排序算法总结分析（一）——开篇
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排序算法总结分析（一）——开篇
排序算法总结分析（二）——常见八大排序算法
排序算法总结分析（三）——吃货排序之烙饼排序
呃，一般开篇都是绪论啥的。说说为啥我也要来总结整理这个排序算法。一是同学找工作的时候总是被问到这些问题，二是研究生复试的时候也会问道。。。。。三是写程序的时候确实也应该考虑效率的问题。还有就是也算是突发的兴趣想研究一下，以前学数据结构的时候，知道了点皮毛，查了下还有好多种，想系统的学习总结一下。废话又说了一坨了~~~~~~~
开篇
在计算机科学中排序算法通常有下列几个属性：
1、计算的复杂度（最差、平均、和最好性能），依据列表的大小(n)。一般而言，好的性能是O(nlogn)，而坏的性能是O(n2)。对于一个排序理想的性能是O(n)。仅使用一个抽象值比较运算的排序算法总平均上总是至少需要O(nlogn)。
2、存储器使用量（以及其他计算机资源的使用）
3、稳定度：稳定排序算法是指依照相等的值维持记录的相对次序。意思就是R和S的值相等，且在原本的列表中R出现在S之前，在排序过的列表中R也将会是在S之前。
稳定的
l 冒泡排序（bubble sort）— O(n2)
l 鸡尾酒排序（Cocktail sort,双向的冒泡排序）—O(n2)
l 插入排序（insertion sort）—O(n2)
l 桶排序（bucket sort）—O(n)；需要O(k)额外空间
l 计数排序（counting sort）—O(n+k)；需要O(n+k)额外空间
l 归并排序（merge sort）—O(n log n)；需要O(n)额外空间
l 原地归并排序 —O(n2)
l 二叉排序树排序（Binary tree sort）— O(n log n)期望时间； O(n2)最坏时间；需要O(n)额外空间
l 鸽巢排序（Pigeonhole sort）—O(n+k)；需要O(k)额外空间
l 基数排序（radix sort）—O(n·k)；需要O(n)额外空间
l Gnome排序— O(n2)
l 图书馆排序— O(n log n) with highprobability，需要(1+ε)n额外空间
不稳定
l 选择排序（selection sort）—O(n2)
l 希尔排序（shell sort）—O(n log n)如果使用最佳的现在版本
l 组合排序— O(n log n)
l 堆排序（heapsort）—O(n log n)
l 平滑排序— O(n log n)
l 快速排序（quicksort）—O(n log n)期望时间，O(n2)最坏情况；对于大的、乱数列表一般相信是最快的已知排序
l Introsort—O(n log n)
l Patience sorting—O(n log n + k)最坏情况时间，需要额外的O(n + k)空间，也需要找到最长的递增子串行（longest increasingsubsequence）
不实用的排序算法
l Bogo排序— O(n × n!)，最坏的情况下期望时间为无穷。
l Stupid sort—O(n3)；递归版本需要O(n2)额外存储器
l 珠排序（Bead sort）— O(n) or O(√n),但需要特别的硬件
l Pancake sorting—O(n)，但需要特别的硬件
l Stooge排序算法简单，但需要约n2.7的时间
平均时间复杂度由高到低为：
l 冒泡排序O(n2)
l 插入排序O(n2)
l 选择排序O(n2)
l 归并排序O(n log n)
l 堆排序O(n log n)
l 快速排序O(n log n)
l 希尔排序O(n1.25)
l 基数排序O(n)
说明：虽然完全逆序的情况下，快速排序会降到选择排序的速度，不过从概率角度来说（参考信息学理论，和概率学），不对算法做编程上优化时，快速排序的平均速度比堆排序要快一些。
PS：基本是从WIKI上抄下来的，下次总结下常用的八大排序，然后再研究下其他稀奇有趣的排序算法吧~~~~~~