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comments: true
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# 11.1 排序算法
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「排序算法 Sorting Algorithm」用于对一组数据按照特定顺序进行排列。排序算法有着广泛的应用,因为有序数据通常能够被更有效地查找、分析和处理。
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在排序算法中,数据类型可以是整数、浮点数、字符或字符串等;顺序的判断规则可根据需求设定,如数字大小、字符 ASCII 码顺序或自定义规则。
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![数据类型和判断规则示例](sorting_algorithm.assets/sorting_examples.png)
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<p align="center"> 图:数据类型和判断规则示例 </p>
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## 11.1.1 评价维度
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**运行效率**:我们期望排序算法的时间复杂度尽量低,且总体操作数量较少(即时间复杂度中的常数项降低)。对于大数据量情况,运行效率显得尤为重要。
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**就地性**:顾名思义,「原地排序」通过在原数组上直接操作实现排序,无需借助额外的辅助数组,从而节省内存。通常情况下,原地排序的数据搬运操作较少,运行速度也更快。
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**稳定性**:「稳定排序」在完成排序后,相等元素在数组中的相对顺序不发生改变。稳定排序是优良特性,也是多级排序场景的必要条件。
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假设我们有一个存储学生信息的表格,第 1, 2 列分别是姓名和年龄。在这种情况下,「非稳定排序」可能导致输入数据的有序性丧失。
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```shell
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# 输入数据是按照姓名排序好的
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# (name, age)
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('A', 19)
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('B', 18)
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('C', 21)
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('D', 19)
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('E', 23)
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# 假设使用非稳定排序算法按年龄排序列表,
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# 结果中 ('D', 19) 和 ('A', 19) 的相对位置改变,
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# 输入数据按姓名排序的性质丢失
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('B', 18)
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('D', 19)
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('A', 19)
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('C', 21)
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('E', 23)
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```
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**自适应性**:「自适应排序」的时间复杂度会受输入数据的影响,即最佳、最差、平均时间复杂度并不完全相等。
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自适应性需要根据具体情况来评估。如果最差时间复杂度差于平均时间复杂度,说明排序算法在某些数据下性能可能劣化,因此被视为负面属性;而如果最佳时间复杂度优于平均时间复杂度,则被视为正面属性。
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**是否基于比较**:「基于比较的排序」依赖于比较运算符($<$ , $=$ , $>$)来判断元素的相对顺序,从而排序整个数组,理论最优时间复杂度为 $O(n \log n)$ 。而「非比较排序」不使用比较运算符,时间复杂度可达 $O(n)$ ,但其通用性相对较差。
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## 11.1.2 理想排序算法
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**运行快、原地、稳定、正向自适应、通用性好**。显然,迄今为止尚未发现兼具以上所有特性的排序算法。因此,在选择排序算法时,需要根据具体的数据特点和问题需求来决定。
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接下来,我们将共同学习各种排序算法,并基于上述评价维度对各个排序算法的优缺点进行分析。
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