(Java)排序算法(一)——排序算法简介

排序算法简介

有关概念

排序：将杂乱无章的数据元素，通过一定的方法按关键字顺序排列的过程叫做排序。
排序算法的稳定性：

• 稳定：如果a原本在b前面，而a=b,排序之后a仍然在b的前面。
• 不稳定：如果a原本在b前面，而a=b,排序之后a有可能会出现在b的后面。

内排序：所有排序操作都在内存中完成。
外排序：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行。
时间复杂度：描述算法运行时间的函数，用大O符号表述；对排序数据的总的操作次数反映当Ñ变化时，操作次数呈现什么规律。
空间复杂度：描述算法所需要的内存空间大小。是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模Ñ的函数。

排序算法的分类

非线性时间比较类排序和线性时间非比较类排序

1. 非线性时间比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O（nlogn），因此称为非线性时间比较类排序。
2. 线性时间非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此称为线性时间非比较类排序。
   

比较和非比较排序的区别

比较排序：在排序的最终结果里，元素之间的次序依赖于它们之间的比较。每个数都必须和其他数进行比较，才能确定自己的位置。
优势：适用于各种规模的数据，也不在乎数据的分布，都能进行排序。可以说，比较排序适用于一切需要排序的情况。
劣势：时间复杂度较高

非比较排序：通过确定每个元素之前，应该有多少个元素来排序。针对数组arr,计算arr[i]之前有多少个元素，则唯一确定了arr[i]在排序后数组中的位置。只要确定每个元素之前的已有的元素个数即可，所有一次遍历即可解决。算法时间复杂度O(n)。
优势：时间复杂度低
劣势：由于非比较排序需要占用空间来确定唯一的位置。所以对数据规模和数据分布有一定的要求。

常用算法规律

n:数据规模；k:"桶"的个数；In-place:内排序；Out-place:外排序

常用的排序算法

交换两个元素的位置

在排序算法中经常使用在数组中交换两个元素的位置，所以封装一个方法，以便调用
后续的排序算法会用到

	/**
	  * 功能描述：交换两个元素在数组中的位置
	  */
	public static void swap(int[] arr, int i, int j) {
		arr[i] = arr[i] ^ arr[j];
		arr[j] = arr[i] ^ arr[j];
		arr[i] = arr[i] ^ arr[j];
	}

这种方式不理解参看我的另一篇博客：（Java版）算法——交换两个基本数据类型的变量值和数组中元素调换位置

后续不断更新排序算法……