内部排序算法详解：从交换排序到基数排序

"排序是数据处理中的核心运算，包括内部排序和外部排序。内部排序是在内存中完成，而外部排序适用于大数据量且内存不足的情况。排序算法有稳定性之分，稳定排序能保持相同排序码记录的原始顺序。常见的内部排序算法有五类：插入排序、交换排序、选择排序、归并排序和基数排序。时间复杂度上，简单排序如冒泡、插入排序为O(n^2)，先进排序如快速、归并排序为O(nlogn)，基数排序为O(d·n)，其中d是数字的位数。在存储结构上，顺序存储常用于排序，链表排序通过修改指针避免记录移动，地址排序则通过操作地址数组实现。" 排序是计算机科学中的基础概念，它涉及到如何有效地调整数据序列的顺序。在本章中，排序被定义为按照记录中某个字段（排序码）的升序或降序排列一系列记录。排序码可以是记录的关键字，但不一定是唯一标识记录的字段。内部排序和外部排序是根据数据是否完全存储在内存中进行区分的。内部排序适用于数据量小或者内存充足的情况，而外部排序则处理无法一次性加载到内存的大文件。 内部排序算法有多种，每种都有其特点和适用场景。插入排序适合小规模数据或部分有序的数据，通过逐步将元素插入到已排序部分来完成排序。交换排序如快速排序和希尔排序，通过交换元素来达到排序目的。选择排序每次选取未排序部分的最小（或最大）元素放到正确位置。归并排序利用分治策略，将大问题分解成小问题解决，再合并结果。基数排序基于数的位数进行多轮排序。 性能分析方面，排序算法的时间复杂度是衡量其效率的重要指标。简单的排序算法如冒泡和插入排序的时间复杂度为O(n^2)，虽然易于理解但效率较低。O(nlogn)时间复杂度的算法如快速排序和归并排序更高效，适用于大规模数据。基数排序则是按数字的每一位进行排序，时间复杂度为O(d·n)，d是数字的位数，特别适合于处理整数排序。 在实现排序算法时，存储结构的选择也会影响排序效果。顺序存储结构（数组）常见于内部排序，需要进行记录移动。链表排序则通过改变指针来排序，不移动记录。地址排序只操作地址数组，不涉及原始记录。本章中讨论的排序算法假设记录存储为顺序表结构，记录按排序码正序排列，记录的关键字为整数类型。