常用的排序算法及其适用场景

据外媒，Facebook目前加大了对机器学习算法的应用，根据内容的权重，通过AI进行审核排序，同时设定了传播度、敏感度、违规严重程度这三大参考原则，但目前Facebook未透露具体的权重规则，总体上一旦过滤器遇到被标记可能违反平台政策、或被用户投诉的内容时

首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置。再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。重复第二步，直到所有元素均排序完毕。

基本上所有正而八经的算法教材都会解释像快速排序quicksort和堆排序heapsort这样的排序算法有多快，但并不需要复杂的数学就能证明你可以逐渐趋近的速度有多快。大多数计算机专业的科学家使用大写字母 O 标记来指代“趋近，直到到达一个常数比例因子”，这

归并排序的迭代实现方式;实现一个原地归并排序;归并排序的迭代实现在正式看代码前，希望你心中清楚归并排序的递归实现方式，不熟悉也无妨，看这篇文章 图解「归并排序」算法(修订版) 文章。分的策略和递归的方式有别，依旧符合归并排序的思想;

排序是每个 IT 工程师和开发人员必备的知识技能。不仅要通过编程面试，而且要了解算法本身。不同的排序算法很好地展示了算法设计如何对程序的复杂性、速度和效率产生如此大的影响。让我们来看看排名前5，也是最常见，面试中经常被问到的排序算法，看看如何用Pytho

* Definition for singly-linked list.* int val;* ListNode *next;* };ListNode* mergeTwoLists(ListNode* l1, ListNode* l2) {

题目也提示了计数排序的方法。当输入的元素是 n 个 0到 k 之间的整数时，时间复杂度是O(n+k)，空间复杂度也是O(n+k). 题目后来的要求是常数空间复杂度O1空间复杂度，一趟扫描On，肯定是在计数排序上有所发展。正确的方法是交换，p0指的是0区段的

归并排序介绍:归并排序是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治策略。

常见的内部排序：插入排序、交换排序、选择排序、归并排序、基数排序外排：归并排序、将第一待排序序列第一个元素看做一个有序序列，把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列。仅增量因子为 1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。

归并排序简称Merge sort是一种递归思想的排序算法。这个算法的思路就是将要排序的数组分成很多小的部分，直到这些小的部分都是已排序的数组为止。接着将这些大一点的合并过的数组再继续合并，直到排序完整个数组为止。假如我们有一个数组：29,10,14,37,

主要记快排和归并。快速排序的基本思想：通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。从数列中挑出一个元素，称为 “基准”；重新排序数列，所有元素比基准值小的摆

它重复地走访过要排序的元素列，依次比较两个相邻的元素，如果顺序错误就把他们交换过来。走访元素的工作是重复地进行直到没有相邻元素需要交换，也就是说该元素列已经排序完成。从而减少不必要的比较。如果我们发现在某趟排序中，没有发生一次交换，可以提前结束冒泡排序。

它的工作原理是：它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。希尔排序也成递减

就是递归到最底部，然后对小部分排序，归并为大部分。int k = 0, i = l, j = mid+1;第二个参数是一个指向第 n 个元素的迭代器。如果这个范围内的元素是完全有序的，nth_dement() 的执行会导致第 n 个元素被放置在适当的位置。

　　上一篇学习了冒泡排序，还是比较简单的一种排序，这一篇学习一下选择排序，也是基础排序的其中一种，手写一遍，加上自己的注释，理解以后写图例，其实算法也不是很高深的东西，记录一下~~//2、设置min变量，用于存放较小元素的数组下标，这样当前批次比较完毕时，

把n个元素分成个数大致相同的两半，取a[n/2]与查找的key相比，一直搜索下去。比如：总共有n个元素，每次查找的区间大小就是n，n/2，n/4，…，n/2^k，其中k就是循环的次数。由于n/2^k取整后>=1，即令n/2^k=1，可得k=log2n

要知道时间复杂度只是描述一个增长趋势，复杂度为O的排序算法执行时间不一定比复杂度为O长，因为在计算O时省略了系数、常数、低阶。实际上，在对小规模数据进行排序时，n2的值实际比 knlogn+c还要小。

给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。你的算法时间复杂度必须是O 级别。如果数组中不存在目标值，返回[-1, -1]。输入: nums = [5,7,7,8,8,10], targ

例如，我们可以将数组 [5, 4, 3, 2, 1]中的元素按照从小到大的顺序排序，输出： 1，2，3，4，5

莫队的核心是分块排序，这种特殊的排序方法将任务按排序后的顺序完成，可以在解决绝大多数无修改的离线区间问题中极大的优化时间。题意：n个数，寻问10000次，任意区间内的相等数的次数的立方和。

给定一个排序数组，你需要在 原地 删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。不要使用额外的数组空间，你必须在 原地 修改输入数组 并在使用 O 额外空间的条件下完成。示例 2:给定 nums = [0,0,1,1,1,2,2,3,

排序是将一组数据，以指定的顺序进行排序的过程

return self.arr,count # 如果flag为false,说明此次排序没有任何交换，即已经排好顺序。for i in range: # 总共需要排序的次数为len-1. while insertindex >= 0 and ins

要排序一个数组，先把数组从中间分成前后两部分，然后对前后两部分分别排序，再将排好序的两部分合并在一起。归并排序使用的是分治思想。分治，就是分而治之，将一个大问题分解成小的子问题来解决。回忆一下之前学习递归的编程技巧：分析得出递推公式，然后找到终止条件。归并

本文分析冒泡、快速、选择、插入、希尔、归并和堆排序，为了对以下各个算法进行方便的测试，测试主方法体如下：。int[] input = {5, 4, 7, 1, 6, 2, 8, 9, 10};本篇博文所有排序实现均默认 从小到大。每一次通过两两比较找到最大

归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。所谓“分”，指的是将一个乱序数列不断

大多数情况下，在三种简单排序中，插入排序都是最优的选择。虽然插入排序算法仍需要 O(N^2) 的时间，但在一般情况下，它要比冒泡排序快一倍，比选择排序还要快一点。插入排序可以简单表述为：使“标定项”的一侧局部有序，每次将标定项插入有序一侧，同时将另一侧的下

除此之外，每一个位的数据范围不能太大，要可以用桶排序或者计数排序进行排序，这样基数排序的时间复杂度才为O。例如，我们对10个电话号码进行排序，就可以使用基数排序算法。

int count=0;int key=a[n];a[n]=a[n-gap];n-=gap;count++;a[n]=key;return count;int cnt=0;cnt+=shell(a,i,gap);return cnt;int key=a[n

一个电影有影视语言以及字幕语言，有m部电影以及n个人，每个人只会一种语言，语言的编号是一个int数，如果一个人能听懂影视语言就会非常开心，如果他听不懂影视语言但是听得懂字幕语言他将会比较高兴，如果他两个语言都听不懂就会不高兴，问他们应该去看哪部电影才能使得

给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。你的算法时间复杂度必须是O 级别。如果数组中不存在目标值，返回[-1, -1]。输入: nums = [5,7,7,8,8,10], targ

走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并

这题我并没有使用某个排序算法，只是使用了Vector的可自定义sort方法。

用于求解Kth Element问题，也就是第 K 个元素的问题。可以使用快速排序的 partition()分治进行实现。需要先打乱数组，否则最坏情况下时间复杂度为 O。嗷，理解了，后半段可能还需要分两段，后半段分两段后的前半段就不是从0开始了）。1个tem

// int[] arr = {3, 9, -1, 10, -2};//选择排序，假定第一个数为最小数，一直往后比较直到找出最小数交换。for { //走第二遍从第二位数字开始

许久没有写点东西了，答辩之后人也变得松懈。今天看到简书又有人点赞之前记录的冒泡排序，点进去一看，居然有4w+的阅读量，心生疑问，咋会有这么高的阅读量，打开百度搜索冒泡排序，结果第3条就是我的。点开认真看了看，其实写得不好，还改了两个错别字(狗头)，这个阅读

学习算法，除了知道原理以及代码实现以外，还有更重要的是学会如何评价、分析一个排序算法的 执行效率、内存损耗、稳定性。冒泡排序只会操作相邻的两个数据。

关注「码哥字节」设置星标，接收最新技术干货提升自我。前面我们学习了时间复杂度 O 的经典排序算法：冒泡排序、插入排序、选择排序，今天我们来学习时间复杂度为 O 的归并排序，这种排序思想也更加常用。归并排序和快速排序都用到了 分治思想 。自上而下的递归；自下

关注「码哥字节」设置星标，接收最新技术干货提升自我。前面我们学习了时间复杂度 O 的经典排序算法：冒泡排序、插入排序、选择排序，今天我们来学习时间复杂度为 O 的归并排序，这种排序思想也更加常用。归并排序和快速排序都用到了 分治思想 。自上而下的递归；自下

学习算法，除了知道原理以及代码实现以外，还有更重要的是学会如何评价、分析一个排序算法的 执行效率、内存损耗、稳定性。冒泡排序只会操作相邻的两个数据。

　　- 链表的每个元素都存储了下一个元素的地址，从而使一系列随机的内存地址串在一起。#选择排序总结 　　- 需要检查的元素数越来越少 　　- 随后检查的元素数依次为n - 1, n – 2, …

时间复杂度反应的是数据规模 n 很大的时候的一个增长趋势，所以它表示的时候会忽略系数、常数、低阶。冒泡、插入、选择都是基于比较的排序算法。基于比较的排序算法的执行过程，会涉及两种操作，一种是元素比较大小，另一种是元素交换或移动。所以，如果我们在分析排序算法

双端队列，是一种具有队列和栈的性质的数据结构。双端队列中的元素可以从两端弹出，其限定插入和删除操作在表的两端进行。双端队列可以在队列任意一端入队和出队。双端队列，是一种类似于队列的元素的有序集合。它拥有两端，队首和队尾，并且元素保持在当前的位置。双端队列的

对于数据分析来说，排序和筛选数据是不可或缺的一部分内容。NumPy 也提供了多种排序和筛选函数，本文就来介绍一下 NumPy 常见的排序和筛选函数。排序函数已经帮助我们实现了不同的排序算法，我们只需要拿来直接使用就行。每个排序算法的执行速度，时间复杂度，空

　　是一种简单的排序算法。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最

指将需要处理的所有数据都加载到内部存储器中进行排序。数据量过大，无法全部加载到内存中，需要借助外部存储进行排序。//加入要测试的排序方式代码。

如何选择合适的排序算法？线性排序算法的时间复杂度比较低，适用场景比较特殊。所以，为了兼顾任意规模数据的排序，一般都会首选时间复杂度是 O 的排序算法来实现排序函数。但是一般情况下使用的都是快排，虽然归并在平均情况、最坏情况下的时间复杂度都是 O，但它并不是

选择排序算法是经典算法之一，你可以想象你在打牌，每次拿到的一张牌就是待排序的一张，你需要每一次跟之前的牌进行比较，然后将这张牌插入到合适的位置。那么选择排序也是一样，将整个数组看成两个部分，有序部分和无序部分。现在需要将无序部分的数字跟有序部分进行比较，插

One of the main sources of efficiency in quicksort is locality of reference, where the computer hardware is optimized so that ac