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
算法类型 | 算法名称 | 唐叔的比喻 | 适合场景 |
---|---|---|---|
插入排序 | 直接插入排序 | 从第二张牌开始,逐个插入已排序部分 | 小规模数据,基本有序 |
折半插入排序 | 用二分查找快速找到插入位置 | 中等规模数据,基本有序 | |
希尔排序 | 分组插入排序,逐步缩小增量 | 中等规模数据,减少交换次数 | |
选择排序 | 直接选择排序 | 每次选择最小元素插入已排序部分 | 小规模数据,对稳定性无要求 |
堆排序 | 利用堆结构选择最大或最小元素 | 大规模数据,频繁访问最大或最小值 | |
交换排序 | 冒泡排序 | 相邻元素交换,将最大元素“冒泡”到末尾 | 小规模数据,基本有序 |
快速排序 | 选择基准元素,分治排序 | 大规模数据,随机数据 | |
归并排序 | 二路归并排序 | 递归分治,合并有序子序列 | 大规模数据,稳定排序 |
多路归并排序 | 多路分治,合并有序子序列 | 外部排序,大规模数据 | |
非比较排序 | 计数排序 | 统计元素出现次数,按顺序放回 | 整数排序,数据范围已知且较小 |
桶排序 | 数据分桶,桶内排序,合并 | 浮点数或分布均匀的数据 | |
基数排序 | 按位数排序,从低到高 | 整数或字符串排序,位数较少 |
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!