标签：元素 tps logs 遍历 log 贵的 取值 计数 效率
比较排序：
冒泡：两两交换
选择：选择末序列最大（最小）值，同对应位置交换
插入：从后往前扫描有序序列
希尔排序：又叫做缩小增量排序，希尔增量：n/2 n/4 ... 1,O(n^2),Hibbard增量:1,3,7,2hk-1，O(n^1.5)；下界为O(nlog(2n))
非比较排序：
桶排序：N个待排数据，M个桶，平均每个桶[N/M]个数据的桶排序平均时间复杂度为：O(N)+O(M*(N/M)*log(N/M))=O(N+N*(logN-logM))=O(N+N*logN-N*logM)
即：平均时间复杂度为线性的O(N+C)，其中C=N*(logN-logM)。如果相对于同样的N，桶数量M越大，其效率越高，最好时间复杂度达到O(N)。当然桶排序的空间复杂度为O(N+M)，如果输入数据非常庞大，而桶的数量也非常多，则空间代价无疑是昂贵的。此外，桶排序是稳定的。
基数排序：n个待排数据，d个关键码，关键码取值范围radix,则时间复杂度：O(d*(n+radix))
冒泡排序是基础，每轮遍历将“最大元素”移至正确位置（“最右边”），不稳定的O(n^2)；
选择排序要了解，选择排序每轮遍历将“最小（大）元素”移至正确位置（“最左（右）边”），稳定的O(n^2)；
插入排序最简单，适合数据量较小的排序，依然是O(n^2)；
希尔排序是插入排序升级版，不好用，为O(nlog^2n)；
归并排序和快速排序要熟记原理并会写代码。时间复杂度都是O(nlogn)，前者不稳定，后者稳定。最常用的排序方法。
堆排序代码复杂，不太好理解，也不好用，为O(nlogn)。
计数排序、桶排序、基数排序都不是比较排序，可以归为一类，对数据有特殊的要求。其中计数排序是基础，类似建立map对应；桶排序将数据的大小分到不同的桶中，桶内再微小排序；基数排序则是多次的桶排序，每次桶排序根据对应数位将数据分到不同桶中。
转载自：https://www.cnblogs.com/AlvinZH/p/8677814.html
标签：元素 tps logs 遍历 log 贵的 取值 计数 效率
原文地址：https://www.cnblogs.com/yvlian/p/11382101.html
