排序与搜索算法

 排序算法

插入排序：基本思想是将下一输入插入到已排好的序列中。是一种在线算法，其算法复杂度为O(n2)。

希尔排序：一种改进的插入排序算法，将序列按间隔距离d分组，对每组实施插入排序，逐渐减小间隔距离d来分组实施插入排序，最终d=1时，排序完成。是一种离线算法，算法复杂度为O(n2)，但是相对于基本插入算法来说，会减少大量数据移动。

冒泡排序：基本思想将序列从头到尾相邻逆序的两个数进行交换，在经历一轮交换后，最大元素会排在序列末，所以经过n轮冒泡后，排序完成。离线算法，其算法复杂度为O(n2)。

选择排序：是一种改进的冒泡排序算法，执行效率应该比冒泡排序优，基本思想选择最大的元素与序列末端元素交换，在经历一轮交换后，最大元素会排在序列末，所以经过n轮选择后，排序完成。离线算法，其算法复杂度为O(n2)。

归并排序：分治思想，将序列分为前后两个部分，分别进行排序后再合并在一起。其算法复杂度为O(nlgn)，在并行计算机中，该算法更有优势。

快速排序：随机在序列中选择一个数作为标数，数列根据标数通过交换分成了前后两部分和标数，其中前面部分都比标数小，后面部分都比标数大，中间为标数，然后递归对前后两部分进行快速排序。离线算法，算法复杂度为O(nlgn)。

堆排序：利用最小堆数据结构来进行排序，既可作为在线算法，又可以实现离线算法，堆的基本操作基本为O(lgn)，所以排序算法复杂度为O(nlgn)。

基数排序：通过根据键值对r进制各位的权值将键值分配到不同的桶中，实现排序。

拓扑排序：

 

搜索算法

二分搜索：在有序序列中搜索指定值，比较指定值和序列中间值，若与中间值相等，则命中，若小于中间值，则用二分搜索递归搜前半部分序列，若大于中间值，则用二分搜索递归搜后半部分序列。其算法时间复杂度为O(lgn)。

哈希表：利用hash函数散列指定值，若散列值找得到匹配，则命中，否则不命中。哈希表理想时间复杂度为O(1)。但在hash函数球散列值时可能会存在冲突，如何选择好的hash函数减少冲突成为哈希表算法的关键。

二叉查找树：利用二分查找树数据结构来查找指定值，其算法时间复杂度与二叉树高度有关，为O(h)，h为二叉树高度。