各種排序演算法的穩定性和時間複雜度小結 收藏 選擇排序、快速排序、希爾排序、堆排序不是穩定的排序演算法，
氣泡排序、插入排序、歸併排序和基數排序是穩定的排序演算法。
排序法 平均時間 最差情形 穩定度 額外空間 備註
冒泡 o(n2) o(n2) 穩定 o(1) n小時較好
交換 o(n2) o(n2) 不穩定 o(1) n小時較好
選擇 o(n2) o(n2) 不穩定 o(1) n小時較好
插入 o(n2) o(n2) 穩定 o(1) 大部分已排序時較好
基數 o(logrb) o(logrb) 穩定 o(n) b是真數(0-9)，
r是基數(個十百)
shell o(nlogn) o(ns) 1冒泡法：
這是最原始，也是眾所周知的最慢的演算法了。他的名字的由來因為它的工作看來象是冒泡： 複雜度為o(n*n)。當資料為正序，將不會有交換。複雜度為o(0)。
直接插入排序：o(n*n)
選擇排序：o(n*n)
快速排序：平均時間複雜度log2(n)*n，所有內部排序方法中最高好的，大多數情況下總是最好的。
歸併排序：log2(n)*n
堆排序：log2(n)*n
希爾排序：演算法的複雜度為n的1.2次冪
這裡我沒有給出行為的分析，因為這個很簡單，我們直接來分析演算法：
首先我們考慮最理想的情況
1.陣列的大小是2的冪，這樣分下去始終可以被2整除。假設為2的k次方，即k=log2(n)。
2.每次我們選擇的值剛好是中間值，這樣，陣列才可以被等分。
第一層遞迴，迴圈n次，第二層迴圈2*(n/2)......
所以共有n+2(n/2)+4(n/4)+...+n*(n/n) = n+n+n+...+n=k*n=log2(n)*n
所以演算法複雜度為o(log2(n)*n)
其他的情況只會比這種情況差，最差的情況是每次選擇到的middle都是最小值或最大值，那麼他將變成交換法（由於使用了遞迴，情況更糟）。但是你認為這種情況發生的機率有多大？？呵呵，你完全不必擔心這個問題。實踐證明，大多數的情況，快速排序總是最好的。
如果你擔心這個問題，你可以使用堆排序，這是一種穩定的o(log2(n)*n)演算法，但是通常情況下速度要慢 於快速排序（因為要重組堆）。
這幾天筆試了好幾次了，連續碰到乙個關於常見排序演算法穩定性判別的問題，往往還是多選，對於我以及和我一樣拿不準的同學可不是乙個能輕易下結論的題目，當然如果你筆試之前已經記住了資料結構書上哪些是穩定的，哪些不是穩定的，做起來應該可以輕鬆搞定。
本文是針對老是記不住這個或者想真正明白到底為什麼是穩定或者不穩定的人準備的。
首先，排序演算法的穩定性大家應該都知道，通俗地講就是能保證排序前2個相等的數其在序列的前後位置順序和排序後它們兩個的前後位置順序相同。在簡單形式化一下，如果ai = aj, ai原來在位置前，排序後ai還是要在aj位置前。
其次，說一下穩定性的好處。排序演算法如果是穩定的，那麼從乙個鍵上排序，然後再從另乙個鍵上排序，第乙個鍵排序的結果可以為第二個鍵排序所用。基數排序就是這樣，先按低位排序，逐次按高位排序，低位相同的元素其順序再高位也相同時是不會改變的。另外，如果排序演算法穩定，對基於比較的排序演算法而言，元素交換的次數可能會少一些(個人感覺，沒有證實)。
回到主題，現在分析一下常見的排序演算法的穩定性，每個都給出簡單的理由。
(1)氣泡排序
氣泡排序就是把小的元素往前調或者把大的元素往後調。比較是相鄰的兩個元素比較，交換也發生在這兩個元素之間。所以，如果兩個元素相等，我想你是不會再無聊地把他們倆交換一下的；如果兩個相等的元素沒有相鄰，那麼即使通過前面的兩兩交換把兩個相鄰起來，這時候也不會交換，所以相同元素的前後順序並沒有改變，所以氣泡排序是一種穩定排序演算法。
(2)選擇排序
選擇排序是給每個位置選擇當前元素最小的，比如給第乙個位置選擇最小的，在剩餘元素裡面給第二個元素選擇第二小的，依次類推，直到第n-1個元素，第n個元素不用選擇了，因為只剩下它乙個最大的元素了。那麼，在一趟選擇，如果當前元素比乙個元素小，而該小的元素又出現在乙個和當前元素相等的元素後面，那麼交換後穩定性就被破壞了。比較拗口，舉個例子，序列5 8 5 2 9， 我們知道第一遍選擇第1個元素5會和2交換，那麼原序列中2個5的相對前後順序就被破壞了，所以選擇排序不是乙個穩定的排序演算法。
(3)插入排序
插入排序是在乙個已經有序的小序列的基礎上，一次插入乙個元素。當然，剛開始這個有序的小序列只有1個元素，就是第乙個元素。比較是從有序序列的末尾開始，也就是想要插入的元素和已經有序的最大者開始比起，如果比它大則直接插入在其後面，否則一直往前找直到找到它該插入的位置。如果碰見乙個和插入元素相等的，那麼插入元素把想插入的元素放在相等元素的後面。所以，相等元素的前後順序沒有改變，從原無序序列出去的順序就是排好序後的順序，所以插入排序是穩定的。
(4)快速排序
快速排序有兩個方向，左邊的i下標一直往右走，當a[i] <= a[center_index]，其中center_index是中樞元素的陣列下標，一般取為陣列第0個元素。而右邊的j下標一直往左走，當a[j] > a[center_index]。如果i和j都走不動了，i <= j, 交換a[i]和a[j],重複上面的過程，直到i>j。 交換a[j]和a[center_index]，完成一趟快速排序。在中樞元素和a[j]交換的時候，很有可能把前面的元素的穩定性打亂，比如序列為 5 3 3 4 3 8 9 10 11， 現在中樞元素5和3(第5個元素，下標從1開始計)交換就會把元素3的穩定性打亂，所以快速排序是乙個不穩定的排序演算法，不穩定發生在中樞元素和a[j]交換的時刻。
(5)歸併排序
歸併排序是把序列遞迴地分成短序列，遞迴出口是短序列只有1個元素(認為直接有序)或者2個序列(1次比較和交換),然後把各個有序的段序列合併成乙個有序的長序列，不斷合併直到原序列全部排好序。可以發現，在1個或2個元素時，1個元素不會交換，2個元素如果大小相等也沒有人故意交換，這不會破壞穩定性。那麼，在短的有序序列合併的過程中，穩定是是否受到破壞？沒有，合併過程中我們可以保證如果兩個當前元素相等時，我們把處在前面的序列的元素儲存在結果序列的前面，這樣就保證了穩定性。所以，歸併排序也是穩定的排序演算法。
(6)基數排序
基數排序是按照低位先排序，然後收集；再按照高位排序，然後再收集；依次類推，直到最高位。有時候有些屬性是有優先順序順序的，先按低優先順序排序，再按高優先順序排序，最後的次序就是高優先順序高的在前，高優先順序相同的低優先順序高的在前。基數排序基於分別排序，分別收集，所以其是穩定的排序演算法。
(7)希爾排序(shell)
希爾排序是按照不同步長對元素進行插入排序，當剛開始元素很無序的時候，步長最大，所以插入排序的元素個數很少，速度很快；當元素基本有序了，步長很小，插入排序對於有序的序列效率很高。所以，希爾排序的時間複雜度會比o(n^2)好一些。由於多次插入排序，我們知道一次插入排序是穩定的，不會改變相同元素的相對順序，但在不同的插入排序過程中，相同的元素可能在各自的插入排序中移動，最後其穩定性就會被打亂，所以shell排序是不穩定的。
(8)堆排序
我們知道堆的結構是節點i的孩子為2*i和2*i+1節點，大頂堆要求父節點大於等於其2個子節點，小頂堆要求父節點小於等於其2個子節點。在乙個長為n的序列，堆排序的過程是從第n/2開始和其子節點共3個值選擇最大(大頂堆)或者最小(小頂堆),這3個元素之間的選擇當然不會破壞穩定性。但當為n/2-1, n/2-2, ...1這些個父節點擊擇元素時，就會破壞穩定性。有可能第n/2個父節點交換把後面乙個元素交換過去了，而第n/2-1個父節點把後面乙個相同的元素沒有交換，那麼這2個相同的元素之間的穩定性就被破壞了。所以，堆排序不是穩定的排序演算法
各種排序演算法時間複雜度及穩定性
如下表 每次將乙個待排序的資料，跟前面已經有序的序列的數字一一比較找到自己合適的位置，插入到序列中，直到全部資料插入完成。先將整個待排元素序列分割成若干個子串行 由相隔某個 增量 的元素組成的 分別進行直接插入排序，然後依次縮減增量再進行排序，待整個序列中的元素基本有序 增量足夠小 時，再對全體元素...
各種排序演算法的穩定性和時間複雜度小結
選擇排序 快速排序 希爾排序 堆排序不是穩定的排序演算法，氣泡排序 插入排序 歸併排序和基數排序是穩定的排序演算法。氣泡排序是穩定的，演算法時間複雜度是o n 2 2.2 選擇排序 selection sort 選擇排序的基本思想是對待排序的記錄序列進行n 1遍的處理，第i遍處理是將l i.n 中最...
各種排序演算法的穩定性和時間複雜度小結
選擇排序 快速排序 希爾排序 堆排序不是穩定的排序演算法，氣泡排序 插入排序 歸併排序和基數排序是穩定的排序演算法。氣泡排序是穩定的，演算法時間複雜度是o n 2 2.2 選擇排序 selection sort 選擇排序的基本思想是對待排序的記錄序列進行n 1遍的處理，第i遍處理是將l i.n 中最...