请原谅我没有按照之前图片的分类来介绍排序算法,先说最简单的两种排序算法(冒泡略过),选择排序和插入排序,之前老是容易记混。默认输出升序的序列啊,哈哈。

选择排序

对于输入长度为n的数组,一共比较n-1趟,对第 i 趟比较,从第 i 个位置开始,第n个位置结束。找出其中最小元素并记录其位置x, 然后将第 i 个元素和第 x 个元素交换位置。

说白了,第一趟遍历找第一小的元素,第二趟遍历找第二小的元素。。。 多捞啊!

给出伪代码:

selectSort(A)
n ← A.length; for i from to n- do
j ← i; for k from j to n- do
if A[k]<A[j] then
j ← k;
end if
end for swap A[i] with A[j];
end for

时间复杂度  = 1+2+...+(n-1)

→ 时间复杂度为 O(n2),非常稳定,没有最好最坏情况,尴尬。由于没有使用额外空间,空间复杂度为O(1)。

每次插入的元素都和之间的所有元素进行了比较,所以为稳定排序。

插入排序

可以分为三步:

  1. 从第2个元素开始,如第 i 个元素,遍历之前索引从 0 到 i-1 的已排序序列,找到自己插入的位置。
  2. 将插入位置到第i-1位置的元素 后移一位
  3. 将第 i 个元素插入。

也即将新元素插入已经排序好的序列中,这个很像机器学习里的在线学习算法,具有学习能力。

给出伪代码:

insertSort(A)
n ← A.length; for i from to n- do # n- times insert
insertIndex ← i; for k from i- downto do # find insertIndex
if A[k]<A[i] then
insertIndex ← k+;
Break;
end if
end for
flag ← A[i]; for k from i- downto insertIndex do # move back elements
swap A[k] with A[k+]
end for A[insertIndex] ← flag; # finish insert
end for

在第一步中,寻找插入位置,本来顺着找也可以的。但是请思考,如果顺着找,遍历操作和后移操作加在一起,怎么着都需要O(n2)总的时间复杂度。而如果倒着找,就会有最好情况,如输入序列本身有序,那么时间复杂度即为O(n)。

由于没有用到额外空间,故此处空间复杂度为O(1)。

同样,插入元素同插入位置和原位置之间的元素都进行了比较,为稳定排序。

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