排序算法——人无完人

**没有哪一个排序方法是完美的，对于不同的需求，排序算法各有自己的优势。**金无足赤，人无完人。

（这里不再重复所讲排序算法的实现，网上已有很多好的教学。）

排序方法除了依靠时间复杂度 和空间复杂度 来区分，排序算法还有内部和外部 之分、稳定与非稳定 之分、交互与非交互之 分,其中时间和空间复杂度还受储存方式 的影响（如顺序表、链表等），比较次数与初态也有关系等等。

首先我们来介绍一下内部排序和外部排序：

内部排序和外部排序

内部排序和外部排序的主要区别在于**数据存储位置和数据量大小,**在实际应用中，选择哪种排序方式取决于数据量的大小和硬件资源的限制。

内部排序 是指所有待排序的数据可以一次性加载到内存中进行排序 。适用于数据量较小、内存足够容纳全部数据的场景。外部排序 是指待排序的数据量太大，无法一次性加载到内存中，需要借助外部存储（如磁盘）进行排序。适用于数据量远大于内存容量的场景。

常见的排序算法如冒泡排序（Bubble Sort）、选择排序（Selection Sort）、插入排序（Insertion Sort）、快速排序（Quick Sort）、归并排序（Merge Sort）、堆排序（Heap Sort）、希尔排序（Shell Sort）都是内部排序。

根据排序前后相同关键字的相对位置是否发生变化，把排序分为稳定和不稳定两类。

多关键字排序 即需要根据多个条件进行排序时，排序时先按第一个关键字排序，如果第一个关键字相同，再按第二个关键字排序，以此类推。。稳定排序保证在第二关键字排序时，第一关键字的顺序不会被破坏。

假设有以下学生数据：

我们要求，先按分数进行降序排序，如果分数相同，再按"年龄"升序排序。

在数据库查询中，先按"姓名"排序，再按"年龄"排序。如果排序算法不稳定，可能会导致相同年龄的记录中，姓名的顺序混乱。同样在事件驱动系统中，事件可能需要按时间戳排序，同时保持相同时间戳的事件的原始顺序等，排序算法的稳定性也有很大的影响。

交互排序是指在排序过程中需要用户参与或实时交互的排序方式 。排序的每一步都可能依赖于用户的输入或反馈。非交互排序就是指在排序过程中不需要用户参与，排序算法独立完成所有操作。排序结果在排序过程结束后一次性输出。

显然，交互排序需求更多，复杂度也就更高，在需要用户反馈、评分的推荐系统、或者是交互式数据可视化、调查或投票 等，交互排序肯定更好；但在批量数据处理、文件排序、科学计算或者离线数据分析 这些不需要用户参与的排序中，非交互排序更好。

我们这里主要介绍一下内部排序方法，根据排列所依据的策略不同，排序可以分为插入、选择、交换、分配和归并方法。

插入排序（Insertion Sort）的基本思想是将数组分为已排序部分和未排序部分，逐个将未排序部分的元素插入到已排序部分的正确位置。基于这个思想，如果初态基本有序，那么比较次数就会越少。

可以选择不同的方式在已排好的记录中寻找插入位置，根据查找方式不同，有多种插入排序方法，如直接插入排序、折半插入排序、希尔排序。

选择排序（Selection Sort）基本思想是每次从未排序部分选择最小（或最大）的元素，放到已排序部分的末尾。

简单选择排序和堆排序就是选择类。

归并排序（Merge Sort）基本思想是采用分治法，将数组分成两半分别排序，然后将排序后的两部分合并。其中2-路归并排序和折半查找法像是一个思想的相反应用。

交换排序（Exchange Sort）基本思想是通过交换相邻元素的位置来排序，典型的例子是冒泡排序。我们熟知的冒泡排序和快速排序就是交换类。

前述各类排序方法都建立在关键字比较 的基础上，而分配类排序不需要比较关键字的大小，它是根据关键字中各位的值，通过对待排序记录进行若干躺"分配"与"收集"来实现排序的，是一种借助于多关键字排序的思想对但关键字进行排序 的方法。其中计数排序、桶排序和基数排序是典型的分配类排序。

正如标题所说，每个排序算法都各有优势，我们没办法直接说那个算法最好，针对与不同的场景，用到的算法也不同，金无赤足，人无完人，排序算法也一样。