排序算法全览：从冒泡到基数排序

"这篇文章是关于Java中常见的10种排序算法的总结，强调了选择排序算法时应考虑的标准，包括执行时间、存储空间和编程工作量，并简要介绍了每种排序算法的基本思想和效率。" 排序算法是计算机科学中基础且重要的概念，尤其在处理大量数据时起到关键作用。以下是对摘要中提到的10种排序算法的详细说明： 1. **冒泡排序**（Bubble Sort）：通过不断比较相邻元素并交换位置，将较大的元素逐渐“冒”到数组的末尾。时间复杂度为O(n²)，适用于小规模数据排序。 2. **选择排序**（Selection Sort）：每次从未排序的部分中找出最小（或最大）元素，将其与未排序部分的第一个元素交换，逐步将最小元素放到正确位置。时间复杂度同样为O(n²)。 3. **插入排序**（Insertion Sort）：将元素逐个插入到已排序部分，保持有序状态。对于部分有序的数据，插入排序效率较高，时间复杂度在最好情况为O(n)，最坏情况为O(n²)。 4. **希尔排序**（Shell Sort）：是插入排序的改进版，通过设置间隔序列（希尔序列）减少元素移动次数，提高排序效率。时间复杂度介于O(n)到O(n²)之间，取决于所选间隔序列。 5. **归并排序**（Merge Sort）：采用分治策略，将大问题分解为小问题，再合并解决。时间复杂度为O(n log n)，稳定且占用额外空间，适合大数据量排序。 6. **快速排序**（Quick Sort）：也是分治法，选取一个基准值，将数组分为小于和大于基准值的两部分，分别对两部分进行排序。平均时间复杂度为O(n log n)，但最坏情况下为O(n²)。 7. **堆排序**（Heap Sort）：利用堆这种数据结构，将待排序序列构造成一个大顶堆（或小顶堆），然后依次取出堆顶元素。时间复杂度为O(n log n)，原地排序但不稳定。 8. **拓扑排序**（Topological Sort）：主要用于有向无环图（DAG），在满足一定条件的情况下将节点排序。不适用于一般数组排序。 9. **锦标赛排序**（Tournament Sort）：通过模拟锦标赛的方式，两两比较决定胜负，逐步确定最终顺序。时间复杂度为O(n log n)，适用于大规模数据。 10. **基数排序**（Radix Sort）：根据每个数字的每一位进行排序，从低位到高位，最后得到整体有序的结果。时间复杂度为O(kn)，k为数字的最大位数，适用于整数排序。 在实际应用中，选择排序算法时需综合考虑数据量、内存限制以及代码实现复杂性。对于小规模数据，插入排序、冒泡排序、选择排序等简单算法即可满足需求。而大数据量下，归并排序、快速排序、堆排序等高效算法更为合适。同时，基数排序和拓扑排序则针对特定场景设计。