数据结构算法中的几大排序

1. 冒泡排序（Bubble Sort）
2. 选择排序（Selection Sort）
3. 插入排序（Insertion Sort）
4. 快速排序（Quick Sort）
5. 归并排序（Merge Sort）
6. 堆排序（Heap Sort）
7. 计数排序（Counting Sort）
8. 桶排序（Bucket Sort）
9. 基数排序（Radix Sort）

相关问题

数据结构八大排序算法c++

数据结构中的八大排序算法，是指常见的八种用于对数据进行排序的算法。这八种算法分别是冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序、计数排序和基数排序。

冒泡排序是一种简单的排序算法，通过不断比较和交换相邻元素的位置，使得最大（或最小）的元素逐渐往后（或往前）移动。

选择排序是一种简单直观的排序算法，每次选择未排序序列中最小（或最大）的元素，放到已排序序列的末尾。

插入排序是一种简单直观的排序算法，将一个待排序的元素插入到已部分排序的数列中的合适位置。

希尔排序是一种改进的插入排序算法，通过将待排序数列分组，并对每个分组进行插入排序，然后逐渐减小分组规模，最后进行一次插入排序。

归并排序是一种分治思想的排序算法，将待排序数列不断分割成较小的数列，然后再将这些较小的数列按照顺序进行合并。

快速排序是一种分治思想的排序算法，通过选择一个中间的基准元素，将数列分割成两部分，然后分别对这两部分进行排序。

堆排序是一种利用堆这种数据结构的排序算法，通过将待排序数列构建成一个大（或小）顶堆，然后逐步将堆顶元素与最后一个元素交换，并调整堆结构。

计数排序是一种非比较型的排序算法，通过统计待排序数列中每个元素出现的次数，然后依次输出即可。

基数排序是一种非比较型的排序算法，通过对待排序数列的每个位进行排序，依次从低位到高位进行。

这里简单介绍了八大排序算法的基本思想和实现方法。在实际应用中，不同的排序算法适用于不同的场景和要求，我们需要根据具体情况选择合适的算法。

数据结构中的排序算法有

数据结构中常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序、计数排序、桶排序和基数排序[^1][^2]。

以下是其中几种排序算法的介绍和示例代码：

1. 冒泡排序：通过不断比较相邻的元素并交换位置，将最大的元素逐渐“冒泡”到最后。时间复杂度为O(n^2)。

def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        for j in range(0, n-i-1):
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]

arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
bubble_sort(arr)
print("排序后的数组：", arr)  # 输出：[11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]

2. 快速排序：选择一个基准元素，将小于基准的元素放在左边，大于基准的元素放在右边，然后递归地对左右两部分进行排序。时间复杂度为O(nlogn)。

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
sorted_arr = quick_sort(arr)
print("排序后的数组：", sorted_arr)  # 输出：[11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]

3. 归并排序：将数组分成两个子数组，分别对子数组进行排序，然后将两个有序子数组合并成一个有序数组。时间复杂度为O(nlogn)。

def merge_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    mid = len(arr) // 2
    left = merge_sort(arr[:mid])
    right = merge_sort(arr[mid:])
    return merge(left, right)

def merge(left, right):
    result = []
    i = j = 0
    while i < len(left) and j < len(right):
        if left[i] < right[j]:
            result.append(left[i])
            i += 1
        else:
            result.append(right[j])
            j += 1
    result.extend(left[i:])
    result.extend(right[j:])
    return result

arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
sorted_arr = merge_sort(arr)
print("排序后的数组：", sorted_arr)  # 输出：[11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]