幾句話搞清八大排序算法,讓您在生活學習中不懼各種排序

八大排序算法，分別是插入排序，冒泡排序，選擇排序，希爾排序，快速排序，堆排序，歸併排序，基數排序，搞了數年也沒有靜下心來，思考一下這些基本的算話，用到時，面試時，考試時，細細的看百度出的博客，即是耐下心看了一兩個，但是，還是一頭霧水！WHY？

細想一下，這些算法，不就是我們實際生活中，常常面對各種排序場景問題，而要採取的方法手段？

插入排序比如鬥地主抽牌，在未排序的隊列中隨便抽一張「關鍵牌」，放到合適的位置就好。

插入排序

冒泡排序兩兩比較待排序的關鍵牌，每次直到找到一個極端（極大或者極小），讓其冒泡。

冒泡排序

插入排序，冒泡排序要說時間複雜度，最好的運氣的話是O(n)，最差最差也就是O(n^2)，但是比較穩定，佔用空間O（1）。

選擇排序每次從待排序的牌中選出最小的牌，放到已排序區，專軟柿子捏啊！

選擇排序

這個算法有些最簡單，但是時間複雜度，最好的運氣的話是O(n^2)，最差最差也就是O(n^2)，而且比較不穩定，佔用空間O（1）。

希爾排序是插入排序基礎上，在一個list中，每次遞減劃分步長，選擇組的隊員進行比較，索引位置不變，value值交換大小，數據朝著局部有序的方向發展。

希爾排序

這個算法有些複雜，時間複雜度最好的運氣的話是O(n^1/3)，平均是O(n^1.3),最差最差也就是O(n^2)，但是比較不穩定，佔用空間O（1）。

快速排序採用了分治法，選擇一個基準牌，每次都把數據分為左小右大的兩部分，再遞歸排序。

快速排序

這個算法有些複雜，時間複雜度最好的運氣的話是O(nlogn)，最差最差也就是O(n^2)，但是比較不穩定，佔用空間O（logn）。

堆排序要麼父節點都大於左右孩子，或者都小於左右孩子。

當前每個父節點都大於子節點

完全二叉樹

這個算法相對簡單，時間複雜度無論好壞都是O(nlogn)，佔用空間O（1），但是比較不穩定。

歸併排序相鄰的遞增結合比較大小，謂之歸併。

歸併排序

這個算法相對簡單，時間複雜度無論好壞都是O(nlogn)，而且比較穩定，但是佔用空間O（n）。

基數排序針對排序的對象不只是數值，取餘，0到9的桶，還可以是字母等，本質也是對排序的對象的特點分治歸類。

針對數值的基數排序

這個算法相對簡單，時間複雜度最好的運氣的話是O(n)，最差最差也就是O(d(n+r))，佔用空間O（logn），比較穩定。

針對字符的技術排序

大家都知道韓信點兵，多多益善。為什麼呢？估計韓信的排序算法學的好，無論多大的數據壓力，都在他的排序算法下，以最小的代價，搞定，屢屢取勝。無論是社會的工作者，還是學生，現在社會信息爆炸的今天，都要面臨很多信息的優先性，及重要性的排序選擇，算法來源於生活，是生活方式的抽象，可以幫助我們提高生活工作學習的效率，和生活品質！那您從這些排序算法中，映射生活方式，悟出多少生活技巧呢？

多選|面對生活中的很多排序選擇，您會選擇那種排序算法，去處理呢？