【数据结构】--八大排序算法【完整版】

匠心制作，后续有问题会加以修改的 ，全文均是自己写的，几张图有参考网络

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目录

一、直接插入排序

二、希尔排序(直接插入排序的改良版)

三、选择排序（直接选择排序）

四、堆排序

五、冒泡排序

六、快速排序

1、 左右指针法

2、挖坑法：

3、前后指针法：

4、快速排序的非递归实现

七、归并排序

1、归并排序的递归实现

2、归并排序的非递归实现

八、计数排序

九、总结：

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一、直接插入排序

void InsertSort(int* a, int n)
{   //加一个for循环就成了复合排序
	for (int i = 0; i < n - 1; i++)
	{
		//单趟排序
        //把下标为end+1的数据插入到下标为[0,end]的有序区间
		int end = i;
		int tmp = a[end + 1];
		while (end >= 0)
		{
			if (tmp < a[end])
			{
				a[end + 1] = a[end];
				--end;
			}
			else
			{
				break;
			}
		}
		a[end + 1] = tmp;
	}
}

1、单趟排序的原理 

 原理：在数组前面已经是升序下，插入一个数据，让数组重新变为升序该怎么做。

2、整体复合排序

原理：既然单趟排序是利用已存在升序原理做的。那我们就对整个数组从头开始都假设升序然后插入一个数据。

3、直接插入排序的时间复杂度和空间复杂度：

时间复杂度：O(N*N)

插入排序的时间复杂度可以通过分析算法的执行过程来计算。在最坏的情况下，即待排序的数组是逆序排列的情况下，插入排序需要比较和移动元素的次数最多。

假设待排序数组的长度为 n。在插入排序中，我们从第二个元素开始，依次将每个元素插入到已排序的子数组中。为了将当前元素插入到正确的位置，我们需要将其与已排序子数组中的元素进行比较，并移动比它大的元素。

在最坏情况下，每个元素都需要与其前面的所有元素进行比较，并且可能需要移动整个已排序子数组。因此，对于第 i 个元素，需要比较 i-1 次，并且可能需要移动 i-1 次。

假设移动一个元素需要花费 O(1) 的时间，比较两个元素也需要花费 O(1) 的时间。在最坏情况下，对于第 i 个元素，我们需要比较和移动 i-1 次。所以总的时间复杂度可以表示为：

T(n) = 1 + 2 + 3 + ... + (n-1) = (n-1) * n / 2 = O(n^2)

因此，插入排序的时间复杂度为 O(n^2)。需要注意的是，这只是最坏情况下的时间复杂度，而在最好情况下，即数组已经是有序的情况下，插入排序的时间复杂度为 O(n)。

空间复杂度:  O(1) 

二、希尔排序(直接插入排序的改良版)

 1、为什么要引入希尔排序？

在直接插入排序的基础上进行优化，效率更高，如果数据很多，我们是需要这个效率的

那直接插入排序的效率：顺序有序最好（ O(N) ），逆序最坏，越接近有序，效率越好。

但直接插入排序本身不知道数组是否有序还是逆序，有不确定性，在此之上，希尔提出了优化的方式。

2、希尔排序：

①、预排序（使数组接近有序）

②、直接插入排序

把间距为gap的值分为一组，进行插入排序

gap越大，前面大的数据可以越快到后面，后面小的数，可以越快到前面，gap越大，越不接近有序。

gap越小越接近有序，如果gap=1其实就相当于直接插入排序，就有序了。

对于一组的预排序应该如下：

            int end //这里应该是一组中待插入数据前面那个数据的下标;
			int tmp = a[end + gap];
			while (end >= 0)
			{
				if (tmp < a[end])
				{
					a[end + gap] = a[end];
					end -= gap;
				}
				else
				{
					break;
				}
			}
			a[end + gap] = tmp;

多组并排（希尔排序完整代码）：

void ShellSort(int* a, int n)
{
	assert(a);
	//1、gap>1相当于预排序，让数组接近有序
	//2、gap==1相当于直接插入排序，保证有序
	int gap = n;
	while (gap > 1)
	{
		gap = gap / 3 + 1;//+1保证了最后一次一定是1，因为一个数一直/3一定会有0
		//gap==1最后一次就相当于直接插入排序
		for (int i = 0; i < n - gap; i++)//加上for循环可以实现多组并排
		{
			//进行直接插入排序
			int end = i;
			int tmp = a[end + gap];
			while (end >= 0)
			{
				if (tmp < a[end])
				{
					a[end + gap] = a[end];
					end -= gap;
				}
				else
				{
					break;
				}
			}
			a[end + gap] = tmp;
		}
	}

}

我们想到的肯定是一组一组排序，但是人们之前就想到更好的代码，可以一下把所有间距为gap的所有组的排序都排完，从end=0开始，排的是一组，排完后end++排的可能就是另一组，因为有间距gap。（ i < n - gap,每次循环再i++ 就可以实现一趟把所有组都排一遍，最后end会=n-1-gap，这正是我们所期望的倒数第二个元素 ），gap>1用来预排序，因为预排序后基本就会接近有序，然后gap=1用来直接插入排序。

解释：

1、for循环的添加可以实现从一组的预排序到多组的预排序

2、gap每次循环 gap = gap / 3 + 1是经过测试和预算，针对各种场景基本最佳的代码，有利于预排序排成有序，当然有的人会用gap /= 2，但没有gap = gap / 3 + 1优化 ,gap不断缩小的目的是为了更加有序，因为更加有序的直接插入排序效率高。

3、循环进行条件是gap > 1，gap > 1就会进行预排序，gap=1本质上就是直接插入排序，而gap=1一定会进行一次的，因为gap=gap/3+1

 希尔排序的时间复杂度：

它的时间复杂度不好算，需要一系列推导，所以基本记一下即可

为O(N^1.3 ~ N^2)，一般情况下优于插入排序，但在本来有序的情况下插入排序就比希尔排序效率高，但这种情况很少。

三、选择排序（直接选择排序）

思想：

我们一般用的是一次选出一个最大值或最小值，但我们可一次选出两个值，一个最大值，一个最小值来提高效率（最小值放在第一位，最大值放在最后一位）。然后选出这两个值begin++,end--即可，用来忽视上一次选出的最大值和最小值，在新的区间再次找最大值和最小值，并再次将最大值放开头，最小值放末尾。

问题：

如果最大值一开始就在区间的开头，而每次区间的最小值都会放到开头的，可最大值在最小值放在开头后，还要放到末尾，可此时最大值已经被覆盖，他被换到了a[minimal]的位置了，所以如果begin==maximal(即最大值一开始在开头)，maximal应=minimal 

 下列代码中Swap函数是利用指针交换两个元素

void SelectSort(int* a, int n)
{
	assert(a);
	int begin = 0;
	int end = n - 1;
	while (begin < end)
	{
		int maximal = begin, minimal = begin;
		for (int i = begin + 1; i <= end; i++)
		{//一次选出区间内最大的一个和最小的一个
			if (a[i] > a[maximal])
			{
				maximal = i;
			}
			if (a[i] < a[minimal])
			{
				minimal = i;
			}
		}
		//交换的是两者本身，并不是仅仅交换值那么简单
		Swap(&a[begin], &a[minimal]);//最小值放区间开头
		if (begin == maximal)
		{//如果一开始就相等，那么a[maximal]会=a[minimal]，会影响后续
		//maximal的使用，但是此时maximal是=minimal的，即下标相等
		//就是最小值会把最大值覆盖，而最大值后面还要用
			maximal = minimal;
		}
		Swap(&a[end], &a[maximal]);//最大值放区间末尾
		begin++;
		end--;
	}

}

选择排序的时间和空间复杂度：

时间复杂度：O（N^2）

因为第一次需比较n-1次，第二次n-3，第三次n-5次以此类推，就是个等差数列，利用等差数列前n项和公式就知道为O(N^2) 

但是直接选择排序的效率不是很高，不管数组如何都会那么排，对于巧合，比如本就是升序的情况，还是会那么排，实际应用中我们不常使用

空间复杂度：O（1）

四、堆排序

 堆排序在我的另一篇博客堆的讲解中有详细讲过，这里不过多赘述

//向下调整算法。前提:左右子树都是小堆
void AdjustDown(int* a, int n, int root)
{
	//找出左右孩子中小的那一个，默认认为左孩子是小的那一个，否则就加以调整即可
	int parent = root;
	int child = parent * 2 + 1;//先默认child是左孩子，我们的目的是让child成为小的那一个
	while (child < n)
	{//当孩子的下标=父亲了，满足小堆的条件了，就无须继续往下判断，
			//因为在调整的过程中可能就存在在越界之前，孩子>=父亲的情况
            //谨记向下调整法用于只有堆顶不满足，而左右子树满足堆的性质的时候使用
		}
		//仅交换一次还不能够满足小堆，应该持续比较并交换，所以应该是个循环
	}

}

//堆排序
void HeapSort(int* a, int n)
{
	//1、数组建堆
	for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; --i)
	{
		AdjustDown(a, n, i);
	//当然i也可初始化为n-1,即从叶子结点开始调，但是这么做肯定没有从叶子结点
	//的父节点开始调高效
	}
	//2、找次小，排序
	int end = n - 1;
	while (end > 0)
	{
		Swap(&a[0], &a[end]);
		
		//再继续选次小的
		AdjustDown(a, end, 0);
		--end;
//没有真的删除最后一个数据，只是说我下次再找小交换，最后一个数据
//不被看作堆里面的，不造成影响
	}
}

堆排序的时间和空间复杂度：

时间复杂度:O（N*logN）

空间复杂度:O（1） 

五、冒泡排序

思路：

比较基础，两个两个比，最后把最大的放最后（或把最小的放最前）即可。但有一种情况:如果在第一次比较中，一次都没交换说明已经有序了，故利用标志性flag来判断是否有序

void BubbleSort(int* a, int n)
{
    assert(a);
	int i = 0;
	int flag = 0;
 
    //有n个元素的数组进行n-1次排序即可
	for (i = 0; i < n-1; i++)
	{
		int j = 0;
 
        //一次冒泡排序
		for (j = 0; j < n - i - 1; j++)
		{
			if (a[j] > a[j+1])
			{
				Swap(&a[j], &a[j+1]);
				flag = 1;
			}
		}
 
        //flag==0说明本来就有序，一次交换都没有，就不用往下进行了
		if (flag == 0)
		{
			break;
		}
	}
}

冒泡排序的时间复杂度和空间复杂度：

时间复杂度：O（N^2）

n-1+n-2+n-3+......还是一个等差数列，所以是O (N^2)

空间复杂度:O（1）

六、快速排序

快速排序分为单趟排序和整体排序

单趟排序有三种方法：

1、左右指针法

2、挖坑法（左右指针法的变形）

3、前后指针法

三种方法只是写法上的差异，性能没有差别

1、 左右指针法

单趟排序的思路（假设排升序，n为数组元素个数）：

选定一个基准值（数组中的值）Key，通常会选第一个值或最后一个值都可以，然后会设置两个值begin=0，end=n-1，即begin和end都为数组元素下标，begin从左往右走，end从右往左走，begin找比Key小的值，end找比Key大的值，（如果begin和end遇到和Key相等的值，也会停下，因为与Key相等的值在Key的左边还是右边无所谓）并且会一直找，end和begin找到后两者交换即可，一直找并交换，直到begin和end重合，再把key与两者重合的那个值交换，交换后key的左边就是比key小的，右边就是比key大的。

要点：

①、左边要比Key要小，右边比Key大

②、Key要放到他正确的位置（最终要放的位置）

③、Key设置为第一个值还是最后一个值的区别仅在于begin先走还是end先走

选取最后一个数为基准值，则一定要begin先走，因为左边先走能保证最后落的位置比Key要大（然后key会与重合位置交换），因为我们想让在Key右边的值都比Key大，而begin就是用来找比Key要大的，在最后一次要重合时，begin停下来的位置一定比Key要大，而end受到循环条件begin

选取第一个数作为基准值，则一定要end先走，因为右边先走能保证最后落的位置比Key要小，因为我们想让在Key左边的值都比Key小，而end就是用来找比Key要小的，在最后一次要重合时，end停下来的位置一定比Key要小，而begin受到循环条件begin=Key的，最后也会落到和end相同的位置

如果不这么做，就可能导致Key的右边存在比Key小的，Key的左边存在比Key大的

问题：

代码中begin和end走的前提是begin因为可能begin和end都重合了，可能end还在往左走或begin还在往右走从而导致又不重合了，但我们要保证他们第一次重合后就不要再走了，因为此时的Key与重合位置一交换他左边一定比他都小，右边一定比他都大，已经可以了。所以加个条件begin

int PartSort(int* a, int begin, int end)
{
	int Keyindex = end;//若最后一个值为基准值
	while (begin < end)
	{
		//begin找比Key大的值，目的是放在Key的右边
		while (begin < end && a[begin] <= a[Keyindex])//等于放在Key的左边或右边均可
		{//这里一定要有=的判断条件，因为没=的话，循环不进行，begin和end都不动
		//而begin= a[Keyindex])
		{
			--end;
		}
		
		Swap(&a[begin], &a[end]);
	}

	Swap(&a[begin], &a[Keyindex]);//重合位置和基准值换，这里用a[end]也可

	return begin;//返回相遇的位置的下标，方便实现下一次的单趟排序
}

整体排序的思路（类似于二叉树的前序遍历）：

  单趟排序后，只要Key的左边和右边都有序了，整体是不是就是有序了。那Key的左边和右边要有序，可以再选一次Key1再次单趟排序，使Key1左边的都Key1，然后此时想Key1左边的有序，右边的也有序，整个就有序了，那对于Key右边的同理，选一个Key2再次单趟排序，而对于Key2本身的左边和右边又可以选一次Key4，不断递归下去，终止条件就是划分的只剩一个值了，一个值我们就可认为是升序了，就不用再往下划分了，直接递归往回返就能实现升序，即整体排序完毕。

void QuickSort(int* a, int left, int right)
{
	assert(a);
	//递归终止的情况是left==right这是只有一个值情况下一定可为升序
	//还有一种就是left= right)
		return;

	int div = PartSort(a, left, right);
	//[left,div-1] div [div+1,right]
	QuickSort(a, left, div - 1);
	QuickSort(a, div + 1, right);

	//也可以这么写
	//if (left < right)
	//{
	//	int div = PartSort(a, left, right);
	//	//[left,div-1] div [div+1,right]
	//	QuickSort(a, left, div - 1);
	//	QuickSort(a, div + 1, right);
	//}

}

快排的时间复杂度和空间复杂度分析：

 时间复杂度最好的情况下是每次选的key都是中位数，而单趟排序的时间复杂度是O（N）（要看它的思想，不用看代码），因为begin往右走，end往左走，最后重合，相当于把整个数组走了一遍，所以为O（N）

 时间复杂度最好的情况下：

 时间复杂度最坏的情况下：

 空间复杂度：O（logN） (以2为底，N的对数)

因为递归调用的空间复杂度是计算它的深度（每一层都要建立栈帧，而栈帧是要消耗空间），因为类似二叉树，故深度就可算出来。

缺陷：

实际当中无法保证选key是中位数，但我们可以考虑至少不要选到最大的或者最小的做key，当有序的情况下（一定是最坏的情况下），选到最大的或最小的值作为key效率不高，这种是运气很不好的情况下，一般的情况下都还很不错的。但严重的问题是面对有序的情况下需要建很多栈，而栈的空间本来就不大，堆的空间才大，如果数据很多就会导致栈溢出，程序崩溃，怎么解决呢？

三数取中：保证不要选到最小或者最大，让有序时变成最优。（即三个数中找中间数）

 即最中间的数和最大的数和最小的数选择那个最中间的数作为key，但我们之前写的逻辑都是最后一个数作为key的，那就再把这个最中间的数和最后一个数换一下就行了。

意义：让原来不是二分->利用三数取中趋近二分->效率提高

int GetMidIndex(int* a, int begin, int end)
{
	int mid = (begin + end) / 2;
	if (a[begin] < a[mid])
	{
		if (a[mid] < a[end])
		{
			return mid;
		}
		else if (a[begin] > a[end])
		{
			return begin;
		}
		else
		{
			return end;
		}
	}
	else //a[begin] > a[mid]
	{
		if (a[mid] > a[end])
		{
			return mid;
		}
		else if (a[begin] < a[end])//a[mid]是最小的，此时看a[begin]和a[end]大小关系就知道谁是中间的
		{
			return begin;
		}
		else
		{
			return end;
		}
	}

}

 三数取中只要在PartSort中改一下即可，三数取中让最坏的情况不再出现，时间复杂度不再看最坏，综合而言快排时间复杂度:O（N*logN）

int PartSort(int* a, int begin, int end)
{
	//三数取中进行优化
	int midIndex = GetMidIndex(a, begin, end);
	Swap(&a[midIndex], &a[end]);

	int Keyindex = end;//若最后一个值为基准值
	while (begin < end)
	{
		//begin找比Key大的值，目的是放在Key的右边
		while (begin < end && a[begin] <= a[Keyindex])//等于的话放在Key的左边或者右边都是可以的
		{//这里一定要有=的判断条件，因为没=的话，循环不进行，begin和end都不动
		//而begin= a[Keyindex])
		{
			--end;
		}
		
		Swap(&a[begin], &a[end]);
	}

	Swap(&a[begin], &a[Keyindex]);

	return begin;//返回相遇的位置的下标，方便实现下一次的单趟排序
}

2、挖坑法：

跟左右指针法的思路差不多，也可以说比左右指针法好理解那么一点点

具体思路：

先利用三数取中方法把中间的数放在最后面

1、先将选定的基准值(最右边)直接取出，然后留下一个坑， 
2、当右指针遇到大于key时，直接将该值放入坑中，而右指针指向的位置形成新的坑位，
3、然后左指针遇到小于基准值的数时，将该值放入坑中，左指针指向的位置形成坑位，
4、循环上述步骤，直到左右指针相等。最后将基准值放入坑位之中。

下图中先展示不用三数取中法的过程（若用了三数取中法key应=3） 

int PartSort2(int* a, int begin, int end)
{
	int midIndex = GetMidIndex(a, begin, end);
	Swap(&a[midIndex], &a[end]);

	//坑（坑的意思是这位置的值被拿走了，可以覆盖填新的值）
	int key = a[end];

	while (begin < end)
	{
		while (begin < end && a[begin] <= key)
		{
			++begin;
		}
		//左边找到比key大的填到右边的坑，begin位置就形成为了新的坑
		a[end] = a[begin];

		while (begin < end && a[end] >= key)
		{
			--end;
		}
		//右边找到比keng小的填到左边的坑，end位置就形成为了新的坑
		a[begin] = a[end];
	}
	a[begin] = key;//因为begin和end相遇了，最后停的位置肯定就是坑

	return begin;
}

3、前后指针法：

代码简单，但不易理解。

具体思路：

1、选定基准值，定义prev和cur指针(cur = prev + 1)
2、cur先走，遇到小于基准值的数停下，然后将prev向后移动一个位置
3、将prev对应值与cur对应值交换
4、循环上面的步骤，直到cur出了数组范围
5、最后将基准值与++prev的对应位置交换
6、递归排序以基准值为界限的左右区间

最终代码改的就是PartSort3而已，QuickSort引用PartSort3函数 

int PartSort3(int* a, int begin, int end)
{
	int midIndex = GetMidIndex(a, begin, end);
	Swap(&a[midIndex], &a[end]);

	int cur = begin;
	int prev = begin - 1;//不能给-1，因为begin不一定就是1，快排分区间的时候begin会有变化
	int keyindex = end;

	while (cur < end)
	{//循环判断条件为什么没cur==end的条件呢？
	//cur==end的话，完全没必要交换，没必要执行if中的语句
	//没必要多执行一次,当然cur<=end也行，不影响结果

		//若++prev==cur，交不交换都行，但是最好不交换
		//即使++prev==cur,prev也会++，因为这条判断语句执行过了
		if (a[cur] < a[keyindex] && ++prev != cur)
			Swap(&a[cur], &a[prev]);

		//不管a[cur]和a[keyindex]的关系如何，cur都会往后走
		cur++;
	}
	Swap(&a[++prev], &a[keyindex]);//cur走到最后只需++prev和keyindex交换即可

	return prev;
}

 快排的一些优化：

在递归中，若递归到后面已没什么数据了，而你还在一直递归找key值往下划分，这样就会效率低下，而且建的栈也相对多了一些。

小区间使用插入排序排，不再使用快速排序的递归排，减少整体的递归次数。

void QuickSort(int* a, int left, int right)
{
	assert(a);
	//递归终止的情况是left==right这是只有一个值情况下一定可为升序
	//还有一种就是left= right)
		return;

	if ((right - left + 1) > 10)
	{//若在[left,right]间的数据个数>10,用快排效率高
		int div = PartSort3(a, left, right);
		//[left,div-1] div [div+1,right]
		QuickSort(a, left, div - 1);
		QuickSort(a, div + 1, right);
	}
	else
	{
		//小于等于10个以内的区间，不再递归排序，用插入排序
		InsertSort(a + left, right - left + 1);
	}

}

4、快速排序的非递归实现

非递归的意义：

1、提高效率（递归建立栈帧还是有消耗的，但对于现代计算机，这个优化微乎其微，可以忽略）

2、递归最大的缺陷：若栈帧的深度太深，可能导致栈溢出，因为系统栈空间一般不大，再兆(M)级别，数据结构栈模拟非递归，数据是存储在堆上的，堆是G级别的空间。

非递归的实现思路：

用栈来保存需要排序的左右区间，那肯定是先用左，再用右，那就要利用栈先进后出的性质，先利用的肯定是后入栈。

首先跟递归一样利用单趟排序，利用那三种方法哪种都行，所谓递归无非就在于他把区间不断递归划分然后找基准值key，那就让栈来做这件事就可实现非递归。每次利用栈先进后出的性质，把区间放入栈内并从栈中取出来

void QuickSortNonR(int* a, int left, int right)
{
	//创建栈
	struct Stack st;
	StackInit(&st);

	//原始数组区间入栈,先入右再入左，才会先出左后出右
	StackPush(&st, right);
	StackPush(&st, left);

	//将栈中区间排序
	while (!StackEmpty(&st))
	{
		//如果right先入栈，栈顶为left
		left = StackTop(&st);
		StackPop(&st);
		right = StackTop(&st);
		StackPop(&st);

		//得到基准值
		int div = PartSort3(a, left, right);
		//经过这个步骤说明key的左边都key
		//只要key左边和右边有序，整个数组就有序了
		//故还要往下划分区间，找key，跟递归思路一样

		// 以基准值为分割点，形成左右两部分
		//这里先入key右边的区间，再入key左边的区间
		//这样取出来就先是key左边的，再是key右边的区间
		if (div + 1 < right)
		{//如果div+1>=right，==说明就剩一个值了，不用排序了，>说明区间不可以了，也不用排了
		//入栈就说明要拿出来排，这里跟之前讲的递归终止条件差不多
			StackPush(&st, right);
			StackPush(&st, div + 1);
		}
		if (left < div - 1)
		{
			StackPush(&st, div - 1);
			StackPush(&st, left);
		}
	}
	StackDestroy(&st);//栈是动态开辟的，用完它一定要释放
}

引申的总结：

递归改非递归（所有的递归都能改为非递归）

1、改为循环（如斐波那契数列），一般一些简单的递归才能改为循环

2、栈模拟存储数据非递归

七、归并排序

归并排序的思想：

 归并排序的单趟排序的思想，合并两段有序数组，合并以后依旧有序，在有序的前提下归并一次单趟排序就有序了。

但给你一个数组你无法保证它左右两端是有序的，那就把它的左端和右端分一半（n->n/2->n/4.....直到只剩一个数），并且一直分，直到剩一个数，一个数肯定是有序的，再往回归并即可（此时满足，左端和右端有序，只有整体不保证有序就可以用归并）

整个过程：分解（递归的过程）+ 合并（递归往回退） 

 整个递归过程类似于后序遍历（左右根），不会先合并，而是会一直往下分解，直到分解到剩一个数（即分割到不可分割时）才开始合并。

归并：（和之前讲过的合并两个有序的链表思路一样），对于两个有序的区间，从两个区间开头比（两个区间begin1和begin2分别指向开头，其实就是下标），建立一个tmp数组来存储，小的数放在tmp数组中，然后对应的小的数存在的区间下标++（即begin1++或者begin2++），另一个区间不动，然后再比较，还是两个区间中小的数放入tmp中，并且下标++......一直比，直到其中有一个区间走完了，再把另一个区间的数拷贝到tmp数组的后面，即整个tmp数组就是两端区间整体有序的合并，再拷贝回a数组中即可。

那为什么需要创建额外空间tmp数组？

在归并排序算法中，我们将待排序的数组分成两个子数组，然后分别对这两个子数组进行排序，最后将两个有序的子数组合并成一个有序的数组。

在合并两个有序的子数组时，我们需要使用一个临时数组来存储合并后的结果。这是因为在合并过程中，我们需要按照一定的顺序比较两个子数组中的元素，并将较小的元素依次放入临时数组中。如果直接在原始数组中进行合并操作，可能会导致元素的位置被覆盖，从而导致错误的排序结果。

通过使用临时数组，我们可以保证合并操作不会影响到原始数组中的元素位置，从而确保排序的正确性。在合并完成后，我们再将临时数组中的元素复制回原始数组的对应位置，完成整个归并排序过程。

因此，在归并排序中建立临时数组是为了保证合并操作的正确性和稳定性。

归并排序的时间复杂度和空间复杂度：

时间复杂度：O（N*logN）

本质上就跟二叉树一样，高度logN，而每一层都是N，故为N*logN

空间复杂度：O（N）（用空间换时间）

因开辟了额外的临时空间

1、归并排序的递归实现

void _MergeSort(int* a, int left, int right, int* tmp)
{
	//只有一个元素，或区间不对则终止
	if (left >= right)
	{
		return;
	}

	//划分数组，每次一分为二
	int mid = (left + right) / 2;
	//左区间[left，mid]右区间[mid+1,right]，左右区间有序，才可合并
	//现他们没有序，故用子问题解决

	_MergeSort(a, left, mid, tmp);//划分左区间
	_MergeSort(a, mid + 1, right, tmp);//划分右区间

	//直到有序才开始合并有序序列
	int begin1 = left, end1 = mid;//有序序列1
	int begin2 = mid + 1, end2 = right;//有序序列2
	int index = begin1;
	while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2)//任意一个区间到头了就会结束
	{
		if (a[begin1] < a[begin2])
		{
			tmp[index++] = a[begin1++];
		}
		else
		{
			tmp[index++] = a[begin2++];
		}
	}

	//对于还剩有数的序列，它的元素加到tmp数组中
	while (begin1 <= end1)
	{
		tmp[index++] = a[begin1++];
	}

	while (begin2 <= end2)
	{
		tmp[index++] = a[begin2++];
	}

	//将合并后的序列拷贝到原数组中
	//在这里拷贝的原因是 保证返回到上一层递归后两个子序列中的元素是有序的
	int j = 0;
	for (j = left; j <= right; j++)
	{
		a[j] = tmp[j];
	}
}

void MergeSort(int* a, int n)
{
	assert(a);
	//因为需要将两个有序序列合并，需借助额外数组
	int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);
	if (tmp == NULL)
	{
		perror("malloc");
		exit(-1);
	}

	_MergeSort(a, 0, n - 1, tmp);

	free(tmp);
	tmp = NULL;
}

2、归并排序的非递归实现

归并排序的递归->非递归：可以用栈和队列，但是都不够好，因为他还有空间复杂度的消耗，这里递归改为非递归用迭代好一点。

思路：

理想情况下：

本质上gap控制的是几个数据合并，gap=1，就1个1个合。

 那么对于代码实现，区间应该如何划分？

 若用 for (int i = 0; i < n; i++)

一对就是两部分（两组）,每次都是一组一组来走，那每一组都对应一个由gap划分的区间

若为开区间则为：[i，i+gap) [i+gap，i+2*gap)

若为闭区间则为：[i，i+gap-1]   [i+gap，i+2*gap-1] 

因为我们之前写的归并代码是在闭区间的基础上写的，所以这里用闭区间的，并且我们把归并部分的代码单独放在一个函数中MergeArr以方便这里的非递归的归并。

//归并排序的非递归实现
void MergeArr(int* a, int begin1, int end1, int begin2, int end2, int* tmp)
{
	int left = begin1, right = end2;
	int index = begin1;
	while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2)//任意一个区间到头了就会结束
	{
		if (a[begin1] < a[begin2])
		{
			tmp[index++] = a[begin1++];
		}
		else
		{
			tmp[index++] = a[begin2++];
		}
	}

	//对于还剩有数的序列，它的元素加到tmp数组中
	while (begin1 <= end1)
	{
		tmp[index++] = a[begin1++];
	}

	while (begin2 <= end2)
	{
		tmp[index++] = a[begin2++];
	}

	//将合并后的序列拷贝到原数组中
	//在这里拷贝的原因是 保证返回到上一层递归后两个子序列中的元素是有序的
	int j = 0;
	for (j = left; j <= right; j++)
	{
		a[j] = tmp[j];
	}

}

void MergeSortNonR(int* a, int n)
{
	assert(a);
	//因为需要将两个有序序列合并，需借助额外数组
	int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);
	if (tmp == NULL)
	{
		perror("malloc");
		exit(-1);
	}

	int gap = 1;
	
	while (gap <= n / 2)
	{//当对于这个数组来说，被分成最多的两半，即gap=n/2

		//对于gap=一个数时，for循环内部就能实现gap=某个数时的排序
		for (int i = 0; i < n; i += 2 * gap)
		{//每次i+=2*gap就能实现这区间内每一对的排序，且不会越界
			//[i，i+gap-1] [i+gap，i+2*gap-1]
			int begin1 = i, end1 = i + gap - 1;
			int begin2 = i + gap, end2 = i + 2 * gap - 1;
			MergeArr(a, begin1, end1, begin2, end2, tmp);
		}
		gap *= 2;
		PrintArray(a, n);
	}

	free(tmp);
	tmp = NULL;
}

执行结果如下： 

 

如果把a数组的元素个数改为6，运行下代码，程序直接崩溃

 故上述代码还存在问题，当元素个数是2的倍数时才会恰好排好序，本质上是因为gap每次都能正好把区间正好分为一半，因为gap每次都*=2，所以恰好分割时正好排好序，但不是2的倍数的情况下，比如只有6个元素，最终可能左边分为4个，右边分为两个才对，但代码中我们的区间范围会产生越界等问题，所以要考虑一下。

下面说的第一个，第二个数组是因为从左到右分对，一对有两部分，每部分又称为每个组，左面的那部分为第一组，右面那部分为第二组，每一组都是gap个数据。

 

1、第一个数组越界时，第二个数组不存在，所以不用合并，第一个数组本身就是有序数组
2、第二个数组完全越界时，第二个数组依然不存在，所以不用合并
3、部分组越界时，第二个数组存在但是不完整，此时我们将第二个数组的结束位置调整为原数组末尾位置即可，让第一个数组和第二个数组合并。

//归并排序的非递归实现
void MergeArr(int* a, int begin1, int end1, int begin2, int end2, int* tmp)
{
	int left = begin1, right = end2;
	int index = begin1;
	while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2)//任意一个区间到头了就会结束
	{
		if (a[begin1] < a[begin2])
		{
			tmp[index++] = a[begin1++];
		}
		else
		{
			tmp[index++] = a[begin2++];
		}
	}

	//对于还剩有数的序列，它的元素加到tmp数组中
	while (begin1 <= end1)
	{
		tmp[index++] = a[begin1++];
	}

	while (begin2 <= end2)
	{
		tmp[index++] = a[begin2++];
	}

	//将合并后的序列拷贝到原数组中
	//在这里拷贝的原因是 保证返回到上一层递归后两个子序列中的元素是有序的
	int j = 0;
	for (j = left; j <= right; j++)
	{
		a[j] = tmp[j];
	}

}

void MergeSortNonR(int* a, int n)
{
	assert(a);
	//因为需要将两个有序序列合并，需借助额外数组
	int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);
	if (tmp == NULL)
	{
		perror("malloc");
		exit(-1);
	}

	int gap = 1;
	
	while (gap < n)
	{//gap不是每次折半二分二分往下走了,= n)
				break;
			//2、合并时只有第一组，则无需合并
			if (begin2 >= n)
				break;
			//3、合并时第二组只有部分数据，需修正end2边界
			if (end2 >= n)
				end2 = n - 1;

			MergeArr(a, begin1, end1, begin2, end2, tmp);
		}
		gap *= 2;
	}

	free(tmp);
	tmp = NULL;
}

运行结果正确： 

八、计数排序

思路：

如果能统计数组中每个数出现的次数，就能把他们排出来。

效率很高，但是如果范围很大就会很费空间。计数排序针对一些特殊场景比较适用。适用于数据范围很集中，不适用于最大值与最小值相差特别大的那种，不然动态开辟会开辟很多空间。并且只适用于整形，如果是浮点型或字符串排序，还得用比较排序。

//计数排序
void CountSort(int* a, int n)
{
	//1、确定范围,先找出最大值最小值
	assert(a);
	
	int max = a[0];
	int min = a[0];
	for (int i = 1; i < n; i++)
	{
		if (max < a[i])
			max = a[i];
		if (min > a[i])
			min = a[i];
	}

	int range = max - min + 1;//统计次数的数组的元素个数应为range
	int* countArr = (int*)malloc(sizeof(int) * range);//统计出现次数的数组
	memset(countArr, 0, sizeof(int) * range);//初始化countArr数组

	//统计次数
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{//每个数出现是多少，它的相对下标就是多少（但用的是相对位置）
		countArr[a[i] - min]++;//a[i]-min表示的是相对位置
	}
	//排序
	int index = 0;
	for (int j = 0; j < range; j++)
	{
		while (countArr[j]--)
		{	//出现几次就放几个
			a[index++] = j + min;
			//因为是相对位置，所以对应数是j+min
		}
	}

	free(countArr);
}

计数排序的时间复杂度和空间复杂度：

时间复杂度：O（N+range）(本来为2N，故约等于N)

空间复杂度：O（range）

九、总结：

1、掌握排序的实现

2、排序的时间复杂度和空间复杂度（要理解，不要硬背）

3、稳定性

4、排序之间特性的对比

归并文件排序（了解）我的另一篇博客有写

计数排序（了解）

稳定性：

数组中相同值，排完序相对顺序可以做到不变就是稳定的，否则就不稳定。

稳定性还是重要的，因为比如考试中给班级前三名同学颁发奖品，如果现班级前几名分数依次为100,99,96,96,96,那三个96我们肯定认为谁先交谁就是第三名，如果这个排序稳定，那就是公平的，如果不稳定，就可能造成不公平，后交的变成了第三名。

那么判断这个排序是否稳定可以看如果数组中有相同值，相同值会不会换，主要依靠的就是对应排序的思想。

若想比较各大排序算法的效率，可以用以下的测试代码来测试。