排序算法详解：冒泡、快速、选择等11种算法

"排序算法总结，包括冒泡排序、快速排序等常见算法的介绍与示例代码" 在计算机科学中，排序算法是用于对一组数据进行排序的重要工具。以下是几种常见的排序算法及其基本原理和简单实现： 1. 冒泡排序（BubbleSort） 冒泡排序是一种简单的排序算法，通过重复遍历数组，比较相邻元素并交换，使得每一遍过后的最大（或最小）元素"浮"到数组的一端。示例代码中展示了如何用Java实现冒泡排序，它利用了两个嵌套循环，外层循环控制遍历次数，内层循环则进行元素比较和交换。 2. 快速排序（Quicksort） 快速排序是C.A.R. Hoare提出的，它的核心是分治策略。选取一个基准元素，将数组分为两部分，使得一部分元素小于基准，另一部分元素大于基准，然后对这两部分再进行快速排序。快速排序的平均时间复杂度为O(n log n)，在实际应用中表现出色。 3. 选择排序（SelectionSort） 选择排序通过每次从未排序的部分找到最小（或最大）元素，然后放到已排序部分的末尾，直到所有元素都排序完毕。这种算法不适用于大数据集，因为它需要多次遍历整个数组。 4. 堆排序（Heapsort） 堆排序利用了堆数据结构，可以视为优先队列的一种形式。它将数组构建为一个大顶堆或小顶堆，然后将堆顶元素与末尾元素交换，调整剩余元素形成新的堆，重复该过程，直至排序完成。 5. 插入排序（InsertionSort） 插入排序对于部分有序的数据表现优秀，它将未排序的元素逐个插入到已排序的序列中，保持序列的有序性。 6. 希尔排序（ShellSort） 希尔排序是插入排序的改进版，通过设置间隔序列来加速排序过程，然后逐步减小间隔直到为1，完成排序。 7. 归并排序（MergeSort） 归并排序是分治策略的典型应用，将大数组分割成小数组，对每个小数组进行排序，然后合并这些已排序的小数组。 8. 基数排序（RadixSort） 基数排序是按照数字的每一位进行排序，从低位到高位，适合于整数排序。 9. 计数排序（CountingSort） 计数排序是一种非基于比较的排序算法，适用于待排序的元素范围较小的情况，通过统计每个元素出现的次数，直接确定每个元素的位置。 10. 位图排序（BitmapSort） 位图排序利用位图记录数据的出现情况，适用于数据量小且数据范围不大的场景。 以上算法各有优缺点，适用于不同的场景。在实际应用中，需要根据数据特性和性能要求来选择合适的排序算法。