算法学习笔记-排序

为了长远的目标，今年开始重新学习计算机基础知识。从豆瓣读书上把tag为编程的，9分以上的书差不多都买了。

写写博客，仅为了自己复习巩固。

看的书是《算法（第四版）》号称是最简单的入门书。

全书都是用的java写的实例，不错，看着亲切，但是代码风格我是不喜欢，作者喜欢省略花括号，条件的执行语句如果一条，会将条件语句，执行语句放一行。

不过这个不是重点，代码风格上我是坚持的《重构》里的格式。

学习么，循序渐进，我也不指望看第一遍就全看懂，所以书内的大部分习题，准备在第二轮巩固学习时再看。

从这个排序这一章节，学到了初级排序与高级排序；

初级排序：

选择排序：每一轮找到最小的和每轮开始位置的值替换。时间复杂度O(N^2)

插入排序：每一轮开始位置的值与前面有序的部分比较，确定该插入的位置，然后将大于该值的往右移动一位，将该值插入。时间复杂度O(N^2)

希尔排序：基于插入排序，插入排序的最坏情况是最小值在最右侧，将这个值移动到指定位置，操作会比较多。希尔排序定义了一个增量，

我这书里是定义 while(h<N/3){h=h*3+1}  h为：1,4,13.。。。，根据数据大小，会执行多轮的插入排序。

假设数组大小为15个，那h初始值4，也就是有2轮。第一轮的时候，0,4,8,12->1,5,9,13->2,6,10,14.....按这样的子数组执行插入排序，

这样，右侧的小值就可以高效的移动到左侧，每一次的插入排序都使整个数组更有序。基于这个增量，时间复杂度：O(N^6/5)

高级排序：

归并排序：将一个大数组一分为二，不断的分，子数组有序后，将2个有序子数组不断归并，最后就整体有序了。在操作过程中需要额外的N空间做归并用，

时间复杂度O(NlogN)

快速排序：取一个值，一般取low位，然后切分操作，使切分后，小于等于该值的在该值左侧，大于等于的在该值右侧，不断这样的操作，最终子数组都有序了整体就有序了。

为了避免最坏情况，就是low位总是最小值或最大值，造成切分后一边几乎没有，都在另一边，所以排序前，先乱序下。

一般常用的是三向切分快速排序，在切分后，会有三段数据，小于切分值的，等于切分值，大于切分值的，中间这段就已经是最终位置了，左右两边再继续快排。

时间复杂度为O(N~NlogN)

注：排序还有个稳定性的概念，插入排序与归并排序是稳定的。

例如我有个对象是航班，对象里有3个值，其中有【出发地】与【出发时间】，假设我的初始数据是【出发时间】升序的，如果使用了稳定的排序算法去排序【出发地】，那排序后的数据是【出发地】升序【出发时间】升序，否则就是【出发地】升序【出发时间】无序；

在Java内置的sort方法，对于基本类型使用的是快速排序，对于引用类型使用的归并排序。

堆排序：先将数据放入一颗二叉树（数组实现），将它堆有序（每个节点都大于等于它的2个子节点），然后不断的将最大值放到数组末尾，然后再使剩下的树堆有序，最后树没了，数组有序了。

这个有点抽象，得看着图才好理解。书里是将一个数组模拟成二叉树，下标0不用，1为根节点，2,3为1的子节点，依次下去。