【七大排序算法】插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、堆排序...
排序算法概览
插入排序
该算法通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。时间复杂度为O(N^2)，空间复杂度为O(1)，稳定性为稳定。具体实现中，通过循环比较与移动元素。
希尔排序
希尔排序是一种插入排序的扩展，通过将待排序列分割成多个子列后分别进行插入排序，逐渐减小子列间隔。时间复杂度约为O(N^1.3)，空间复杂度为O(1)，稳定性为不稳定。具体实现通过定义间隔序列并逐步减小。
选择排序
选择排序每次从待排序列中找出最小元素，置于序列起始位置，重复此过程直至排序完成。时间复杂度为O(N^2)，空间复杂度为O(1)，稳定性为不稳定。实现上，通过循环比较并交换元素位置。
堆排序
堆排序利用堆数据结构进行排序，构建大根堆或小根堆。时间复杂度为O(N*logN)，空间复杂度为O(1)，稳定性为不稳定。具体实现中，通过构建堆并依次弹出最大/最小元素。
冒泡排序
冒泡排序通过比较相邻元素并交换位置实现排序。时间复杂度为O(N^2)，空间复杂度为O(1)，稳定性为稳定。优化版实现中，通过引入交换标志减少不必要的比较。
快速排序
快速排序采用分治策略，通过选择基准值将序列分为两部分，递归排序子序列。时间复杂度平均为O(N*logN)，空间复杂度为O(logN)，稳定性为不稳定。实现中，采用多种版本如Hoare版本、挖坑法、前后指针法，以及非递归版本。
归并排序
归并排序通过递归将序列分割，合并成有序序列。时间复杂度为O(N*logN)，空间复杂度为O(N)，稳定性为稳定。具体实现中，通过创建大数组，逐层合并子序列。
排序算法复杂度与稳定性
总结各种排序算法的时间复杂度、空间复杂度及稳定性特点，理解每种算法的适用场景与效率。
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该算法通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。时间复杂度为O(N^2)，空间复杂度为O(1)，稳定性为稳定。具体实现中，通过循环比较与移动元素。
希尔排序
希尔排序是一种插入排序的扩展，通过将待排序列分割成多个子列后分别进行插入排序，逐渐减小子列间隔。时间复杂度约为O(N^1.3)，空间复杂度为O(1)，稳定性为不稳定。具体实现通过定义间隔序列并逐步减小。
选择排序
选择排序每次从待排序列中找出最小元素，置于序列起始位置，重复此过程直至排序完成。时间复杂度为O(N^2)，空间复杂度为O(1)，稳定性为不稳定。实现上，通过循环比较并交换元素位置。
堆排序
堆排序利用堆数据结构进行排序，构建大根堆或小根堆。时间复杂度为O(N*logN)，空间复杂度为O(1)，稳定性为不稳定。具体实现中，通过构建堆并依次弹出最大/最小元素。
冒泡排序
冒泡排序通过比较相邻元素并交换位置实现排序。时间复杂度为O(N^2)，空间复杂度为O(1)，稳定性为稳定。优化版实现中，通过引入交换标志减少不必要的比较。
快速排序
快速排序采用分治策略，通过选择基准值将序列分为两部分，递归排序子序列。时间复杂度平均为O(N*logN)，空间复杂度为O(logN)，稳定性为不稳定。实现中，采用多种版本如Hoare版本、挖坑法、前后指针法，以及非递归版本。
归并排序
归并排序通过递归将序列分割，合并成有序序列。时间复杂度为O(N*logN)，空间复杂度为O(N)，稳定性为稳定。具体实现中，通过创建大数组，逐层合并子序列。
排序算法复杂度与稳定性
总结各种排序算法的时间复杂度、空间复杂度及稳定性特点，理解每种算法的适用场景与效率。