九种常用排序的性能分析总结

间间断断的将9种排序实现，并且将其以博客笔记的形式记录下来；现在就该来综合的分析这九种排序，让我们先来看看其算法复杂度和稳定性的分析结果：

算法复杂度以及稳定性分析

算法名称平均时间辅助空间稳定性冒泡排序O(n2)O(1)是选择排序O(n2)O(1)否插入排序O(n2)O(1)是自底向上归并排序O(nlog2n)O(n)是自顶向下归并排序O(nlog2n)O(n)是快速排序O(nlog2n)O(n)否堆排序O(nlog2n)O(1)否基数排序O(dn)O(rn)是希尔排序\O(1)否

排序的时间效率比较

下图表名了各种算法在不同数据规模下，完成排序所消耗的时间（毫秒为单位），从表中可以显然看出O(n2)的排序算法比O(nlog2n)的算法 时间多出几百上千倍，而且随着数据数据规模增大时间比也会随着增大；因为排序的数据采用随机数，顺序将被打乱，快速排序算法优于其他排序算法！

算法名称1万2万3万4万5万6万7万8万9万10万冒泡排序14425497122062186134017491486739488880111939139071选择排序19981617903254506271669645126361610219643插入排序17871716282882445864468822116491454717914自底向上归并排序36912151822262833自顶向下归并排序371115182327313640快速排序25811141821252932堆排序371216192326303437基数排序9213040495966759098希尔排序381115242429354041
下面采用图表形式将数据直观展示出来(将O(n2)的算法和O(nlog2n)算法分开，因为完全不是一个数量级的):

上图显示快排速度和自底向上归并排序奇虎相当，接下来是堆排序、希尔排序；出乎意料的是基数排序，号称O(dn)的基数排序却不是那么靠前，个人觉得和冒泡排序速度慢的原因相同，赋值操作太多，降低了时间效率。

转自：http://blog.csdn.net/cjf_iceking/article/details/7953637