浅析七种经典排序算法
本文分析冒泡、快速、选择、插入、希尔、归并和堆排序，为了对以下各个算法进行方便的测试，测试主方法体如下（Java 实现）：
public class Sort {
public static void main(String[] args) {
int[] input = {5, 4, 7, 1, 6, 2, 8, 9, 10};
// 此处调用方法，以调用冒泡排序为例
bubbleSort(input);
for (int i = 1; i <= input.length; i++) {
System.out.println(input[i - 1]);
}
}
}本篇博文所有排序实现均默认 从小到大。
冒泡排序（Bubble Sort）
每一次通过两两比较找到最大（小）的元素放在未排序序列的最后，直至有序。
步骤
- 比较两个相邻的元素。如果前面比后面个大（小），就交换顺序。
- 从第 1 个数与第 2 个数开始比较，直到第 n-1 个数与第 n 个数结束。到最后，最大（小）的数就 " 浮 " 在了最上面。
- 持续每次对前面越来越少的未排序元素重复上面的步骤，直到所有元素有序。
排序演示
源代码（Java 实现）
public static void bubbleSort(int[] input) {
for (int i = 1; i <= input.length; i++) {
for (int j = 1; j <= input.length - i; j++) {
if (input[j - 1] > input[j]) {
int temp = input[j - 1];
input[j - 1] = input[j];
input[j] = temp;
}
}
}
}算法指标分析
最好时间复杂度：O(n^2)。当元素有序时，要比较。n 个元素，每个元素比较 n次。
最坏时间复杂度：O(n^2)。当元素无序时，也要比较。
平均时间复杂度：O(n^2)。
辅助空间：不需要额临时的存储空间来运行算法，所以为 O(1)。
稳定性：因为排序方式是相邻数比较后交换，如果序列中有相等的两个数，待两数相邻时，不会交换两者的位置，所以稳定。
冒泡排序的两种优化方式
优化 1：
某一趟遍历如果没有元素交换，flag 标记依旧为 true。说明已经排好序了，结束迭代。
public static void bubbleSort2(int[] input) {
for (int i = 1; i <= input.length; i++) {
boolean flag = true;
for (int j = 1; j <= input.length - i; j++) {
if (input[j - 1] > input[j]) {
int temp = input[j - 1];
input[j - 1] = input[j];
input[j] = temp;
}
flag = false;
}
if (flag)
break;
}
}算法指标分析
最好时间复杂度：当序列有序时。第一个 for 循环中，第 2/3/11/12 行语句执行 1 次，即频度为 1；第二个 for 循环中，第 4、5、9 行语句执行 n-1 次，即频度为 n-1。T(n) = 3*(n-1)+4 = 3n+1 = O(n)。所以最好时间复杂度为 O(n)。
最坏时间复杂度：当序列为逆序时。第一个 for 循环的频度为 n；第二个 for 循环中，j 可以取 1,2,...,n-1，所以第 3/4/6/7/8 语句，频度均为 (1+n-1)??(n-1)/2。T(n) = n??(n-1)/2+n = O(n^2)。所以最坏时间复杂度为 O(n^2)。
我们可以看出在嵌套层数多的循环语句中，由最内层语句的频度 f(n) 决定时间复杂度。
优化 2：
记录某次遍历时最后发生元素交换的位置（LastExchange），这个位置之后的数据显然已经有序，不用再排序了。因此通过记录最后发生元素交换的位置就可以确定下次循环的范围。
public static void bubbleSort3(int[] input) {
int LastExchange = input.length;
boolean flag = true;
for (int i = 1; i <= input.length; i++) {
int k = LastExchange;
for (int j = 1; j <= k - 1; j++) {
if (input[j - 1] > input[j]) {
int temp = input[j - 1];
input[j - 1] = input[j];
input[j] = temp;
}
LastExchange = j;
flag = false;
}
if (flag)
break;
}
}快速排序（Quick Sort）
又称划分交换排序（partition-exchange sort）。采用了分而治之的思想。
思路
- 递归结束条件：1 个数或 0 个数不用排序
- 找一个基准值，从两边向中间遍历，将左边大于基准值与右边小于基准值交换。一次排序后，左边所有的数比右边所有的数小
选择末尾数为基准值
- 如果选择中位数作为基准值，考虑条件太多，比如
20, 2, 10 ,1, 6, 9
排序演示
6 5 3 1 8 7 2 4
↑ ↑ ^
2 5 3 1 8 7 6 4
↑ ↑ ^
2 1 3 5 8 7 6 4
↑ ^
2 1 3 [4] 8 7 6 5源代码
// Java
public static void quickSort(int[] input) {
quick_sort(input, 0, input.length - 1);
}
private static void quick_sort(int[] input, int start, int end) {
if (start >= end) {
return;
}
int left = start, right = end - 1;
int pivot = input[end];
while (left < right) {
// 跳过
while (input[left] <= pivot && left < right) {
left++;
}
while (input[right] >= pivot && left < right) {
right--;
}
int temp = input[left];
input[left] = input[right];
input[right] = temp;
}
// 此时左右指针重合（left == right），其指向元素可能大于基准值
if (input[left] >= pivot) {
int temp = input[left];
input[left] = pivot;
input[end] = temp;
} else
left++; // 跳过已经有序的中数
quick_sort(input, start, left - 1);
quick_sort(input, left, end);
}算法指标分析
最好时间复杂度：n*log n。n：交换；log n：调用栈的高度（2^(high-1) = n），数组有序且基准值每次都是中间值。
最坏时间复杂度：n^2。调用栈的高度为 n，基准值每次都是最值。
平均时间复杂度：O(n log n)。随机选择基准值 (log n + n)/2 = log n
辅助空间：需要额临时的存储空间来运行算法，所以为 O(n log n)~O(n)。
稳定性：不稳定。
更多实现方式：快速排序的几种实现方式
选择排序（Selection Sort）
每一次通过选择找到未排序序列的最小（大）元素放在已排序序列的末尾（交换位置），直至有序。
思路
- 选择排序一遍遍历，只交换一次，而冒泡排序会交换多次。
步骤
- 未排序序列中找到最小（大）元素，存放到序列的起始位置。
- 再从剩余未排序元素中继续找到最小（大）元素，放到已排序序列的末尾。
- 以此类推，直到所有元素均排序完毕。
排序演示
源代码（Java 实现）
public static void selectionSort(int[] input) {
for (int i = 1; i <= input.length; i++) {
int minIndex = i - 1;
for (int j = i; j < input.length; j++) {
if (input[minIndex] > input[j])
minIndex = j;
}
if (minIndex != i - 1) {
int temp = input[minIndex];
input[minIndex] = input[i - 1];
input[i - 1] = temp;
}
}
}算法指标分析
不管序列有序还是逆序，第二个 for 循环的频度为 n*(n-1)/2。所以最坏时间复杂度和最好时间复杂度均为 O(n^2)。
平均时间复杂度：O(n^2)
辅助空间：不需要额临时的存储空间来运行算法，所以为 O(1)。
稳定性：不稳定。举例，5、7、5、2、9，找到最小 2 时，2 与 5 交换，此时两个 5 的相对位置发生改变。
插入排序（Insertion Sort）
对于每个未排序元素，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。
思路
- 插入时，需要移动后面的元素？插入并不是真正的插入，而是从后往前两两交换，最终效果像插入一样。
步骤
- 第 1 个元素视为已经被排序
- 取未排序的第 1 个元素，在已排序序列中从后向前扫描
- 如果被扫描的元素大于新元素，将该元素后移一位
- 重复步骤 3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置
- 将新元素插入到该位置后
- 重复步骤 2~5
- 如果全部有序，结束迭代
排序演示
6 5 3 1 8 7 2 4 5 6 3 1 8 7 2 4 5 6 交换 5 3 6 1 8 7 2 4 6 3 交换 3 5 6 1 8 7 2 4 3 5 交换
源代码 (Java 实现)
public static void insertionSort(int[] input) {
for (int i = 1; i < input.length; i++) {
for (int j = i; j > 0; j--) {
if (input[j] < input[j - 1]) {
int temp = input[j];
input[j] = input[j - 1];
input[j - 1] = temp;
}
else break;
}
}
}算法指标分析
最好时间复杂度：当序列有序时。当第一个 for 循环运行时，在第二个 for 循环中，因为序列有序，所以只会相邻比较 1 次，就跳出循环。所以两个循环的频度均为 n-1，所以最好时间复杂度均为 O(n)。
最坏时间复杂度：当序列逆序时。第二个 for 循环的频度为 n(n-1)/2。所以最坏时间复杂度均为 O(n^2)。
平均时间复杂度：O((n+n^2)/2) = O(n^2)。
辅助空间：不需要额临时的存储空间来运行算法，所以为 O(1)。
稳定性：因为排序方式是两两比较，序列中如果相邻两个数相等，不会交换两者的位置，所以稳定。
希尔排序（Shell Sort）
希尔排序，也称递减增量排序算法，实质上是一种分组插入排序算法。是插入排序的一种更高效的改进版本。希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的：
- 插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时，效率高，即可以达到线性排序的效率
- 但插入排序一般来说是低效的，因为插入排序每次只能将数据移动一位
步骤
- 假设数组为
{5, 4, 7, 1, 6, 2, 8, 9, 10}，如果我们以步长为 4 开始进行排序，我们可以通过将这列表放在有 4 列的表中来更好地描述算法，这样他们就应该看起来是这样：
5, 4, 7, 16, 2, 8, 910
- 将数组列在一个表中并对列分别进行插入排序
5, 2, 7, 16, 4, 8, 910
- 重复这过程，不过每次用更长的列（步长更小，列数更少）来进行，如下步长为 2。
5, 2
7, 1
6, 4
8, 9
10
- 最后整个表就只有一列了（ 再进行插入排序）
5, 1, 6, 2, 7, 4, 8, 9, 10
源代码（Java 实现）
public static void shellSort(int[] input) {
int len = input.length, j;
int gap = Math.round(len / 2);
for (; gap > 0; gap /= 2) // 步长每次就减少一倍
for (int i = gap; i < len; i++) {
int temp = input[i];
for (j = i - gap; j >= 0 && temp < input[j]; j -= gap) {// 列排序
input[j + gap] = input[j];
input[j] = temp;
}
}
}算法指标分析
最好时间复杂度：当序列有序时。最好时间复杂度均为 O(n^s)，1<s<2，跟算法步长有关。
最坏时间复杂度：当序列逆序时。最坏时间复杂度均为 O(n^2)。
平均时间复杂度：O(n log n)~O(n^2)。
辅助空间：不需要额临时的存储空间来运行算法，所以为 O(1)。
稳定性：不稳定。解释如下：
假设，序列为 5,5,7,3,2，取步长为 3 分组为 5,5,7 3,6 3 和 5 交换位置后，两个 5 的相对顺序发生改变，所以不稳定
堆排序（HeapSort）
使用到二叉堆这种数据结构，二叉堆是平衡二叉树。它具有以下性质：
- 父节点的值大于等于左右节点的值，为最大堆（大顶堆）；父节点的值小于于等于左右节点的值，为最小堆（大顶堆）
- 每个父节点的左右节点都是二叉堆（大顶堆或小顶堆）
本质上堆排序是由数组实现。
步骤
- 调用构造大顶堆方法，将数组构造成大顶堆。叶子节点相当于大顶堆，假设数组下标范围为 0~n-1，则从下标 n/2 开始的元素（叶子节点）均为大顶堆。所以从下标 n/2-1 开始的元素（父节点）开始，向前依次（下标减 1）构造大顶堆。
- 堆排序：由于堆是用数组模拟的。构造的大顶堆相当于在数组中无序。因此需要将数组有序化。思想是循环将根节点与最后一个未排序元素交换，再调用构造大顶堆方法。循环结束后，整个数组就是有序的了。
- 构造大顶堆方法：调整节点，使得左右子节点小于父节点，保证根节点是当前堆中最大的元素。
排序演示：
第一次将数组构造成大顶堆时，跟此演示稍有不同，默认按数组顺序放入二叉堆，没有边放边构造。
源代码（Java 实现）
public static void heapSort(int[] input) {
int i = input.length/ 2 - 1;// 最后一个非叶子节点
// 将数组构造成大顶堆
for (; i >= 0; i--)
maxHeapify(input, i, input.length - 1);
// 堆排，将大顶堆转换成有序数组
for (i = input.length - 1; i >= 0; i--) {
int temp = input[0];
input[0] = input[i];
input[i] = temp;
maxHeapify(input, 0, i - 1);
}
}
// 构造大顶堆
public static void maxHeapify(int[] input, int start, int end) {
int child;
int root = start;
// 父节点不是叶子节点时循环；只有一个根节点时不再比较
for (; root <= (end - 1) / 2 && end > 0; ) {
child = root * 2 + 1;// 调整子节点
// 取较大的子节点
if (child + 1 <= end && input[child] < input[child + 1])
child += 1;
if (input[root] < input[child]) {
// 交换较小父节点和较大子节点的位置
int temp = input[root];
input[root] = input[child];
input[child] = temp;
root = child;// 较大的子节点成为父节点
} else
break;
}
}算法指标分析
最好时间复杂度：当序列有序时。最好时间复杂度均为 O(n log n)，跟算法步长有关。
最坏时间复杂度：当序列逆序时。最坏时间复杂度均为 O(n log n)。
平均时间复杂度：O(n log n)。
辅助空间：不需要额临时的存储空间来运行算法，所以为 O(1)。
稳定性：不稳定。
二分归并排序（MergeSort）
先递归分解序列，再合并序列。也采用了分治法的思想。
步骤
- 合并：合并的条件是两个序列都有序，当序列中只有 1 个元素时我们认为也是有序的；合并的方法是通过比较将较小元素先放入临时数组，再将左、右序列剩余元素放入。
- 分解：先将源序列从中位数（中数）分开为左右序列，递归分解左序列，中数不断减小，直到为 1。此时左、右序列中只有一个元素，通过比较将左、右序列合并为左序列后，再递归分解右序列（也分解到只有一个元素）。
排序演示
此图主要思想一致，但代码实现过程中，6531 合并完成时，8724 还没分解。
源代码（Java 实现）
public static void mergeSort(int[] input) {
merge_sort(input, 0, input.length - 1);
}
public static void merge_sort(int[] input, int start, int end) {
int middle;
// 当序列中只有一个元素时，结束当前递归
if (start < end) {
middle = (start + end) / 2;// 找出中位数（中数），中数越来越小
merge_sort(input, start, middle);// 中数左侧序列二分
merge_sort(input, middle + 1, end);// 中数右侧序列二分
merge(input, start, middle, end);// 合并成源序列
}
}
// 合并成源序列
public static void merge(int[] input, int left, int middle, int right) {
int[] temp = new int[right - left + 1];// 用于存放新排好序的序列
int i = left;// 左序列的起始下标
int j = middle + 1;// 右序列的起始下标
int n = 0;//temp[] 数组的起始下标
// 通过比较将较小元素先放入 temp 数组
while (i <= middle && j <= right) {
if (input[i] < input[j]) {
temp[n] = input[i];
i++;
} else {
temp[n] = input[j];
j++;
}
n++;
}
// 将第一个序列的剩余元素放入 temp[]
while (i <= middle) {
temp[n] = input[i];
i++;
n++;
}
// 将第二个序列的剩余元素放入 temp[]
while (j <= right) {
temp[n] = input[j];
j++;
n++;
}
// 将 num[] 中的元素复制到数组 input
for (int x = 0, y = left; x <= n && y <= right; x++, y++)
input[y] = temp[x];
}算法指标分析
最好时间复杂度：当序列有序时。最好时间复杂度均为 O(n log n)。
最坏时间复杂度：当序列逆序时。最坏时间复杂度均为 O(n log n)。
平均时间复杂度：O(n log n)。
辅助空间：需要新建额外临时的存储空间来存储新排好序的序列，每一次归并都需要重新新建，新建频度为 n，所以辅助空间为 O(n)。
稳定性：稳定。因为两两比较。
时间复杂度
时间频度：一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为 T(n)。
时间复杂度：在刚才提到的时间频度中，n 称为问题的规模，当 n 不断变化时，时间频度 T(n) 也会不断变化。但有时我们想知道它变化时呈现什么规律。为此，我们引入时间复杂度概念。 一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模 n 的某个函数，用 T(n) 表示，若有某个辅助函数 f(n), 使得当 n 趋近于无穷大时，T(n)/f(n) 的极限值为不等于零的常数 C，则称 f(n) 是 T(n) 的同数量级函数。记作 T(n)=O(f(n)), 称 O(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。
虽然对 f(n) 没有规定，但是一般都是取尽可能简单的函数。例如，O(2n^2+n+1) = O(3n^2+n+3) = O(7n^2 + n) = O(n^2) ，一般都只用 O(n^2) 表示就可以了。注意到大 O 符号里隐藏着一个常数 C，所以 f(n) 里一般不加系数。如果把 T(n) 当做一棵树，那么 O(f(n)) 所表达的就是树干，只关心其中的主干，其他的细枝末节全都抛弃不管。
由上图可见，常见的算法时间复杂度由小到大依次为：Ο(1)＜Ο(log n)＜Ο(n)＜Ο(nlog n)＜Ο(n^2)＜Ο(n^3)＜…＜Ο(2^n)＜Ο(n!)。
分析以下代码的时间复杂度。
i=1; while (i<=n) i=i*2;
第 1 行语句的频度为 1
设第 3 行语句的时间频度为 f(n)k，2f(n) = n; -->f(n) = log n
第 2 行语句跟第 2 三行的频度一样，为 log n
以上代码的 T(n) = 2log n+1 = O(log n)
由此可见，T(n) 由最大的 f(n) 决定。在嵌套层数多的循环语句中，由最内层语句的频度 f(n) 决定 T(n)。注：log n = log?n = lg n；复杂度中以 2 为底，不是数学中以 10 为底。
空间复杂度
一个算法的空间复杂度 (Space Complexity) 定义为该算法所耗费的存储空间，它也是问题规模 n 的函数。渐近空间复杂度也常常简称为空间复杂度。
一个算法在计算机存储器上所占用的存储空间，包括：
- 存储算法本身所占用的存储空间
- 算法的输入输出数据所占用的存储空间
- 算法在运行过程中临时占用的存储空间
我们将算法在运行过程中临时占用的存储空间称为辅助空间，它随算法的不同而异，另外两种存储空间与算法本身无关。
如当一个算法的空间复杂度为一个常量，即不随被处理数据量 n 的大小而改变时，辅助空间可表示为 O(1)；当一个算法的空间复杂度与以 2 为底的 n 的对数成正比时，辅助空间可表示为 O(1og?n)；当一个算法的空间复杂度与 n 成线性比例关系时，辅助空间可表示为 O(n)。
稳定性
在排序过程中，具有相同数值的对象的相对顺序被不被打乱。如果可以保证不被打乱就是稳定的，如果不能保证就是不稳定的。
总结
根据每个排序算法关于稳定性的指标分析，可以得出以下结论：
- 如果每次变换都只是交换相邻的两个元素，那么就是稳定的。
- 如果每次都有某个元素和比较远的元素的交换操作，那么就是不稳定的。
以上算法博主亲测都能正确运行。以下是上述七种算法的性能指标分析对比情况。
| 排序方式 | 平均时间复杂度 | 最好时间复杂度 | 最坏时间复杂度 | 空间复杂度 （辅助空间） | 稳定性 |
|---|---|---|---|---|---|
| 冒泡排序 | O(n^2) | O(n^2) | O(n^2) | O(1) | 稳定 |
| 快速排序 | O(n log n) | O(n log n) | O(n^2) | O(log n)~O(n) | 不稳定 |
| 选择排序 | O(n^2) | O(n^2) | O(n^2) | O(1) | 不稳定 |
| 插入排序 | O(n^2) | O(n) | O(n^2) | O(1) | 稳定 |
| 希尔排序 | O(n log n)~O(n^2) | O(n^s) （0<s<1，跟步长有关） | O(n^2) | O(1) | 不稳定 |
| 堆排序 | O(n log n) | O(n log n) | O(n log n) | O(1) | 不稳定 |
| 二分归并排序 | O(n log n) | O(n log n) | O(n log n) | O(n) | 稳定 |
参考资料
- 维基百科：希尔排序 、快速排序
- 经典排序算法总结与实现 ---Python 实现
- 白话经典算法系列之一 冒泡排序的三种实现
- 几种经典排序算法
- 算法的时间复杂度和空间复杂度 - 总结
- 排序算法的稳定性