数据结构中排序的方法中稳定的有那些,不稳定的有那些(如快速排序等)
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稳定的
冒泡排序(bubble sort) — O(n2) 鸡尾酒排序 (Cocktail sort, 双向的冒泡排序) — O(n2) 插入排序 (insertion sort)— O(n2) 桶排序 (bucket sort)— O(n); 需要 O(k) 额外 记忆体 计数排序 (counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 额外 记忆体 归并排序 (merge sort)— O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体 原地归并排序 — O(n2) 二叉树排序 (Binary tree sort) — O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体 鸽巢排序 (Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 额外记忆体 基数排序 (radix sort)— O(n·k); 需要 O(n) 额外记忆体 Gnome sort — O(n2) Library sort — O(n log n) with high probability, 需要 (1+ε)n 额外记忆体
不稳定
选择排序 (selection sort)— O(n2) 希尔排序 (shell sort)— O(n log n) 如果使用最佳的现在版本 Comb sort — O(n log n) 堆排序 (heapsort)— O(n log n) Smoothsort — O(n log n) 快速排序 (quicksort)— O(n log n) 期望时间, O(n2) 最坏情况; 对於大的、乱数串列一般相信是最快的已知排序 Introsort — O(n log n) Patience sorting — O(n log n + k) 最外情况时间, 需要 额外的 O(n + k) 空间, 也需要找到最长的递增子序列(longest increasing subsequence)
冒泡排序(bubble sort) — O(n2) 鸡尾酒排序 (Cocktail sort, 双向的冒泡排序) — O(n2) 插入排序 (insertion sort)— O(n2) 桶排序 (bucket sort)— O(n); 需要 O(k) 额外 记忆体 计数排序 (counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 额外 记忆体 归并排序 (merge sort)— O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体 原地归并排序 — O(n2) 二叉树排序 (Binary tree sort) — O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体 鸽巢排序 (Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 额外记忆体 基数排序 (radix sort)— O(n·k); 需要 O(n) 额外记忆体 Gnome sort — O(n2) Library sort — O(n log n) with high probability, 需要 (1+ε)n 额外记忆体
不稳定
选择排序 (selection sort)— O(n2) 希尔排序 (shell sort)— O(n log n) 如果使用最佳的现在版本 Comb sort — O(n log n) 堆排序 (heapsort)— O(n log n) Smoothsort — O(n log n) 快速排序 (quicksort)— O(n log n) 期望时间, O(n2) 最坏情况; 对於大的、乱数串列一般相信是最快的已知排序 Introsort — O(n log n) Patience sorting — O(n log n + k) 最外情况时间, 需要 额外的 O(n + k) 空间, 也需要找到最长的递增子序列(longest increasing subsequence)
光点科技
2023-08-15 广告
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通常情况下,我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据,即行数据,是存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据,它们可以某种标准格式存在于文件...
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