秋招算法记录 | 排序算法整理 | 直接选择、直接插入、冒泡、快排、希尔排序

直接选择排序 (Selection Sort)

  • 核心思想:每一轮在未排序部分里找最小(或最大)的元素,放到已排序部分的末尾。
  • 流程:
    • 从数组的第一个位置开始,假设它是最小值。
    • 遍历后面的所有元素,找到更小的元素,记录其下标。
    • 一轮结束后,将最小元素和当前位置元素交换。

重复以上步骤,直到所有元素排序完成。

python 复制代码
def selection_sort(a):
    """直接选择排序:每轮把未排序区的最小值放到前面。"""
    n = len(a)
    for i in range(n - 1):
        min_idx = i
        for j in range(i + 1, n):
            if a[j] < a[min_idx]:
                min_idx = j
        if min_idx != i:
            a[i], a[min_idx] = a[min_idx], a[i]
  • 平均时间复杂度:O(N^2)

直接插入排序 (Insertion Sort)

  • 核心思想:像打扑克牌一样,把新的牌插入到已经排好序的牌堆中合适的位置。
  • 流程:
    • 默认第一个元素已经有序。
    • 取下一个元素(key),和前面有序区的元素依次比较,找到合适位置插入。
    • 插入时要把比它大的元素依次向后移动。
    • 重复直到所有元素处理完。
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def insertion_sort(a):
    """直接插入排序:像插牌一样,把当前元素插到有序区合适位置。"""
    for i in range(1, len(a)):
        key = a[i]  # "下一个元素"
        j = i - 1
        while j >= 0 and a[j] > key:
            a[j + 1] = a[j]
            j -= 1
        a[j + 1] = key
  • 平均时间复杂度:O(N^2)

冒泡排序 (Bubble Sort)

  • 核心思想:相邻元素两两比较,大的往后"冒泡",小的往前"沉"。
  • 流程:
    1. 从头到尾,比较相邻两个数,如果前一个比后一个大,就交换。
    2. 一趟结束后,最大值会沉到最后。
    3. 对剩余未排序部分重复这个过程,直到只剩一个元素。
python 复制代码
def bubble_sort(a):
    """冒泡排序(含短路优化):一趟把最大值"冒"到末尾。"""
    n = len(a)
    for i in range(n - 1):
        swapped = False
        for j in range(0, n - 1 - i):
            if a[j] > a[j + 1]:
                a[j], a[j + 1] = a[j + 1], a[j]
                swapped = True
        if not swapped:  # 已经有序,提前结束
            break
  • 平均时间复杂度:O(N^2)

快速排序 (Quick Sort)

  • 核心思想:分治法。选一个"基准值 (pivot)",把数组分成两部分:小于基准值的放左边,大于基准值的放右边,然后递归排序。
  • 流程:
    1. 在数组中选择一个基准值(常见做法是第一个或最后一个元素)。
    2. 将数组划分为左右两个子区间:
      • 左边都是小于等于基准值的元素;
      • 右边都是大于基准值的元素。
    3. 对左右两个子区间分别递归执行快速排序。
    4. 最终拼接:左子区间 + 基准值 + 右子区间。
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def quick_sort(a):
    """快速排序(就地、双向指针分区;不使用切片,避免额外 O(n) 空间)。"""
    def _qs(lo, hi):
        if lo >= hi:
            return
        i, j = lo, hi
        pivot = a[(lo + hi) // 2]  # 取中点作基准(降低退化概率)
        while i <= j:
            while a[i] < pivot:
                i += 1
            while a[j] > pivot:
                j -= 1
            if i <= j:
                a[i], a[j] = a[j], a[i]
                i += 1
                j -= 1
        if lo < j:
            _qs(lo, j)
        if i < hi:
            _qs(i, hi)
    _qs(0, len(a) - 1)
  • 平均时间复杂度:O(N logN)

希尔排序

待补充

python 复制代码

对比

算法 最好时间 平均时间 最坏时间 额外空间 稳定性 备注
直接选择排序 O(n^2) O(n^2) O(n^2) O(1) 不稳定 交换次数 ≤ (n-1),比较次数固定约 n(n-1)/2
直接插入排序 O(n) O(n^2) O(n^2) O(1) 稳定 对"基本有序"数据非常高效
冒泡排序(含短路) O(n) O(n^2) O(n^2) O(1) 稳定 已有序时一趟即可结束
快速排序(原地) O(n log n) O(n log n) O(n^2) 期望 O(log n)(递归栈) 不稳定 随机/三数取中可降低退化概率
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