常用排序算法比较
排序算法 | 简单描述（默认从小到大排序） | 时间复杂度（平均情况） | 适用场景 |
选择排序 | 找最小的元素，与第一个元素交换，再在剩下的元素中进行如上操作，直至排序完成。 | 交换次数为N，时间复杂度取决于比较次数。 O（N2） |
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插入排序 | 从第一个元素开始，每次将下一个元素加入排序，直至排序完成。 | O（N2） | 部分有序的数组； 小规模数组。 |
希尔排序 | 基于插入排序； 使数组中任意间隔为h的元素都是有序的。 | 小于O（N2），大于O（NlgN） | 中等大小的数组，代码量小，不使用额外的内存空间； 解决排序问题又没有系统函数可以调用。 |
冒泡排序 | 从第一个元素开始，依次比较该元素和其下一个元素，如果该元素较大，则交换位置，再从第二个元素开始，如此这般，最后将最大的元素排到数组的最后一个元素，再在剩下的元素中进行如上操作，直至排序完成 | O（N2） |
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并归排序 | 自顶向下：将一个数组一分为二，将这两个小数组分别排序，再将这两个小数组归并为排好序的数组。运用这种思想到每一个数组，直到数组大小为1。 | O（NlgN） |
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自底向上：把每个元素看成一个小数组，先两两并归，再四四并归，最终将所有元素并归到同一个数组中。 | 用链表组织的数据。 | ||
快速排序 | 选定一个切分元素，将数组一分为二，当两部分都有序时，整个数组也就有序了 | O（NlgN） | 大量数据的数组 |
三向切分快速排序：将数组分成三部分，分别对应小于、等于和大于切分元素的数组元素（等于部分在中间），当小于和大于部分都有序时，整个数组也就有序了。 | 数组中有许多重复数据出现。 | ||
堆排序 | 将数组进行优先队列排序，将第一个元素（也就是优先队列中最大的元素）和数组的最后一个元素进行交换，优先队列长度减一，重复此操作，直到优先队列长度变为1。 | O（NlgN） | 最优利用时间和空间。 |
常见排序算法时间复杂度及稳定性比较
排序方法 | 平均情况 | 最好情况 | 最坏情况 | 辅助空间 | 稳定性 |
冒泡排序 | O(n^2) | O(n) | O(n^2) | O(1) | 稳定 |
简单选择排序 | O(n^2) | O(n^2) | O(n^2) | O(1) | 稳定 |
直接插入排序 | O(n^2) | O(n) | O(n^2) | O(1) | 稳定 |
希尔排序 | O(nlogn)~O(n^2) | O(n^1.3) | O(n^2) | O(1) | 不稳定 |
堆排序 | O(nlogn) | O(nlogn) | O(nlogn) | O(1) | 不稳定 |
归并排序 | O(nlogn) | O(nlogn) | O(nlogn) | O(n) | 稳定 |
快速排序 | O(nlogn) | O(nlogn) | O(n^2) | O(logn)~O(n) | 不稳定 |
