【唐叔学算法】第22天：唐叔带你轻松理解排序算法-从入门到精通

大家好，我是唐叔，一个在代码世界里摸爬滚打多年的程序员。今天，我要带大家一起走进排序算法的世界，用最通俗易懂的方式，聊聊这些算法是怎么工作的，以及它们在什么场景下最合适。

1. 插入排序：从小到大，一步一个脚印

往期文章：排序算法之插入排序

直接插入排序

唐叔说：
想象一下，你手里有一副扑克牌，你想把它们从小到大排好。你会怎么做？最简单的方法就是从第二张牌开始，看看它应该插在前面哪张牌的后面。这就是直接插入排序的核心思想。

适合场景：数据量不大，且基本有序。比如，你手里的扑克牌本来就差不多按顺序排列了。

折半插入排序

唐叔说：
在直接插入排序的基础上，我们稍微聪明一点。既然前面的牌已经排好了，那我们就可以用二分查找来快速找到插入的位置，而不是一张一张地比较。

适合场景：数据量稍大，但基本有序。比如，你手里的扑克牌虽然多，但大致顺序已经差不多。

希尔排序

唐叔说：
希尔排序就像是一个“分组插入排序”的升级版。我们先把扑克牌分成几组，每组内部先排好序，然后再逐步缩小分组范围，直到最后所有牌都排好。

适合场景：中等规模的数据。比如，你手里的扑克牌虽然多，但通过分组可以更快地排好。

2. 选择排序：每次选一个最小的

往期文章：解密选择排序的双重魅力-直接选择排序与堆排序的Java实现及性能剖析

直接选择排序

唐叔说：
选择排序就像是在一堆乱序的扑克牌中，每次找出最小的那张，放到最前面。重复这个过程，直到所有牌都排好。

适合场景：数据量不大，且对稳定性没要求。比如，你手里的扑克牌不多，且不介意牌的顺序是否完全稳定。

堆排序

唐叔说：
堆排序利用了“堆”这种数据结构，每次都能快速找到最大或最小的牌。我们先把扑克牌堆成一个大堆，然后每次取出堆顶的牌，放到最后，再调整堆。

适合场景：大规模数据。比如，你手里的扑克牌非常多，需要快速找到最大或最小的牌。

3. 交换排序：让牌“冒泡”到正确的位置

往期文章：交换排序-冒泡排序与快速排序的深度解析及Java实现

冒泡排序

唐叔说：
冒泡排序就像是在水里冒泡泡，每次把最大的泡泡（最大的牌）“冒”到最上面。我们通过不断交换相邻的牌，让最大的牌一步步“冒”到正确的位置。

适合场景：数据量不大，且基本有序。比如，你手里的扑克牌不多，且大致顺序已经差不多。

快速排序

唐叔说：
快速排序就像是在玩“分组游戏”。我们选一张牌作为“基准”，然后把比它小的牌放到左边，比它大的牌放到右边。接着，对左右两组牌分别进行同样的操作，直到所有牌都排好。

适合场景：大规模数据。比如，你手里的扑克牌非常多，需要快速排序。

4. 归并排序：分而治之，合而有序

往期文章：归并之道-二路归并与多路归并排序的Java实现及性能解析

二路归并排序

唐叔说：
归并排序就像是在玩“分组合并”游戏。我们先把扑克牌分成两组，分别排好序，然后再把两组有序的牌合并成一组。

适合场景：大规模数据。比如，你手里的扑克牌非常多，需要稳定排序。

多路归并排序

唐叔说：
多路归并排序是二路归并的升级版，我们把扑克牌分成多组，分别排好序，然后再合并。

适合场景：外部排序。比如，你手里的扑克牌非常多，需要分批处理。

5. 非比较排序：不比大小，也能排序

往期文章：超越比较-计数排序、桶排序与基数排序的Java实践及性能剖析

计数排序

唐叔说：
计数排序就像是在统计扑克牌中每种牌出现的次数。我们先把每种牌的数量统计出来，然后按顺序放回。

适合场景：整数排序，数据范围已知且较小。比如，你手里的扑克牌都是整数，且范围不大。

桶排序

唐叔说：
桶排序就像是在把扑克牌分到不同的桶里，每个桶里的牌再分别排序，最后把所有桶里的牌合并。

适合场景：浮点数或分布均匀的数据。比如，你手里的扑克牌是浮点数，且分布均匀。

基数排序

唐叔说：
基数排序就像是在按位数排序。我们先按个位数排序，再按十位数排序，直到所有位数都排好。

适合场景：整数或字符串排序，位数较少。比如，你手里的扑克牌是整数，且位数不多。

总结

通过唐叔的讲解，希望大家能更轻松地理解这些排序算法，并在实际编程中灵活运用。记住，选择合适的算法，就像选择合适的工具一样，能让你的编程之路更加顺畅！