概述
内部排序总结
这篇博文我们简要地总结下各种内部排序方法。
这10种排序算法中，前面7种属于建立在“比较”基础上的排序算法，通过决策树已经证明，任何基于比较进行的排序算法的时 间复杂度不可能再优于O(n*logn)。后面3种不是建立在比较的基础上的，因此，可以达到线性运行时间。
下面我们给出各种排序方法的时空复杂度的表格（属于自己总结，有不对的地方，希望大家指正或补充）。
| 排序方法 | 最好时间复杂度 | 平均时间复杂度 | 最坏时间复杂度 | 空间复杂度 | 是否稳定 |
| 冒泡排序 | O(n) | O(n*n) | O(n*n) | O(1) | 稳定 |
| 插入排序 | O(n) | O(n*n) | O(n*n) | O(1) | 稳定 |
| 选择排序 | O(n*n) | O(n*n) | O(n*n) | O(1) | 不稳定 |
| 希尔排序 | O(n) | 不定 | O(n*n) | O(1) | 不稳定 |
| 堆排序 | O(n*logn) | O(n*logn) | O(n*logn) | O(1) | 不稳定 |
| 归并排序 | O(n*logn) | O(n*logn) | O(n*logn) | O(n) | 稳定 |
| 快速排序 | O(n*logn) | O(n*logn) | O(n*n) | O(logn) | 不稳定 |
| 计数排序 | O(n+k) | O(n+k) | O(n+k) | O(k) | 稳定 |
| 基数排序 | O(d(n+k)) | O(d(n+k)) | O(d(n+k)) | O(k) | 稳定 |
| 桶排序 | O(n) | O(n) | O(n) | 不定 | 取决于桶内 |
- 后面3种排序效率极高，且只有在一些特定条件下才可以使用，而且需要额外的辅助空间，如果d或k很大，其性能对于主存排序来说就不太好了，计数排序和基数排序最适合于n很大，而k和d很小的情况。
- 在基于比较的排序方法中，就平均性能而言，快速排序最佳。
- 对于最一般的内部排序应用程序，选用的方法一般不是插入排序、希尔排序就是快速排序。
- 归并排序一般只用在小的或非常接近排好序的输入数据上，因为需要O(n)的辅助空间，因此其性能对于主存排序不如快速排序那么好，但是合并时外部排序的中心思想。
- 堆排序要比希尔排序慢，尽管它是一个带有明显紧凑内循环的O(n*logn)算法。
- 性能比较好的几种基于比较的内部排序中，只有归并排序是稳定的，快速排序、堆排序和希尔排序都不稳定，而其他简单的排序算法基本都是稳定的，选择排序除外。一般来说，对于基于比较的排序方法，如果比较是在相邻两个元素之间进行的，则该排序是稳定的。
源码打包下载
源码包括：冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、堆排序、归并排序、快速排序、计数排序、基数排序等，没有实现桶排序。
完整源码打包下载地址：http://download.csdn.net/detail/mmc_maodun/6995321
最后
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