算法——》排序&&查找

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一、排序算法

用于将一组数据按照特定的规则进行排序。
排序算法可以分为内部排序和外部排序两种。
不同的排序算法在时间复杂度、空间复杂度和稳定性等方面有所差异，选择合适的排序算法取决于具体的应用场景和数据规模。

1、内部排序算法

算法	描述
冒泡排序（Bubble Sort）	重复比较相邻的两个元素，如果顺序错误就交换位置，直到整个序列有序
插入排序（Insertion Sort）	将待排序的元素插入已经排好序的序列中的正确位置，直到整个序列有序
选择排序（Selection Sort）	每次从待排序序列中选择最小（或最大）的元素放到已排序序列的末尾，直到整个序列有序
快速排序（Quick Sort）	选择一个基准元素，将比基准元素小的元素放在基准元素的左边，比基准元素大的元素放在基准元素的右边，然后递归地对左右两个子序列进行快速排序
归并排序（Merge Sort）	将待排序序列划分为两个子序列，分别对两个子序列进行归并排序，然后将排序好的两个子序列合并成一个有序序列
堆排序（Heap Sort）	将待排序序列构建成一个最大堆（或最小堆），然后依次取出堆顶元素，再对剩余元素进行堆调整，直到整个序列有序

2、外部排序算法

算法	描述
多路归并排序	将待排序的数据分为多个有序的子序列，然后通过多次归并操作将这些子序列合并为一个有序序列
基于置换的排序	通过多次置换操作将待排序的数据重新排列成有序的序列
多层归并排序	将待排序的数据分成多个层次，每个层次都进行归并排序操作，最终得到一个有序序列

二、查找算法

查找算法 = 搜索算法，是一种用于在数据集中查找特定元素的算法。
查找算法可以应用于各种数据结构，如数组、链表、树等。

算法	描述
线性查找	顺序遍历数据集，逐个比较元素，直到找到目标元素或遍历完整个数据集。时间复杂度为O(n)，其中n为数据集的大小
二分查找	仅适用于已经排序的数据集。从数据集的中间元素开始比较，如果目标元素小于中间元素，则在左半部分继续查找；如果目标元素大于中间元素，则在右半部分继续查找；如果目标元素等于中间元素，则找到目标元素。时间复杂度为O(log n)
哈希查找	通过哈希函数将目标元素映射到一个位置，然后在该位置进行查找。哈希查找的平均时间复杂度为O(1)，但是在处理哈希冲突时可能需要线性查找
二叉查找树	将数据集构建成二叉查找树，其中每个节点的左子树的值小于节点的值，右子树的值大于节点的值。通过比较目标元素和节点的值，可以在二叉查找树中进行快速查找
平衡二叉查找树	在二叉查找树的基础上，通过旋转操作保持树的平衡，以提高查找效率。常用的平衡二叉查找树有红黑树、AVL树等
B树和B+树	适用于大规模数据的查找，将数据集分散存储在多个节点中，通过多级索引进行查找。B树和B+树的高度较小，能够减少磁盘I/O操作，提高查找效率
字符串匹配算法	用于在文本中查找特定的字符串。常用的字符串匹配算法有暴力匹配算法、KMP算法、Boyer-Moore算法等