十大经典排序算法（十大经典排序算法动画演示）

十大经典排序算法

简介：

排序算法是计算机科学中的一类重要算法，用于对一组元素按照特定顺序排列。这些算法广泛应用于各种应用中，例如数据处理、数据库管理和科学计算等。本文将介绍十种经典的排序算法，深入探讨它们的原理、复杂度和优缺点。

1. 冒泡排序

1.1 原理：

冒泡排序重复地比较相邻元素，将较大的元素“冒泡”到数组的末尾。通过多次这样的比较和交换，最终将整个数组排序。

1.2 复杂度：

最坏时间复杂度：O(n^2) 平均时间复杂度：O(n^2)

2. 选择排序

2.1 原理：

选择排序通过多次迭代，每次找到数组中尚未排序部分的最小值，并将其移动到排序部分的末尾。

2.2 复杂度：

最坏时间复杂度：O(n^2) 平均时间复杂度：O(n^2)

3. 插入排序

3.1 原理：

插入排序类似于整理扑克牌，通过将未排序元素依次插入到已排序部分中，从而达到排序的目的。

3.2 复杂度：

最坏时间复杂度：O(n^2) 平均时间复杂度：O(n^2)

4. 希尔排序

4.1 原理：

希尔排序是插入排序的改进版，通过间隔较大的元素进行分组排序，然后再逐渐缩小分组间隔，最终完成排序。

4.2 复杂度：

最坏时间复杂度：O(n^2) 平均时间复杂度：O(n^(3/2))

5. 快速排序

5.1 原理：

快速排序采用分治策略，通过选择一个基准元素将数组划分为左右两个子数组，然后递归地对子数组进行排序。

5.2 复杂度：

最坏时间复杂度：O(n^2) 平均时间复杂度：O(n log n)

6. 归并排序

6.1 原理：

归并排序也是分治策略，将数组不断地分割成较小的子数组，然后合并这些子数组，最终得到一个排序好的数组。

6.2 复杂度：

最坏时间复杂度：O(n log n) 平均时间复杂度：O(n log n)

7. 堆排序

7.1 原理：

堆排序通过构造一个二叉堆结构，然后依次从堆中删除最大值，从而实现排序。

7.2 复杂度：

最坏时间复杂度：O(n log n) 平均时间复杂度：O(n log n)

8. 基数排序

8.1 原理：

基数排序是一种非比较排序算法，通过逐位比较元素来排序。它适用于元素值范围有限且分布相对均匀的情况。

8.2 复杂度：

最坏时间复杂度：O(n

m) m 为元素值的最大位数

9. 桶排序

9.1 原理：

桶排序将元素划分成一系列的桶，然后对每个桶内的元素进行单独排序，最后将所有桶中的元素合并得到最终排序结果。

9.2 复杂度：

最坏时间复杂度：O(n + k) k 为桶的数量

10. 计数排序

10.1 原理：

计数排序适用于元素值范围有限且分布相对均匀的情况，通过对元素进行计数，然后再根据计数结果输出排序后的元素。

10.2 复杂度：

最坏时间复杂度：O(n + k) k 为元素值的最大值