算法性能：十种常见排序算法时间效率直观对比

一、10算法分类

本文一共总结了10种排序算法，其中 

基于比较的排序算法有

冒泡排序，插入排序，希尔排序，选择排序，归并排序，堆排序，快速排序；

线性时间排序算法包括

计数排序，基数排序，桶排序；

前边有提到过，基于比较的排序算法，时间复杂度最差达到O(nlogn)O(nlogn)，无法突破这个界限，只有线性时间排序能够突破，达到O(n)O(n)，所以说，如果满足了线性时间排序算法的限制条件，使用线性时间排序将会使排序性能得到极大提升。

二、实际测试数据 

下面对以上涉及到的每种算法做一个简单的实际测试对比：利用随机数，随机生成区间0 ~ K之间的序列，共计N个数字，利用各种算法进行排序，记录排序所需时间，测试环境为i7+vs2015+Debug版本。

算法输入数据	N=50 K=50	N=200 K=100	N=500 K=500	N=2000 K=2000	N=5000 K=8000	N=10000 K=20000	N=20000 K=20000	N=20000 K=200000
冒泡排序	0ms	15ms	89ms	1493ms	9363ms	36951ms	147817ms	143457ms
插入排序	1ms	13ms	82ms	1402ms	8698ms	34731ms	134817ms	134836ms
希尔排序	0ms	1ms	6ms	30ms	110ms	257ms	599ms	606ms
选择排序	0ms	5ms	31ms	461ms	2888ms	11736ms	45308ms	44838ms
堆排序	0ms	3ms	9ms	40ms	124ms	247ms	525ms	527ms
归并排序	2ms	6ms	18ms	75ms	199ms	392ms	778ms	793ms
快速排序	0ms	1ms	2ms	14ms	36ms	84ms	196ms	163ms
计数排序	0ms	1ms	1ms	5ms	15ms	32ms	51ms	62ms
基数排序	0ms	1ms	4ms	19ms	47ms	114ms	237ms	226ms
桶排序	0ms	2ms	6ms	25ms	68ms	126ms	254ms	251ms

三、性能对比小结

1. 传统简单排序确实当数据量很小的时候也表现不错，但当数据量增大，其耗时也增大十分明显； 

2. 冒泡，插入，选择三种排序中，当数据量很大时，选择排序性能会更好； 

3. 堆排，希尔，归并，快排几种排序算法也表现不错，源于其时间复杂度达到了O(nlogn)O(nlogn)； 

4. 随机快速排序性能确实表现十分亮眼，甚至有时比基数排序和桶排序还好，这可能也是快排如此流行的原因； 

5. 线性排序中计数排序表现最好，但他们的限制也比较明显，只能处理范围内的正整数。