iOS备忘：常用排序算法还记得多少...

排序方法	时间复杂度	时间复杂度	时间复杂度	空间复杂度	稳定性
	平均情况	最好情况	最坏情况	辅助存储
冒泡排序	O(n²)	O(n)	O(n²)	O(1)	稳定
选择排序	O(n²)	O(n²)	O(n²)	O(1)	不稳定
快速排序	O(nlogn)	O(nlogn)	有序或逆序 O(n²)	O(nlogn)	不稳定
直接插入排序	O(n²)	O(n)	O(n²)	O(1)	稳定
折半插入排序	O(n²)	O(nlogn)	O(n²)	O(1)	不稳定
堆排序	O(nlogn)	O(nlogn)	O(nlogn)	O(1)	不稳定

冒泡排序

算法思想

通过与相邻元素的比较和交换，把小的数交换到最前面。

- (void)sort:(NSMutableArray *)arr {
    //外层循环控制数组大小
    for (int i = 0; i < arr.count; ++i) {
        //内循环从后往前依次比较将小的数据放到最前面
        for (int j = 0; j < arr.count-1-i; ++j) {
            //大元素后移
            if ([arr[j] integerValue]> [arr[j+1] integerValue]) {
                [arr exchangeObjectAtIndex:j withObjectAtIndex:j+1];
            }
        }
    }
    NSLog(@"冒泡排序结果：%@", arr);
}

选择排序

算法思想

每一趟从前往后查找出值最小的索引（下标），最后通过比较是否需要交换。每一趟都将最小的元素交换到最前面。

- (void)sort:(NSMutableArray *)arr {    
    for (int i = 0; i < arr.count; i++) {
        for (int j = i+1; j < arr.count; j++) {
            // 每一趟将最小的元素放到最前
            if ([arr[j] integerValue] < [arr[i] integerValue]) {
                [arr exchangeObjectAtIndex:i withObjectAtIndex:j];
            }
        }
    }
    NSLog(@"选择排序结果：%@", arr);
}

注意：冒泡排序是从后往前扫，使大的往下沉，而小的往上浮；选择排序是从前往后扫，每趟找出值最小的索引，使每趟最小值都交换到该趟的最前面，从而得到升序序列。

快速排序

算法思想

每一趟都保证左边比基准小，右边比基准大，而且递归划分排序。

1. 设置两个变量left、right，排序开始的时候：left=0，right=N-1；
2. 以第一个数组元素作为基准数据，赋值给key，即key=A[0]；
3. 从right开始向前搜索，即由后开始向前搜索(right--)，找到第一个小于key的值A[right]，将A[right]和A[left]互换；
4. 从left开始向后搜索，即由前开始向后搜索(left++)，找到第一个大于key的A[left]，将A[left]和A[right]互换；
5. 重复第3、4步，直到left=right；

• 没找到符合条件的值，即3中A[right]不小于key，4中A[left]不大于key的时候改变right、left的值，使得right=right-1，left=left+1，直至找到为止。
• 找到符合条件的值，进行交换的时候left、right指针位置不变。
• 另外，left==right这一过程一定正好是left++或right--完成的时候，此时令循环结束

- (void)quickSort:(NSMutableArray *)arr leftIndex:(int)left rightIndex:(int)right {
    if (left < right) {
        int temp = [self getMiddleIndex:arr leftIndex:left rightIndex:right];
        [self quickSort:arr leftIndex:left rightIndex:temp - 1];
        [self quickSort:arr leftIndex:temp + 1 rightIndex:right];
    }
}
- (int)getMiddleIndex:(NSMutableArray *)arr leftIndex:(int)left rightIndex:(int)right {
    int tempValue = [arr[left] integerValue];
    while (left < right) {
        while (left < right && tempValue <= [arr[right] integerValue]) {
            right --;
        }
        if (left < right) {
            arr[left] = arr[right];
        }
        while (left < right && [arr[left] integerValue] <= tempValue) {
            left ++;
        }
        if (left < right) {
            arr[right] = arr[left];
        }
    }
    arr[left] = [NSNumber numberWithInt:tempValue];
    return left;
}

插入排序

直接插入排序

算法思想

第一次从R[0]_{R[n-1]中选取最小值，与R[0]交换，第二次从R[1]}R[n-1]中选取最小值，与R[1]交换，....，第i次从R[i-1]_{R[n-1]中选取最小值，与R[i-1]交换，.....，第n-1次从R[n-2]}R[n-1]中选取最小值，与R[n-2]交换，总共通过n-1次，得到一个按排序码从小到大排列的有序序列.

第一个元素就认为是有序的
取第二个元素，判断是否大于第一个元素。若是大于，表示已经有序，不用移动，否则将已经有序的序列整体向后移动一个位置
依此类推，直到所有元素已经有序。

- (void)sort:(NSMutableArray *)arr {
    // 外层循环用于跑多少趟
    for (int i = 1; i < arr.count; i ++) {
        int temp = [arr[i] integerValue];
        // 内层循环用于移动元素位置
        for (int j = i - 1; j >= 0 && temp < [arr[j] integerValue]; j --) {
            arr[j + 1] = arr[j];
            arr[j] = [NSNumber numberWithInt:temp];
        }
    }
    NSLog(@"插入排序结果：%@",arr);
}

折半插入排序

折半插入排序利用了二分查找的优点：查找到元素的位置速度更快。

算法思想

从第二个元素开始逐个置入监视哨，使用low、high标签进行折半判断比较大小，并确认插入位置，该位置到最后一个数全部后移一位，然后腾出该位置，把监视哨里面的数置入该位置。依此类推进行排序，直到最后一个数比较完毕。

- (void)binaryInsertSort:(NSMutableArray *)arr{
    //索引从1开始 默认让出第一元素为默认有序表 从第二个元素开始比较
    for(int i = 1 ; i < [list count] ; i++){
        //binary search start
        NSInteger temp= [arr[i] intValue];
        int left = 0; 
        int right = i - 1;
        while (left <= right) {
            int middle = (left + right)/2;
            if(temp < [arr[middle] intValue]){   
                right = middle - 1;    
            }else{     
                left = middle + 1;
            }  
        }
        //binary search end
        for(int j = i ; j > left; j--){
            [arr replaceObjectAtIndex:j withObject:arr[j-1]]; 
        }
        [arr replaceObjectAtIndex:left withObject:[NSNumber numberWithInt:temp]];
    }  
}

堆排序

堆是指二叉堆，二叉堆又称完全二叉树或者叫近似完全二叉树。二叉堆又分为最大堆和最小堆。

最大堆的特性如下：

父结点的键值总是大于或者等于任何一个子节点的键值
每个结点的左子树和右子树都是一个最大堆

最小堆的特性如下：

父结点的键值总是小于或者等于任何一个子节点的键值
每个结点的左子树和右子树都是一个最小堆

最大堆的算法思想是：

先将初始的R[0…n-1]建立成最大堆，此时是无序堆，而堆顶是最大元素
再将堆顶R[0]和无序区的最后一个记录R[n-1]交换，由此得到新的无序区R[0…n-2]和有序区R[n-1]，且满足R[0…n-2].keys ≤ R[n-1].key
由于交换后，前R[0…n-2]可能不满足最大堆的性质，因此再调整前R[0…n-2]为最大堆，直到只有R[0]最后一个元素才调整完成。

最大堆排序完成后，其实是升序序列，每次调整堆都是要得到最大的一个元素，然后与当前堆的最后一个元素交换，因此最后所得到的序列是升序序列。

最小堆的算法思想是：

先将初始的R[0…n-1]建立成最小堆，此时是无序堆，而堆顶元素是最小的元素
再将堆顶R[0]与无序区的最后一个R[n-1]交换，由此得到新的无序堆R[0…n-2]和有序堆R[n-1]，且满足R[0…n-2].keys >= R[n-1].key
由于交换后，前R[0…n-2]可能不满足最小堆的性质，因此再调整前R[0…n-2]为最小堆，直到只有R[0]最后一个元素才调整完成

最小堆排序完成后，其实是降序序列，每次调整堆都是要得到最小的一个元素，然后与当前无序堆的最后一个元素交换，所以所得到的序列是降序的。

- (void)heapSortwithOrder:(BOOL)isAsc {
    for (NSInteger i = arr.count/2 - 1; i>=0; --i) {
        [self siftWithLow:i high:arr.count asc:isAsc];
    }
    for (NSInteger i = arr.count - 1; i>=1; --i) {
        id temp = arr[0];
        arr[0] = arr[i];
        arr[i] = temp;
        [self siftWithLow:0 high:i asc:isAsc];
     }
 }
- (void)siftWithLow:(NSInteger)low high:(NSInteger)high asc:(BOOL)isAsc {
    NSInteger left = 2 * low + 1;
    NSInteger right = left + 1;
    NSInteger lastIndex = low;
    //左子节点大的情况 
    if (right < high && ((arr[right] > arr[lastIndex] && isAsc) || (arr[right] < arr[lastIndex] && !isAsc))) {
        lastIndex = left;
    }
    //右子节点大的情况
    if (right < high && ((arr[right] > arr[lastIndex] && isAsc) || (arr[right] < arr[lastIndex] && !isAsc))) {
        lastIndex = right;
    }
    //节点改变
    if (lastIndex != low) {
        //较大的节点值将交换到其所在节点的父节点
        id temp = arr[low];
        arr[low] = arr[lastIndex];
        arr[lastIndex] = temp;
        //递归遍历
        [self siftWithLow:lastIndex high:high asc:isAsc];
    }
}

参考

排序算法(OC实现)