Java排序算法总结
来源：互联网 发布：可以领淘宝优惠券的群 编辑：程序博客网 时间：2024/05/16 12:16
我们这里说说八大排序就是内部排序。
当n较大，则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法：快速排序、堆排序或归并排序序。
快速排序：是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法，当待排序的关键字是随机分布时，快速排序的平均时间最短；
1.插入排序—直接插入排序(Straight Insertion Sort)
基本思想:
排序方法
要点：设立哨兵，作为临时存储和判断数组边界之用。
直接插入排序示例：
如果碰见一个和插入元素相等的，那么插入元素把想插入的元素放在相等元素的后面。所以，相等元素的前后顺序没有改变，从原无序序列出去的顺序就是排好序后的顺序，所以插入排序是稳定的。
public class InsertSort{ for(int i=1;i<array.length;i++)//第0位独自作为有序数列，从第1位开始向后遍历 { if(array[i]<array[i-1])//0~i-1位为有序，若第i位大于i-1位，继续寻位并插入，否则认为0~i位也是有序的，忽略此次循环，相当于continue { int temp=array[i];//保存第i位的值 for(int j=i-1;j>=0 && temp<array[j];j--)//从第i-1位向前遍历并移位，直至找到小于第i位值停止 { array[j+1]=array[j]; } array[j+1]=temp;//插入第i位的值 } }}其他的插入排序有二分插入排序，2-路插入排序。
2. 插入排序—希尔排序（Shell`s Sort）
希尔排序是1959 年由D.L.Shell 提出来的，相对直接排序有较大的改进。希尔排序又叫缩小增量排序
基本思想：
先取一个小于n的整数d1作为第一个增量，把文件的全部记录分组。所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。先在各组内进行直接插入排序
；然后，取第二个增量d2<d1重复上述的分组和排序，直至所取的增量
先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录“基本有序”时，再对全体记录进行依次直接插入排序。
操作方法：
- 选择一个增量序列t1，t2，…，tk，其中ti>tj，tk=1；
- 按增量序列个数k，对序列进行k 趟排序；
- 每趟排序，根据对应的增量ti，将待排序列分割成若干长度为m 的子序列，分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。
希尔排序的示例：
我们简单处理增量序列：增量序列d = {n/2 ,n/4, n/8 .....1} n为要排序数的个数
即：先将要排序的一组记录按某个增量d（n/2,n为要排序数的个数）分成若干组子序列，每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行直接插入排序，然后再用一个较小的增量（d/2）对它进行分组，在每组中再进行直接插入排序。继续不断缩小增量直至为1，最后使用直接插入排序完成排序。
Java算法实现
public static void main(String [] args){ int[]a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1}; System.out.println("排序之前："); for(int i=0;i<a.length;i++) { System.out.print(a[i]+" "); } //希尔排序 int d=a.length; while(true) { d=d/2; for(int x=0;x<d;x++) { for(int i=x+d;i<a.length;i=i+d) { int temp=a[i]; int j; for(j=i-d;j>=0&&a[j]>temp;j=j-d) { a[j+d]=a[j]; } a[j+d]=temp; } } if(d==1) { break; } } System.out.println(); System.out.println("排序之后："); for(int i=0;i<a.length;i++) { System.out.print(a[i]+" "); } }上面写的看的人头晕 我写个好理解的 while(true){ for(int i=0;i<d;i++){ for(int j=i;j+d<a.length;j+=d){ int temp; if(a[j]>a[j+d]){ temp=a[j]; a[j]=a[j+d]; a[j+d]=temp; } } } if(d==1){break;} d--; }3. 选择排序—简单选择排序（Simple Selection Sort）
基本思想：
对比数组中前一个元素跟后一个元素的大小，如果后面的元素比前面的元素小则用一个变量k来记住他的位置，接着第二次比较，前面“后一个元素”现变成了“前一个元素”，继续跟他的“后一个元素”进行比较如果后面的元素比他要小则用变量k记住它在数组中的位置(下标)，等到循环结束的时候，我们应该找到了最小的那个数的下标了，然后进行判断，如果这个元素的下标不是第一个元素的下标，就让第一个元素跟他交换一下值，这样就找到整个数组中最小的数了。然后找到数组中第二小的数，让他跟数组中第二个元素交换一下值，以此类推。
在要排序的一组数中，选出最小（或者最大）的一个数与第1个位置的数交换；然后在剩下的数当中再找最小（或者最大）的与第2个位置的数交换，依次类推，直到第n-1个元素（倒数第二个数）和第n个元素（最后一个数）比较为止。
简单选择排序的示例：
操作方法：
第一趟，从n 个记录中找出关键码最小的记录与第一个记录交换；
第二趟，从第二个记录开始的n-1 个记录中再选出关键码最小的记录与第二个记录交换；
以此类推.....
第i 趟，则从第i 个记录开始的n-i+1 个记录中选出关键码最小的记录与第i 个记录交换，
直到整个序列按关键码有序。
java算法实现
public static void selectSort(int[]a){ int minIndex=0; int temp=0; if((a==null)||(a.length==0)) return; for(int i=0;i<a.length-1;i++) { minIndex=i;//无序区的最小数据数组下标 for(intj=i+1;j<a.length;j++) { //在无序区中找到最小数据并保存其数组下标 if(a[j]<a[minIndex]) { minIndex=j; } } if(minIndex!=i) { //如果不是无序区的最小值位置不是默认的第一个数据，则交换之。 temp=a[i]; a[i]=a[minIndex]; a[minIndex]=temp; } }}4. 选择排序—堆排序（Heap Sort）
堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。基本思想：
堆的定义如下：具有n个元素的序列（k1,k2,...,kn),当且仅当满足
时称之为堆。由堆的定义可以看出，堆顶元素（即第一个元素）必为最小项（小顶堆）。
若以一维数组存储一个堆，则堆对应一棵完全二叉树，且所有非叶结点的值均不大于(或不小于)其子女的值，根结点（堆顶元素）的值是最小(或最大)的。如：
（a）大顶堆序列：（96, 83,27,38,11,09)
(b) 小顶堆序列：（12，36，24，85，47，30，53，91）
初始时把要排序的n个数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树（一维数组存储二叉树），调整它们的存储序，使之成为一个堆，将堆顶元素输出，得到n 个元素中最小(或最大)的元素，这时堆的根节点的数最小（或者最大）。然后对前面(n-1)个元素重新调整使之成为堆，输出堆顶元素，得到n 个元素中次小(或次大)的元素。依此类推，直到只有两个节点的堆，并对它们作交换，最后得到有n个节点的有序序列。称这个过程为堆排序。
因此，实现堆排序需解决两个问题：
1. 如何将n 个待排序的数建成堆；
2. 输出堆顶元素后，怎样调整剩余n-1 个元素，使其成为一个新堆。
首先讨论第二个问题：输出堆顶元素后，对剩余n-1元素重新建成堆的调整过程。
调整小顶堆的方法：
1）设有m 个元素的堆，输出堆顶元素后，剩下m-1 个元素。将堆底元素送入堆顶（（最后一个元素与堆顶进行交换），堆被破坏，其原因仅是根结点不满足堆的性质。
2）将根结点与左、右子树中较小元素的进行交换。
3）若与左子树交换：如果左子树堆被破坏，即左子树的根结点不满足堆的性质，则重复方法 （2）.
4）若与右子树交换，如果右子树堆被破坏，即右子树的根结点不满足堆的性质。则重复方法 （2）.
5）继续对不满足堆性质的子树进行上述交换操作，直到叶子结点，堆被建成。
称这个自根结点到叶子结点的调整过程为筛选。如图：
再讨论对n 个元素初始建堆的过程。
建堆方法：对初始序列建堆的过程，就是一个反复进行筛选的过程。
1）n 个结点的完全二叉树，则最后一个结点是第
个结点的子树。
2）筛选从第个结点为根的子树开始，该子树成为堆。
3）之后向前依次对各结点为根的子树进行筛选，使之成为堆，直到根结点。
如图建堆初始过程：无序序列：（49，38，65，97，76，13，27，49）
Java算法的实现
public class HeapSort{private static int[] sort=new int[]{1,0,10,20,3,5,6,4,9,8,12,17,34,11};public static void main(String[] args){buildMaxHeapify(sort);heapSort(sort);print(sort);}private static void buildMaxHeapify(int[] data){//没有子节点的才需要创建最大堆，从最后一个的父节点开始int startIndex=getParentIndex(data.length-1);//从尾端开始创建最大堆，每次都是正确的堆for(int i=startIndex;i>=0;i--){maxHeapify(data,data.length,i);}}/***创建最大堆**@paramdata*@paramheapSize需要创建最大堆的大小，一般在sort的时候用到，因为最多值放在末尾，末尾就不再归入最大堆了*@paramindex当前需要创建最大堆的位置*/private static void maxHeapify(int[] data,int heapSize,int index){//当前点与左右子节点比较int left=getChildLeftIndex(index);int right=getChildRightIndex(index);int largest=index;if(left<heapSize&&data[index]<data[left]){largest=left;}if(right<heapSize&&data[largest]<data[right]){largest=right;}//得到最大值后可能需要交换，如果交换了，其子节点可能就不是最大堆了，需要重新调整if(largest!=index){int temp=data[index];data[index]=data[largest];data[largest]=temp;maxHeapify(data,heapSize,largest);}}/***排序，最大值放在末尾，data虽然是最大堆，在排序后就成了递增的**@paramdata*/private static void heapSort(int[] data){//末尾与头交换，交换后调整最大堆for(int i=data.length-1;i>0;i--){int temp=data[0];data[0]=data[i];data[i]=temp;maxHeapify(data,i,0);}}/***父节点位置**@paramcurrent*@return*/private static int getParentIndex(int current){return(current-1)>>1;}/***左子节点position注意括号，加法优先级更高**@paramcurrent*@return*/private static int getChildLeftIndex(int current){return(current<<1)+1;}/***右子节点position**@paramcurrent*@return*/private static int getChildRightIndex(int current){return(current<<1)+2;}private static void print(int[] data){int pre=-2;for(int i=0;i<data.length;i++){if(pre<(int)getLog(i+1)){pre=(int)getLog(i+1);System.out.println();}System.out.print(data[i]+"|");}}/***以2为底的对数**@paramparam*@return*/private static double getLog(double param){return Math.log(param)/Math.log(2);}}分析:
设树深度为k，
。从根到叶的筛选，元素比较次数至多2(k-1)次，交换记录至多k 次。所以，在建好堆后，排序过程中的筛选次数不超过下式：
而建堆时的比较次数不超过4n 次，因此堆排序最坏情况下，时间复杂度也为：O(nlogn )。
5. 交换排序—冒泡排序（Bubble Sort）
基本思想：
- 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。
- 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。在这一点，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。
- 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较
在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整，让较大的数往下沉，较小的往上冒。即：每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时，就将它们互换。
冒泡排序的示例：
Java算法的实现：
publicclassBubbleSort
{publicvoidsort(int[]a){inttemp=0;for(inti=a.length-1;i>0;--i){for(intj=0;j<i;++j){if(a[j+1]<a[j]){temp=a[j];a[j]=a[j+1];a[j+1]=temp;}}}}}6. 交换排序—快速排序（Quick Sort）
基本思想：
1）选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素,
2）通过一趟排序讲待排序的记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的元素值均比基准元素值小。另一部分记录的 元素值比基准值大。
3）此时基准元素在其排好序后的正确位置
4）然后分别对这两部分记录用同样的方法继续进行排序，直到整个序列有序。
快速排序的示例：
（a）一趟排序的过程：
（b）排序的全过程
Java算法的实现：
class Quick{ public void sort(int arr[],int low,int high) { int l=low; int h=high; int povit=arr[low]; while(l<h) { while(l<h&&arr[h]>=povit) h--; if(l<h){ int temp=arr[h]; arr[h]=arr[l]; arr[l]=temp; l++; } while(l<h&&arr[l]<=povit) l++; if(l<h){ int temp=arr[h]; arr[h]=arr[l]; arr[l]=temp; h--; } } print(arr); System.out.print("l="+(l+1)+"h="+(h+1)+"povit="+povit+"\n"); if(l>low)sort(arr,low,h-1); if(h<high)sort(arr,l+1,high); }}/*//////////////////////////方式二////////////////////////////////*/更高效点的代码：public<TextendsComparable<?superT>>T[]quickSort(T[]targetArr,intstart,intend){inti=start+1,j=end;Tkey=targetArr[start];SortUtil<T>sUtil=newSortUtil<T>();if(start>=end)return(targetArr);/*从i++和j--两个方向搜索不满足条件的值并交换**条件为：i++方向小于key，j--方向大于key*/while(true){while(targetArr[j].compareTo(key)>0)j--;while(targetArr[i].compareTo(key)<0&&i<j)i++;if(i>=j)break;sUtil.swap(targetArr,i,j);if(targetArr[i]==key){j--;}else{i++;}}/*关键数据放到‘中间’*/sUtil.swap(targetArr,start,j);if(start<i-1){this.quickSort(targetArr,start,i-1);}if(j+1<end){this.quickSort(targetArr,j+1,end);}returntargetArr;}/*//////////////方式三：减少交换次数，提高效率/////////////////////*/private<TextendsComparable<?superT>>voidquickSort(T[]targetArr,intstart,intend){inti=start,j=end;Tkey=targetArr[start];while(i<j){/*按j--方向遍历目标数组，直到比key小的值为止*/while(j>i&&targetArr[j].compareTo(key)>=0){j--;}if(i<j){/*targetArr[i]已经保存在key中，可将后面的数填入*/targetArr[i]=targetArr[j];i++;}/*按i++方向遍历目标数组，直到比key大的值为止*/while(i<j&&targetArr[i].compareTo(key)<=0)/*此处一定要小于等于零，假设数组之内有一亿个1，0交替出现的话，而key的值又恰巧是1的话，那么这个小于等于的作用就会使下面的if语句少执行一亿次。*/{i++;}if(i<j){/*targetArr[j]已保存在targetArr[i]中，可将前面的值填入*/targetArr[j]=targetArr[i];j--;}}/*此时i==j*/targetArr[i]=key;/*递归调用，把key前面的完成排序*/this.quickSort(targetArr,start,i-1);/*递归调用，把key后面的完成排序*/this.quickSort(targetArr,j+1,end);}7. 归并排序（Merge Sort）
基本思想：
归并（Merge）排序法是将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表，即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。
归并排序示例：
Java算法实现
public class MergeSort {// private static long sum = 0;/** * <pre> * 二路归并 * 原理：将两个有序表合并和一个有序表 * </pre> * * @param a * @param s * 第一个有序表的起始下标 * @param m * 第二个有序表的起始下标 * @param t * 第二个有序表的结束小标 * */private static void merge(int[] a, int s, int m, int t) {int[] tmp = new int[t - s + 1];int i = s, j = m, k = 0;while (i < m && j <= t) {if (a[i] <= a[j]) {tmp[k] = a[i];k++;i++;} else {tmp[k] = a[j];j++;k++;}}while (i < m) {tmp[k] = a[i];i++;k++;}while (j <= t) {tmp[k] = a[j];j++;k++;}System.arraycopy(tmp, 0, a, s, tmp.length);}/** * * @param a * @param s * @param len * 每次归并的有序集合的长度 */public static void mergeSort(int[] a, int s, int len) {int size = a.length;int mid = size / (len << 1);int c = size & ((len << 1) - 1);// -------归并到只剩一个有序集合的时候结束算法-------//if (mid == 0)return;// ------进行一趟归并排序-------//for (int i = 0; i < mid; ++i) {s = i * 2 * len;merge(a, s, s + len, (len << 1) + s - 1);}// -------将剩下的数和倒数一个有序集合归并-------//if (c != 0)merge(a, size - c - 2 * len, size - c, size - 1);// -------递归执行下一趟归并排序------//mergeSort(a, 0, 2 * len);}public static void main(String[] args) {int[] a = new int[] { 4, 3, 6, 1, 2, 5 };mergeSort(a, 0, 1);for (int i = 0; i < a.length; ++i) {System.out.print(a[i] + " ");}}}8. 桶排序/基数排序(Radix Sort)
说基数排序之前，我们先说桶排序：
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。
例如要对大小为[1..1000]范围内的n个整数A[1..n]排序
首先，可以把桶设为大小为10的范围，具体而言，设集合B[1]存储[1..10]的整数，集合B[2]存储 (10..20]的整数，……集合B[i]存储( (i-1)*10, i*10]的整数，i = 1,2,..100。总共有 100个桶。
然后，对A[1..n]从头到尾扫描一遍，把每个A[i]放入对应的桶B[j]中。 再对这100个桶中每个桶里的数字排序，这时可用冒泡，选择，乃至快排，一般来说任 何排序法都可以。
最后，依次输出每个桶里面的数字，且每个桶中的数字从小到大输出，这 样就得到所有数字排好序的一个序列了。
假设有n个数字，有m个桶，如果数字是平均分布的，则每个桶里面平均有n/m个数字。如果
对每个桶中的数字采用快速排序，那么整个算法的复杂度是
O(n + m * n/m*log(n/m)) = O(n + nlogn - nlogm)
从上式看出，当m接近n的时候，桶排序复杂度接近O(n)
当然，以上复杂度的计算是基于输入的n个数字是平均分布这个假设的。这个假设是很强的 ，实际应用中效果并没有这么好。如果所有的数字都落在同一个桶中，那就退化成一般的排序了。
前面说的几大排序算法 ，大部分时间复杂度都是O（n2），也有部分排序算法时间复杂度是O(nlogn)。而桶式排序却能实现O（n）的时间复杂度。但桶排序的缺点是：
1）首先是空间复杂度比较高，需要的额外开销大。排序有两个数组的空间开销，一个存放待排序数组，一个就是所谓的桶，比如待排序值是从0到m-1，那就需要m个桶，这个桶数组就要至少m个空间。
2）其次待排序的元素都要在一定的范围内等等。
桶式排序是一种分配排序。分配排序的特定是不需要进行关键码的比较，但前提是要知道待排序列的一些具体情况。
分配排序的基本思想：说白了就是进行多次的桶式排序。
基数排序过程无须比较关键字，而是通过“分配”和“收集”过程来实现排序。它们的时间复杂度可达到线性阶：O(n)。
实例:
扑克牌中52 张牌，可按花色和面值分成两个字段，其大小关系为：
花色： 梅花< 方块< 红心< 黑心 
面值： 2 < 3 < 4 < 5 < 6 < 7 < 8 < 9 < 10 < J < Q < K < A
若对扑克牌按花色、面值进行升序排序，得到如下序列：
即两张牌，若花色不同，不论面值怎样，花色低的那张牌小于花色高的，只有在同花色情况下，大小关系才由面值的大小确定。这就是多关键码排序。
为得到排序结果，我们讨论两种排序方法。
方法1：先对花色排序，将其分为4 个组，即梅花组、方块组、红心组、黑心组。再对每个组分别按面值进行排序，最后，将4 个组连接起来即可。
方法2：先按13 个面值给出13 个编号组(2 号，3 号，...，A 号)，将牌按面值依次放入对应的编号组，分成13 堆。再按花色给出4 个编号组(梅花、方块、红心、黑心)，将2号组中牌取出分别放入对应花色组，再将3 号组中牌取出分别放入对应花色组，……，这样，4 个花色组中均按面值有序，然后，将4 个花色组依次连接起来即可。
设n 个元素的待排序列包含d 个关键码{k1，k2，…，kd}，则称序列对关键码{k1，k2，…，kd}有序是指：对于序列中任两个记录r[i]和r[j](1≤i≤j≤n)都满足下列有序关系：
其中k1 称为最主位关键码，kd 称为最次位关键码 。
两种多关键码排序方法：
多关键码排序按照从最主位关键码到最次位关键码或从最次位到最主位关键码的顺序逐次排序，分两种方法：
最高位优先(Most Significant Digit first)法，简称MSD 法：
1）先按k1 排序分组，将序列分成若干子序列，同一组序列的记录中，关键码k1 相等。
2）再对各组按k2 排序分成子组，之后，对后面的关键码继续这样的排序分组，直到按最次位关键码kd 对各子组排序后。
3）再将各组连接起来，便得到一个有序序列。扑克牌按花色、面值排序中介绍的方法一即是MSD 法。
最低位优先(Least Significant Digit first)法，简称LSD 法：
1) 先从kd 开始排序，再对kd-1进行排序，依次重复，直到按k1排序分组分成最小的子序列后。
2) 最后将各个子序列连接起来，便可得到一个有序的序列, 扑克牌按花色、面值排序中介绍的方法二即是LSD 法。
基于LSD方法的链式基数排序的基本思想
“多关键字排序”的思想实现“单关键字排序”。对数字型或字符型的单关键字，可以看作由多个数位或多个字符构成的多关键字，此时可以采用“分配-收集”的方法进行排序，这一过程称作基数排序法，其中每个数字或字符可能的取值个数称为基数。比如，扑克牌的花色基数为4，面值基数为13。在整理扑克牌时，既可以先按花色整理，也可以先按面值整理。按花色整理时，先按红、黑、方、花的顺序分成4摞（分配），再按此顺序再叠放在一起（收集），然后按面值的顺序分成13摞（分配），再按此顺序叠放在一起（收集），如此进行二次分配和收集即可将扑克牌排列有序。
基数排序:
是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的，先按低优先级排序，再按高优先级排序。最后的次序就是高优先级高的在前，高优先级相同的低优先级高的在前。基数排序基于分别排序，分别收集，所以是稳定的。
Java算法实现
public class RadixSort{ public static void sort(int[] number, int d) //d表示最大的数有多少位 { intk = 0; intn = 1; intm = 1; //控制键值排序依据在哪一位 int[][]temp = newint[10][number.length]; //数组的第一维表示可能的余数0-9 int[]order = newint[10]; //数组orderp[i]用来表示该位是i的数的个数 while(m <= d) { for(inti = 0; i < number.length; i++) { intlsd = ((number[i] / n) % 10); temp[lsd][order[lsd]] = number[i]; order[lsd]++; } for(inti = 0; i < 10; i++) { if(order[i] != 0) for(intj = 0; j < order[i]; j++) { number[k] = temp[i][j]; k++; } order[i] = 0; } n *= 10; k = 0; m++; } } public static void main(String[] args) { int[]data = {73, 22, 93, 43, 55, 14, 28, 65, 39, 81, 33, 100}; RadixSort.sort(data, 3); for(inti = 0; i < data.length; i++) { System.out.print(data[i] + ""); } }}总结
各种排序的稳定性，时间复杂度和空间复杂度总结：
我们比较时间复杂度函数的情况：
时间复杂度函数O(n)的增长情况
所以对n较大的排序记录。一般的选择都是时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法。
时间复杂度来说：
(1)平方阶(O(n2))排序
各类简单排序:直接插入、直接选择和冒泡排序；
(2)线性对数阶(O(nlog2n))排序
快速排序、堆排序和归并排序；
(3)O(n1+§))排序,§是介于0和1之间的常数。
希尔排序
(4)线性阶(O(n))排序
基数排序，此外还有桶、箱排序。
说明：
当原表有序或基本有序时，直接插入排序和冒泡排序将大大减少比较次数和移动记录的次数，时间复杂度可降至O（n）；
而快速排序则相反，当原表基本有序时，将蜕化为冒泡排序，时间复杂度提高为O（n2）；
原表是否有序，对简单选择排序、堆排序、归并排序和基数排序的时间复杂度影响不大。
稳定性：
排序算法的稳定性:若待排序的序列中，存在多个具有相同关键字的记录，经过排序， 这些记录的相对次序保持不变，则称该算法是稳定的；若经排序后，记录的相对 次序发生了改变，则称该算法是不稳定的。
稳定性的好处：排序算法如果是稳定的，那么从一个键上排序，然后再从另一个键上排序，第一个键排序的结果可以为第二个键排序所用。基数排序就是这样，先按低位排序，逐次按高位排序，低位相同的元素其顺序再高位也相同时是不会改变的。另外，如果排序算法稳定，可以避免多余的比较；
稳定的排序算法：冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序
不是稳定的排序算法：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序
选择排序算法准则：
每种排序算法都各有优缺点。因此，在实用时需根据不同情况适当选用，甚至可以将多种方法结合起来使用。
选择排序算法的依据
影响排序的因素有很多，平均时间复杂度低的算法并不一定就是最优的。相反，有时平均时间复杂度高的算法可能更适合某些特殊情况。同时，选择算法时还得考虑它的可读性，以利于软件的维护。一般而言，需要考虑的因素有以下四点：
1．待排序的记录数目n的大小；
2．记录本身数据量的大小，也就是记录中除关键字外的其他信息量的大小；
3．关键字的结构及其分布情况；
4．对排序稳定性的要求。
设待排序元素的个数为n.
1）当n较大，则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法：快速排序、堆排序或归并排序序。
快速排序：是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法，当待排序的关键字是随机分布时，快速排序的平均时间最短；
堆排序 ： 如果内存空间允许且要求稳定性的，
归并排序：它有一定数量的数据移动，所以我们可能过与插入排序组合，先获得一定长度的序列，然后再合并，在效率上将有所提高。
2） 当n较大，内存空间允许，且要求稳定性 =》归并排序
3）当n较小，可采用直接插入或直接选择排序。
直接插入排序：当元素分布有序，直接插入排序将大大减少比较次数和移动记录的次数。
直接选择排序 ：元素分布有序，如果不要求稳定性，选择直接选择排序
5）一般不使用或不直接使用传统的冒泡排序。
6）基数排序
它是一种稳定的排序算法，但有一定的局限性：
1、关键字可分解。
2、记录的关键字位数较少，如果密集更好
3、如果是数字时，最好是无符号的，否则将增加相应的映射复杂度，可先将其正负分开排序。
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