怎样才算熟练掌握数据结构、常用算法
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在与中，一个排序算法（Sorting algorithm）是一种能将一串数据依照特定排序方式进行排列的一种。最常用到的排序方式是数值顺序以及。有效的排序算法在一些算法（例如与）中是重要的，如此这些算法才能得到正确解答。排序算法也用在处理文字数据以及产生人类可读的输出结果。基本上，排序算法的输出必须遵守下列两个原则：
输出结果为递增序列（递增是针对所需的排序顺序而言）
输出结果是原输入的一种、或是重组
虽然排序算法是一个简单的问题，但是从计算机科学发展以来，在此问题上已经有大量的研究。举例而言，在1956年就已经被研究。虽然大部分人认为这是一个已经被解决的问题，有用的新算法仍在不断的被发明。（例子：在2004年被发表）
在所使用的排序算法通常被分类为：
计算的（最差、平均、和最好性能），依据列表（list）的大小(n)。一般而言，好的性能是(n log n)，且坏的性能是O(n2)。对于一个排序理想的性能是(n)。仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要O(n log n)。
存储器使用量（以及其他电脑资源的使用）
稳定性：稳定排序算法会让原本有相等键值的纪录维持相对次序。也就是如果一个排序算法是稳定的，当有两个相等键值的纪录R和S，且在原本的列表中R出现在S之前，在排序过的列表中R也将会是在S之前。
依据排序的方法：插入、交换、选择、合并等等。
当相等的元素是无法分辨的，比如像是整数，稳定性并不是一个问题。然而，假设以下的数对将要以他们的第一个数字来排序。
(3, 7)（5, 6）
在这个状况下，有可能产生两种不同的结果，一个是让相等键值的纪录维持相对的次序，而另外一个则没有：
（維持次序）
（次序被改變）
不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序，但是稳定排序算法从来不会如此。不稳定排序算法可以被特别地实现为稳定。作这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较，如此在其他方面相同键值的两个对象间之比较，（比如上面的比较中加入第二个标准：第二个键值的大小）就会被决定使用在原先数据次序中的条目，当作一个同分决赛。然而，要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担。
在这个表格中，n是要被排序的纪录数量以及k是不同键值的数量。
（bubble sort）— O(n2)
（cocktail sort）—O(n2)
（insertion sort）—O(n2)
（bucket sort）—O(n);需要O(k)额外空间
（counting sort）—O(n+k);需要O(n+k)额外空间
（merge sort）—O(n log n);需要O(n)额外空间
原地— O(n2)
排序（binary tree sort）— O(n log n)期望时间; O(n2)最坏时间;需要O(n)额外空间
（pigeonhole sort）—O(n+k);需要O(k)额外空间
（radix sort）—O(n·k);需要O(n)额外空间
（gnome sort）— O(n2)
（library sort）— 时间复杂度通常是O(n log n),需要(1+ε)n额外空间
（selection sort）—O(n2)
（shell sort）—O(n log2 n)如果使用最佳的现在版本
（Clover sort）—O(n)期望时间，O（n^2/2）最坏情况
— O(n log n)
（heap sort）—O(n log n)
（smooth sort）— O(n log n)
（quick sort）—O(n log n)期望时间, O(n2)最坏情况;对于大的、乱数列表一般相信是最快的已知排序
（introsort）—O(n log n)
（patience sort）—O(n log n + k)最坏情况时间，需要额外的O(n + k)空间，也需要找到（longest increasing subsequence）
— O(n × n!)，最坏的情况下期望时间为无穷。
—O(n3);递归版本需要O(n2)额外存储器
（bead sort）— O(n) or O(√n),但需要特别的硬件
：）—O(n),但需要特别的硬件
（stooge sort）算法简单，但需要约n^2.7的时间
平均时间复杂度由高到低为：
O(n log n)
O(n log n)
O(n log n)
说明：虽然完全逆序的情况下，快速排序会降到选择排序的速度，不过从概率角度来说（参考信息学理论，和概率学），不对算法做编程上优化时，快速排序的平均速度比堆排序要快一些。
时间复杂度
空间复杂度
（无序区，有序区）。从无序区通过交换找出最大元素放到有序区前端。
（有序区，无序区）。在无序区里找一个最小的元素跟在有序区的后面。对数组：比较得多，换得少。
数组、链表
（有序区，无序区）。把无序区的第一个元素插入到有序区的合适的位置。对数组：比较得少，换得多。
（最大堆，有序区）。从堆顶把根卸出来放在有序区之前，再恢复堆。
，如果不是从下到上
把数据分为两段，从两段中逐个选最小的元素移入新数据段的末尾。可从上到下或从下到上进行。
（小数，枢纽元，大数）。
每一轮按照事先决定的间隔进行插入排序，间隔会依次缩小，最后一次一定要是1。
数组、链表
统计小于等于该元素值的元素的个数i，于是该元素就放在目标数组的索引i位（i≥0）。
数组、链表
将值为i的元素放入i号桶，最后依次把桶里的元素倒出来。
数组、链表
一种多关键字的排序算法，可用桶排序实现。
均按从小到大排列
k代表数值中的"数位"个数
n代表数据规模
m代表数据的最大值减最小值
：隐藏分类：10种排序法(冒泡、选择、插入、希尔、归并、快速、堆、拓扑、基数、锦标赛排序)_百度文库
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在中，由一个的顶点组成的序列，当且仅当满足下列条件时，称为该的一个拓扑排序（：Topological sorting）。
每个顶点出现且只出现一次；
若A在序列中排在B的前面，则在图中不存在从B到A的。
也可以定义为：拓扑排序是对有向无环图的顶点的一种排序，它使得如果存在一条从顶点A到顶点B的路径，那么在排序中B出现在A的后面。
《数据结构与算法分析——Java语言描述》 （美）Mark Allen Weiss 著 冯舜玺 译 机械工业出版社 9.2 拓扑排序
：隐藏分类：}