间复杂度是线性的，所以我们把这类排序算法叫作线性排序(Linear sort)。之所以能做到线性的时间复杂度，主要原因是，这三个算法是非基于比较的排序算法，都不涉及元素之间的比较操作。
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。排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视，尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。在各个领域中考虑到数据的各种限制和规范，要得到一个符合实际的优秀算法，得经过大量的推理和分析。
由于LeetCode上的算法题很多涉及到一些基础的数据结构，为了更好的理解后续更新的一些复杂题目的动画，推出一个新系列 -----《图解数据结构》，主要使用动画来描述常见的数据结构和算法。本系列包括十大排序、堆、队列、树、并查集、图等等大概几十篇。
插入排序算法是一种简单且直观的排序算法。它的时间复杂度为O(n^2)，其中n是待排序数组的长度。插入排序在处理小型数据集时具有一定优势，但是对于大型数据集，插入排序的性能会较差。
希尔排序简单的来说就是一种改进的插入排序算法，它通过将待排序的元素分成若干个子序列，然后对每个子序列进行插入排序，最终逐步缩小子序列的间隔，直到整个序列变得有序。希尔排序的主要思想是通过插入排序的优势，减小逆序对的距离，从而提高排序效率。
每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到全部待排序的数据元素排完。
我们通过图文 + 流程解释 的方式，让大家能快速领悟到各个排序算法的思想，从而达到快速掌握的目的。此外每个排序算法都有对应的 Github 代码实现，可供大家调试理解算法。同时也附上了文章中所画图的 draw.io 数据文件，方便大家根据自己的习惯进行修改。
给你链表的头结点head ，请将其按 升序 排列并返回 排序后的链表 。要求时间复杂度是O(n log n)
这是十大经典排序算法详解的第二篇,这是之前第一篇文章的链接:十大经典排序算法详解(一)冒泡排序,选择排序,插入排序,没有看过的小伙伴可以看一下.
快速排序是由C. A. R. Hoare在1960年提出的一种高效的排序算法，它也是最常用的排序算法之一。快速排序的主要优势在于它的平均时间复杂度为O(n log n)，并且它的分治法本质让它在处理大数据集时表现出色。在本文中，我们将详细探讨快速排序的原理，并使用Go语言实现一个快速排序函数。
上一篇数据结构与算法 --- 排序算法（一）中，学习了冒泡排序，插入排序，选择排序这三种时间复杂度为
先说一个题外话，昨天收到微信公众号通知，邀请我参与个人认证。提交后公众号很快核实并通过我的申请，下面是认证后的公众号显示，欢迎去围观：
学习选择排序算法之前先回顾一下数组和链表的特点: 数组擅长随机读取，而链表擅长插入和删除。 下面是常见数组和链表操作的运行时间。
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。培养思维能力，注重过程，挖掘背后的原理，刨根问底。本着严谨和准确的态度，目标是撰写实用和启发性的文章，欢迎您的关注。 01 — 你会学到什么？ 在上一消息推送中，我们通过《装水最多的容器》这个实际问题，初步了解了动态规划的魅力所在，还记得如果我们枚举所有可能的容器高度和边长时得到算法时间复杂度很大，而经过仔细分析目标函数和其变量关系时，我们发现把初始值设置为最大底边长度乘以相对小的高度后，之后的迭代中最大面积的容器只可能出现在尽可能高的情况下，如下动画所示，初始值为1
了解完上述算法的评判标准之后,我们就需要来看看这些排序算法又是怎么进行分类的了. 主要有这么两种分类的方式.
希望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历，更重要的是通过提炼让我们得以升华，走向卓越。 1Tags 排序算法 链表 树 图 动态规划 Leetcode Python Numpy Pandas Matplotlib 数学分析 线性代数 概率论 数据预处理 机器学习 回归算法 分类算法 聚类算法 集成算法 推荐算法 自然语言处理 Kaggle Tensorflow
堆排序(Heapsort)是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。它是通过堆来进行选择数据。需要注意的是排升序要建大堆，排降序建小堆。
基数排序，最先开始以为很复杂，其实就是正对正整数，先按照个位数大小对数组进行排序，再百位、千位、万位……
本文是第一站，大战冒泡排序。你还在为每次写排序算法的时候发愁吗？ 喝了本专栏，保证你能手撸冒泡排序。
排序算法的衡量指标我这里不再重复，上一篇我已经列举分析的很清楚了，但是非常重要，没看到我上一篇的小伙伴墙裂推荐，这里给一个直通车票 极客算法训练笔记(五)，十大经典排序之冒泡，选择，插入排序 。
堆排序是一种基于「堆」这一数据结构的排序算法。堆是一种近似完全二叉树的结构，分为大顶堆和小顶堆这两种。
找了好多贴在都没有找到舒心的一次能看懂的文章，决定把学明白每一步全部图解出来。 代码在最后 把分享博主里共享的教科书图放这
冒泡排序一种简单的排序算法。它会遍历若干次要排序的数列，每次遍历时，它都会从前往后依次的比较相邻两个数的大小；如果前者比后者大，则交换它们的位置。这样，一次遍历之后，最大的元素就在数列的末尾！ 采用相同的方法再次遍历时，第二大的元素就被排列在最大元素之前。重复此操作，直到整个数列都有序为止！
数据结构章节暂时告一段落，从这一章节开始算法之旅。首先从排序开始，排序作为最基础的算法，一点也不简单，写一个快排、堆排、归并排序在大厂面试中并不罕见，或者某些题目就需要使用某些排序的思想来解决，这也就是为什么要学习排序。当然最重要的是学习它的思想，例如快排的partition操作，快排和归并排序的分治思想，以及排序的性能优化，又或者O(n²)的排序也并非一无是处等。本章将手写五种常见排序算法，它们包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、(堆排序第七章已介绍)，理解它们的优缺点，从而能在合适的场景使用恰当的排序算法。
当arr[i] > arr[i-1] 时 ，说明此时arr[i] 大于有序区间的所有元素！！！
排序就是将输入的数字按照从小到大的顺序进行排列。由于排序是一个比较基础的问题，所以排序算法的种类也比较多。最近学习了几种常见的排序算法，下面介绍如何使用java代码实现对数组进行从下到大排序。
意图：定义一系列的算法，把它们一个个封装起来，并且使它们可以相互替换。本模式使得算法可以独立于使用它的客户而变化。
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主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。坚信学会如何思考一个算法比单纯地掌握100个知识点重要100倍。本着严谨和准确的态度，目标是撰写实用和启发性的文章，欢迎您的关注，让我们一起进步吧。 01 — 你会学到什么？ 彻底弄明白常用的排序算法的基本思想，算法的时间和空间复杂度，以及如何选择这些排序算法，确定要解决的问题的最佳排序算法，已经总结了冒泡排序和其改进后的快速排序算法，直接选择排序和堆排序算法，直接插入排序到希尔排序做的改进，归并排序过程图解。 02 — 讨论的问题是什么？ 各种排序算法的基本思想；
本文全长 14237 字，配有 70 张图片和动画，和你一起一步步看懂排序算法的运行过程。
堆是具有以下性质的完全二叉树：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，称为大顶堆；或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值，称为小顶堆。
上面1、3、9、6还应该加一个7漏了写了；因为每个都是与后面gap距离的数比较所以我们直接for循环从下标为0到n-1即可，然后比较时与距离为gap的比较，具体可看下面的代码实现。
堆这种数据结构应用场景很多，最经典的莫过于堆排序。堆排序（Heap Sort）是一种原地的、时间复杂度为O(nlogn)的排序算法。我们今天就来分析一下堆排序。
归并排序Merge Sort 归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的典型应用。 它指的是将两个已经排序的序列合并成一个序列的操作。归并排序算法依赖归并操作。归并排序有多路归并排序、两路归并排序 , 可用于内排序，也可以用于外排序。这里仅对内排序的两路归并方法进行讨论。
HTML5学堂-码匠：前几期“算法之旅”跟大家分享了冒泡排序法和选择排序法，它们都属于时间复杂度为O(n^2)的“慢”排序。今天跟大家分享多种排序算法里使用较广泛，速度快的排序算法 —— 快速排序法 [ 平均时间复杂度为O (n logn) ]。 Tips 1：关于“算法”及“排序”的基础知识，在此前“选择排序法”中已详细讲解，可点击文后的相关文章链接查看，在此不再赘述。 Tips 2：如果无特殊说明，本文的快速排序是从小到大的排序。 快速排序法的原理 快速排序是一种划分交换排序，它采用分治的策略，通常称其
快速排序是（Quick sort）是对冒泡排序的一种改进，是非常重要且应用比较广泛的一种高效率排序算法。
那么我们很容易想到这个题有一种O（n*n）的暴力解法，但这不是我们所需要的，所以，要想归并排序来实现求逆序对数，那么首先我们要了解并掌握归并排序算法。
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