堆排序与快排比较
昨天做腾讯的笔试题中有一道选择题，问几种排序的最坏情况，快排，冒泡大家肯定都知道是n^2,当时选项中有一个堆排序，不是很确定，下来就把这些收集了一下
表格转自http://www.cnblogs.com/xiaochun126/p/5086037.html
之后就重点说一下堆排序和快排的选择问题
| 各种常用排序算法 |
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| 类别 |
排序方法 |
时间复杂度 |
空间复杂度 |
稳定性 |
复杂性 |
特点 |
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| 最好 |
平均 |
最坏 |
辅助存储 |
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简单 |
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| 插入 排序 |
直接插入 |
O(N) |
O(N2) |
O(N2) |
O(1) |
稳定 |
简单 |
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| 希尔排序 |
O(N) |
O(N1.3) |
O(N2) |
O(1) |
不稳定 |
复杂 |
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| 选择 排序 |
直接选择 |
O(N) |
O(N2) |
O(N2) |
O(1) |
不稳定 |
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| 堆排序 |
O(N*log2N) |
O(N*log2N) |
O(N*log2N) |
O(1) |
不稳定 |
复杂 |
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| 交换 排序 |
冒泡排序 |
O(N) |
O(N2) |
O(N2) |
O(1) |
稳定 |
简单 |
1、冒泡排序是一种用时间换空间的排序方法，n小时好 |
| 快速排序 |
O(N*log2N) |
O(N*log2N) |
O(N2) |
O(log2n)~O(n) |
不稳定 |
复杂 |
1、n大时好，快速排序比较占用内存，内存随n的增大而增大，但却是效率高不稳定的排序算法。 |
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| 归并排序 |
O(N*log2N) |
O(N*log2N) |
O(N*log2N) |
O(n) |
稳定 |
复杂 |
1、n大时好，归并比较占用内存，内存随n的增大而增大，但却是效率高且稳定的排序算法。 |
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| 基数排序 |
O(d(r+n)) |
O(d(r+n)) |
O(d(r+n)) |
O(rd+n) |
稳定 |
复杂 |
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| 注：r代表关键字基数，d代表长度，n代表关键字个数 大家可以看到，堆排序的时间复杂度是很稳定的，而快排的时间复杂度最坏情况下会到n^2,那么为什么不都用堆排序呢？ 首先，时间复杂度这个概念只是一个粗略的估计概念，在真实情况下， 一般快排的效率比堆排序高很多。 快排：数组中交换数据，在数据量不是特别大，而且离散程度较高的情况下效率很高 堆排序：创建堆，数据交换，调整堆的时间均很多 所以在实际应用中，我们用快排会更多一点。 堆排序的典型应用：在100万个数字中找出最大的100个这种问题，构建一个小顶堆然后遍历调整就可以了 为什么是小顶堆：小顶堆，最小的数就在最上面，只要与最上面的数进行比较就可以了，所以是小顶 |
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