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排序算法是经常使用的算法，在STL中也有一个比较牛X的快速排序（sort），但是我们不能只会调用sort呀！？作为一个好学的同学，我们要知道各种排序的内部是怎么实现滴~~~提到排序算法我们要知道两个经常提到的概念：
（1）排序算法的稳定性：所谓“稳定性”是指，在待排序数组出现的两个相同的元素，排序之后相对维持保持不变。比如：待排序数组为arr[] = {1,4,3,1}，排序之后元素变为arr_new[] = {1,1,4,3}，并且arr_new中的第一个是arr中的第一个1，arr_new中的第二个1是arr中的第二个1，这是我们就说这种排序时稳定的。
（2）原地排序：所谓原地排序是指，不申请多余的空间来辅助完成排序算法，而是在原来的待排序的数据之上直接进行比较，交换，移动等操作。
1.插入排序
算法原理：将待排序的数组分为：有序区 和 无序区。然后每次从无序区取出第一个数据插入到有序区的正确位置，最终完成排序。
算法代码：
#include <iostream> using namespace std; void insert_sort(int *arr,int n) { int i,j; for(i = 1 ; i < n ; ++i) { int tmp = arr[i]; j = i - 1; while( j >= 0 && arr[j] > tmp) { arr[j+1] = arr[j]; j--; } arr[j+1] = tmp; } } int main() { int arr[] = {2,4,1,3,5,8,7,6,8}; insert_sort(arr,9); for(int i = 0 ; i < 9 ; ++i) { cout<<arr[i]<<" "; } cout<<endl; return 0; }
小结：看代码可以知道这种排序算法的时间复杂度是O(n^2)，并且插入排序时稳定的，属于原地排序。那么什么时候使用插入排序比较好呢？那就是当数组中的大部分数据已经有序时，使用插入排序算法的效率比较高，这种情况下，所需要进行的数据移动较少，而数据移动正式插入排序算法的主要步骤~~~~
2.冒泡排序
算法原理：冒泡排序是经过n-1趟子排序完成的，第 i 趟子排序从第1个数至第 n-i+1 个数，若第 i 个数比第 i+1 个数大，则交换这两个数，实际上这样经过 i 次子排序就使得 第1个数至第 n-i +1个数之间最大的数交换到了n-i+1 的位置上了。实际上冒泡排序时可以优化的，那就是当第 i 次子排序并没有发生元素的交换时，就说明数组已经排好序了，以后的子排序就不用做了。
算法代码：
#include <iostream> using namespace std; void swap(int &x,int &y) { x = x^y; y = x^y; x = x^y; } void bubble_sort(int *arr,int n) { int i,j; for(i = n - 1 ; i > 0 ; --i) { bool flag = true; for(j = 0 ; j < i ; ++j) { if(arr[j] > arr[j+1]) { flag = false; swap(arr[j],arr[j+1]); } } if(flag) //数组已经排好序没必要在继续进行其他子排序了 break; } } int main() { int arr[] = {2,1,4,3,8,7,5,6}; bubble_sort(arr,8); for(int i = 0 ; i < 8 ; ++i) { cout<<arr[i]<<" "; } cout<<endl; return 0; }
小结：冒泡排序算法的时间复杂度是O(n^2)，同时冒泡排序也是稳定的，并且属于原地排序，排序的效率取决于逆序对的多少。采用一点小优化也加速了冒泡排序。
3.选择排序
算法原理：所谓选择排序经过 n-1 次选择，当进行第 i 次选择时，是从第1个元素到第 n-i+1 的元素中选择最大的元素和第 n-i+1 个位置的元素交换，这样做比如第1 次选择使得最大的元素到了数组的最后一个位置。注意哦，在选择排序中每次选择时只进行一次数据的交换。
算法代码：
#include <iostream> using namespace std; void swap(int &x,int &y) { int tmp = x; x = y; y = tmp; } void select_sort(int *arr,int n) { int i,j; for(i = n-1 ; i > 0 ; --i) { int tmp = 0; for(j = 1 ; j <= i ; ++j) { if(arr[j] >= arr[tmp])//这里的“=”是保证选择排序稳定的关键 { tmp = j; } } swap(arr[i],arr[tmp]); } } int main() { int arr[] = {2,1,4,3,8,7,5,6}; select_sort(arr,8); for(int i = 0 ; i < 8 ; ++i) { cout<<arr[i]<<" "; } cout<<endl; return 0; }
小结：选择排序的思路非常的简单，实现起来也不难。时间复杂度是O(n^2)，选择排序也是稳定的排序，并且也是原地排序。选择排序的时间基本不受数据的影响，因为不管怎样都要进行n-1次选择排序。
4.归并排序
算法原理：归并排序的思想是分治，将一个带排序的数组分成两个较小的数组，然后分别进行排序，组后将两个排好序的较小的数组合并起来，就得到了原来数组的排序后的结果。应该注意的是这种将两个排好序的数组合并有一个较好的算法，时间复杂度是O(n1+n2)的。n1、n2分别是两个小数组的长度。
算法代码：
#include <iostream> using namespace std; void merge_sort(int *arr,int start,int end,int *temp) { if(end > start+1) { int mid = start + (end - start) / 2; merge_sort(arr,start,mid,temp); merge_sort(arr,mid,end,temp); int i = start , j = mid , k = start; while(i < mid || j < end) { if(j >= end || (i < mid && arr[i] <= arr[j])) { temp[k++] = arr[i++]; } else { temp[k++] = arr[j++]; } } for(i = start ; i < end ; ++i) { arr[i] = temp[i]; } } } int main() { int temp[8]; int arr[] = {2,1,4,3,8,7,5,6}; merge_sort(arr,0,8,temp); for(int i = 0 ; i < 8 ; ++i) { cout<<arr[i]<<" "; } cout<<endl; return 0; }
小结：归并排序时稳定的排序，但是不属于原地排序，因为用了额外的O(n)的空间，时间复杂度降到了O(n*log n)，并且对任意的数组进行排序时间复杂度都能控制在O(n*logn)。
5.堆排序
算法原理：所谓的堆排序是利用完全二叉树的思想实现的。首先应该提到的是最大堆，在最大堆中（完全二叉树二叉树）中每个父节点都大于等于两个儿子节点的值，这时候很明显堆顶是元素的最大值，然后把堆顶元素和堆中最后一个元素（分层遍历的节点编号最大的元素）交换，这样最大值就落到了数组的arr[n-1]的位置，然后把前n-1元素继续按照上面的方式处理，如此进行n-1次就完成堆排序。
算法代码：
#include <iostream> using namespace std; void swap(int &x,int &y) { x = x + y; y = x - y; x = x - y; } void quick_sort(int *arr,int s,int e) { if(s+1 < e) { int tmp = arr[s]; int i = s+1; int j = e-1; while(i < j) { while(i <= j && arr[i] <= tmp) { i++; } while(i <= j && arr[j] >= tmp) { j--; } if(i < j) { swap(arr[i],arr[j]); } } swap(arr[s],arr[i-1]); quick_sort(arr,s,i-1); quick_sort(arr,i,e); } } int main() { int arr[] = {2,1,4,3,8,7,5,6}; quick_sort(arr,0,8); for(int i = 0 ; i < 8 ; ++i) { cout<<arr[i]<<" "; } cout<<endl; return 0; }
小结：堆排序是不稳定的排序，但是堆排序属于原地排序。时间复杂度是O(n*log n)，并且不需要额外的辅助空间，也就是说堆排序是一种不错的排序算法哦~~~
6.快速排序
算法原理：快速排序时这样的一种排序，选取数组中的第一个元素arr[0]作为依据，遍历一遍数组后，使得数组中的第一个元素进入正确的位置，即在该位置左面的元素均小于等于arr[0]，在该位置右面的元素均大于等于arr[0]。然后，在对该位置左面和右面的元素分别进行快速排序，如此一来完成整个数组的排序。
算法代码：
#include <iostream> using namespace std; void swap(int &x,int &y) { x = x + y; y = x - y; x = x - y; } void quick_sort(int *arr,int s,int e) { if(s+1 < e) { int tmp = arr[s]; int i = s+1; int j = e-1; while(i < j) { while(i <= j && arr[i] <= tmp) { i++; } while(i <= j && arr[j] >= tmp) { j--; } if(i < j) { swap(arr[i],arr[j]); } } swap(arr[s],arr[i-1]); quick_sort(arr,s,i-1); quick_sort(arr,i,e); } } int main() { int arr[] = {2,1,4,3,8,7,5,6}; quick_sort(arr,0,8); for(int i = 0 ; i < 8 ; ++i) { cout<<arr[i]<<" "; } cout<<endl; return 0; }
小结：首先还是说明快速排序时不稳定的，但是是原地排序，不需要额外的空间，时间复杂度是O(nlog n)，实际上，这种把第一个元素作为依据元素只是快速排序的一种，STL中的sort内部实现是根据排序到了不同的阶段选用不同的排序算法。当数据量大是采用quick_sort排序，当分段递归到了数据量小于某个数值时，为避免quick_sort的递归调用带来的额外开销，就改用insert_sort 了；如果递归层次过深，还会考虑使用heap_sort 。
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