【数据结构】排序算法复杂度 及 稳定性分析 【图文详解】

简介: 【数据结构】排序算法复杂度 及 稳定性分析 【图文详解】

前言

前面给大家讲述了各大排序算法的原理、思路以及实现步骤、代码码源,下面让我们来对比一下各大排序之间的算法复杂度以及稳定性分析优劣,加深我们对于各排序算法的理解,帮助我们以后能更快的在具体场景下选择出最适的排序算法。



[ 一 ] 小数据基本排序算法

(1)冒泡排序

【数据结构】冒泡排序 (码源实现)

(2)直接插入排序

【数据结构】插入排序



[ 二 ] (由基本排序衍生的用作)处理大数据处理排序

(1)堆排序

【数据结构】堆排序(C代码实现 码源)

(2)希尔排序

【数据结构】希尔排序



[ 三 ] 大数据速度排序方法

(1)快速排序

【数据结构】深入浅出理解快速排序背后的原理 以及 版本优化【万字详解】(C语言实现)

(2)归并排序

【数据结构】归并排序 的递归实现与非递归实现



[ 四 ] 极致速度的整型数据类型的排序

(1)计数排序

【数据结构】深入浅出讲解计数排序【图文详解,搞懂计数排序这一篇就够了】



[ 五 ] 其他排序

(1)基数排序:一位一位比较

(2)桶排序

这两种在这里不过多赘述,因为不如前面的高级排序更好,更加适用



一、各排序算法的分析和比较

内排序:内存中排序

外排序:在磁盘中排序 【数据太多,内存放不下,转存磁盘了】

  • 磁盘一大特点:
  1. 顺序读 顺序写
  2. 不像内存那样支持下标访问,所以外排序会非常慢

归并排序既可以在内存中排序(内排序),也可以在磁盘中排序(外排序)

二、归并排序 外排序算法思路详解



☆三、稳定性 概念讲解

相同的数据排序后,相对位置是否变化

稳定性的意义 及 实际应用:

如考试中,考试排名取前三名,先交卷用时少的,成绩先进入数组

排名中成绩高排优先级更高,若成绩相同时,用时少的优先级更高

或 总分相同的,数学更高的优先级更高。

这经常应用于 结构体排序用结构体指针按某一项去进行比较



四、排序算法复杂度 及 稳定性分析

  • 直接插入排序 稳 遇到相等的就不再往前移了
  • 归并排序 不稳改稳


    多为 结构体指针 谈稳定性,计数排序谈稳定性无价值。



总结

目录
相关文章
|
1月前
|
存储 机器学习/深度学习 编解码
双选择性信道下正交啁啾分复用(OCDM)的低复杂度均衡算法研究——论文阅读
本文提出统一相位正交啁啾分复用(UP-OCDM)方案,利用循环矩阵特性设计两种低复杂度均衡算法:基于带状近似的LDL^H分解和基于BEM的迭代LSQR,将复杂度由$O(N^3)$降至$O(NQ^2)$或$O(iNM\log N)$,在双选择性信道下显著提升高频谱效率与抗多普勒性能。
105 0
双选择性信道下正交啁啾分复用(OCDM)的低复杂度均衡算法研究——论文阅读
|
8月前
|
JavaScript 前端开发 算法
JavaScript 中通过Array.sort() 实现多字段排序、排序稳定性、随机排序洗牌算法、优化排序性能,JS中排序算法的使用详解(附实际应用代码)
Array.sort() 是一个功能强大的方法,通过自定义的比较函数,可以处理各种复杂的排序逻辑。无论是简单的数字排序,还是多字段、嵌套对象、分组排序等高级应用,Array.sort() 都能胜任。同时,通过性能优化技巧(如映射排序)和结合其他数组方法(如 reduce),Array.sort() 可以用来实现高效的数据处理逻辑。 只有锻炼思维才能可持续地解决问题,只有思维才是真正值得学习和分享的核心要素。如果这篇博客能给您带来一点帮助,麻烦您点个赞支持一下,还可以收藏起来以备不时之需,有疑问和错误欢迎在评论区指出~
|
9月前
|
存储 机器学习/深度学习 算法
C 408—《数据结构》图、查找、排序专题考点(含解析)
408考研——《数据结构》图,查找和排序专题考点选择题汇总(含解析)。
378 29
|
10月前
|
存储 人工智能 算法
【C++数据结构——内排序】二路归并排序(头歌实践教学平台习题)【合集】
本关任务是实现二路归并算法,即将两个有序数组合并为一个有序数组。主要内容包括: - **任务描述**:实现二路归并算法。 - **相关知识**: - 二路归并算法的基本概念。 - 算法步骤:通过比较两个有序数组的元素,依次将较小的元素放入新数组中。 - 代码示例(以 C++ 为例)。 - 时间复杂度为 O(m+n),空间复杂度为 O(m+n)。 - **测试说明**:平台会对你编写的代码进行测试,提供输入和输出示例。 - **通关代码**:提供了完整的 C++ 实现代码。 - **测试结果**:展示代码运行后的排序结果。 开始你的任务吧,祝你成功!
251 10
|
10月前
|
搜索推荐 算法 数据处理
【C++数据结构——内排序】希尔排序(头歌实践教学平台习题)【合集】
本文介绍了希尔排序算法的实现及相关知识。主要内容包括: - **任务描述**:实现希尔排序算法。 - **相关知识**: - 排序算法基础概念,如稳定性。 - 插入排序的基本思想和步骤。 - 间隔序列(增量序列)的概念及其在希尔排序中的应用。 - 算法的时间复杂度和空间复杂度分析。 - 代码实现技巧,如循环嵌套和索引计算。 - **测试说明**:提供了测试输入和输出示例,帮助验证代码正确性。 - **我的通关代码**:给出了完整的C++代码实现。 - **测试结果**:展示了代码运行的测试结果。 通过这些内容,读者可以全面了解希尔排序的原理和实现方法。
179 10
|
10月前
|
搜索推荐 C++
【C++数据结构——内排序】快速排序(头歌实践教学平台习题)【合集】
快速排序是一种高效的排序算法,基于分治策略。它的主要思想是通过选择一个基准元素(pivot),将数组划分成两部分。一部分的元素都小于等于基准元素,另一部分的元素都大于等于基准元素。然后对这两部分分别进行排序,最终使整个数组有序。(第一行是元素个数,第二行是待排序的原始关键字数据。本关任务:实现快速排序算法。开始你的任务吧,祝你成功!
230 7
|
11月前
|
缓存 算法 搜索推荐
Java中的算法优化与复杂度分析
在Java开发中,理解和优化算法的时间复杂度和空间复杂度是提升程序性能的关键。通过合理选择数据结构、避免重复计算、应用分治法等策略,可以显著提高算法效率。在实际开发中,应该根据具体需求和场景,选择合适的优化方法,从而编写出高效、可靠的代码。
193 6
|
12月前
|
并行计算 算法 测试技术
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面,旨在通过综合策略提升程序性能,满足实际需求。
357 1
|
移动开发 算法 前端开发
前端常用算法全解:特征梳理、复杂度比较、分类解读与示例展示
前端常用算法全解:特征梳理、复杂度比较、分类解读与示例展示
333 0
|
28天前
|
数据采集 分布式计算 并行计算
mRMR算法实现特征选择-MATLAB
mRMR算法实现特征选择-MATLAB
95 2

热门文章

最新文章