十大经典排序算法最强总结

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排序算法属于经典基础算法基本功，笔试面试基本都会涉及和考察的，有原题也有变化，不过基础的几大排序算法还是得尽可能熟悉，能在思路熟悉的前提下手写出代码就更好了。

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为了防止不提供原网址的转载，特加原文链接cnblogs.com/guoyaohua/p/8600214.html

0、排序算法说明 0.1 排序的定义

对一序列对象根据某个关键字进行排序。

0.2 术语说明

• 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；

• 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；

• 时间复杂度： 一个算法执行所耗费的时间。

• 空间复杂度：运行完一个程序所需内存的大小。

0.3 算法总结

图片名词解释：

• 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

0.5 算法分类 比较和非比较的区别

常见的快速排序、归并排序、堆排序、冒泡排序等属于比较排序。在排序的最终结果里，元素之间的次序依赖于它们之间的比较。每个数都必须和其他数进行比较，才能确定自己的位置。在冒泡排序之类的排序中，问题规模为n，又因为需要比较n次，所以平均时间复杂度为O(n²)。在归并排序、快速排序之类的排序中，问题规模通过分治法消减为logN次，所以时间复杂度平均O(nlogn)。比较排序的优势是，适用于各种规模的数据，也不在乎数据的分布，都能进行排序。可以说，比较排序适用于一切需要排序的情况。

计数排序、基数排序、桶排序则属于非比较排序。非比较排序是通过确定每个元素之前，应该有多少个元素来排序。针对数组arr，计算arr[i]之前有多少个元素，则唯一确定了arr[i]在排序后数组中的位置。非比较排序只要确定每个元素之前的已有的元素个数即可，所有一次遍历即可解决。算法时间复杂度O(n)。非比较排序时间复杂度底，但由于非比较排序需要占用空间来确定唯一位置。所以对数据规模和数据分布有一定的要求。

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

/**
     * 冒泡排序
     *
     * @param array
     * @return
     */
public static int[] bubbleSort(int[] array) {
  if (array.length == 0)
    return array;
  for (int i = 0; i