综合8种子排序算法总结和比较

1 高速分拣（QuickSort）

高速的排序是一个地方排序，分而治之。海量递归算法。从本质上讲，合并排序地方是版本号。

的以下四个步骤的高速排序可以由。

（1） 不多于1个数据。直接返回。

（2） 一般选择序列最左边的值作为支点数据。

（3） 将序列分成2部分。一部分都大于支点数据，另外一部分都小于支点数据。

（4） 对两边利用递归排序数列。

高速排序比大部分排序算法都要快。

虽然我们能够在某些特殊的情况下写出比高速排序快的算法，可是就通常情况而言。没有比它更快的了。高速排序是递归的，对于内存很有限的机器来说，它不是一个好的选择。

2 归并排序（MergeSort）

归并排序先分解要排序的序列，从1分成2。2分成4，依次分解，当分解到仅仅有1个一组的时候，就能够排序这些分组，然后依次合并回原来的序列中。这样就能够排序全部数据。合并排序比堆排序略微快一点，可是须要比堆排序多一倍的内存空间。由于它须要一个额外的数组。

3 堆排序（HeapSort）

堆排序适合于数据量很大的场合（百万数据）。

堆排序不须要大量的递归或者多维的暂存数组。

这对于数据量很巨大的序列是合适的。比方超过数百万条记录。由于高速排序，归并排序都使用递归来设计算法，在数据量很大的时候。可能会发生堆栈溢出错误。

堆排序会将全部的数据建成一个堆，最大的数据在堆顶，然后将堆顶数据和序列的最后一个数据交换。接下来再次重建堆。交换数据，依次下去，就能够排序全部的数据。

4 Shell排序（ShellSort）

Shell排序通过将数据分成不同的组。先对每一组进行排序，然后再对全部的元素进行一次插入排序。以降低数据交换和移动的次数。平均效率是O(nlogn)。当中分组的合理性会对算法产生重要的影响。

如今多用D.E.Knuth的分组方法。

Shell排序比冒泡排序快5倍，比插入排序大致快2倍。Shell排序比起QuickSort，MergeSort。HeapSort慢非常多。可是它相对照较简单，它适合于数据量在5000下面而且速度并非特别重要的场合。它对于数据量较小的数列反复排序是非常好的。

5 插入排序（InsertSort）

插入排序通过把序列中的值插入一个已经排序好的序列中，直到该序列的结束。插入排序是对冒泡排序的改进。它比冒泡排序快2倍。一般不用在数据大于1000的场合下使用插入排序，或者反复排序超过200数据项的序列。

6 冒泡排序（BubbleSort）

冒泡排序是最慢的排序算法。

在实际运用中它是效率最低的算法。它通过一趟又一趟地比較数组中的每个元素。使较大的数据下沉，较小的数据上升。

它是O(n^2)的算法。

7 交换排序（ExchangeSort）和选择排序（SelectSort）

这两种排序方法都是交换方法的排序算法。效率都是 O(n²)。在实际应用中处于和冒泡排序基本同样的地位。它们仅仅是排序算法发展的0基础阶段。在实际中使用较少。

8 基数排序（RadixSort）

基数排序和通常的排序算法并不走相同的路线。

它是一种比較新颖的算法，可是它仅仅能用于整数的排序，假设我们要把相同的办法运用到浮点数上。我们必须了解浮点数的存储格式。并通过特殊的方式将浮点数映射到整数上，然后再映射回去，这是很麻烦的事情。因此。它的使用相同也不多。

并且。最重要的是。这样算法也须要较多的存储空间。

9 总结

以下是一个总的表格。大致总结了我们常见的全部的排序算法的特点。