排序算法详解：效率与稳定性对比-折半查找

本篇文章主要探讨了各种排序算法的综合比较，包括它们的时间复杂度、最差情况、最佳情况、辅助空间需求以及稳定性。排序算法是计算机科学中的核心概念，用于对一组数据进行有序排列，以便于查找、分析和处理。本文重点讨论了以下几种排序算法： 1. **直接插入排序**： - 平均时间复杂度：O(n^2) - 最差时间复杂度：O(n^2) - 最佳时间复杂度：O(n) - 辅助空间：O(1) - 稳定性：稳定 2. **冒泡排序**： - 时间复杂度与直接插入排序相同 - 稳定性：稳定 3. **直接选择排序**： - 时间复杂度：O(n^2) - 最差时间复杂度：O(n^2) - 稳定性：不稳定 4. **希尔排序**： - 平均时间复杂度：O(n^(1.5)) - 辅助空间：O(1) - 稳定性：不稳定 - 希尔排序通过插入元素的方式改进了直接插入排序，通过一系列间隔递减的子序列进行排序。 5. **快速排序**： - 平均时间复杂度：O(n log n) - 最差时间复杂度：O(n^2)（当输入数组已排序或逆序） - 辅助空间：O(log n) - 稳定性：不稳定 - 快速排序是通过“分而治之”的策略实现的，通常效率较高。 6. **堆排序**： - 平均和最差时间复杂度：O(n log n) - 辅助空间：O(1) - 稳定性：不稳定 - 堆排序利用堆数据结构来完成排序。 7. **归并排序**： - 时间复杂度：O(n log n) - 辅助空间：O(n) - 稳定性：稳定 - 归并排序采用分治策略，先递归地将数组分为两半，然后合并排序后的子数组。 8. **基数排序**： - 时间复杂度：O(d*(n+r))，d为数字的最大位数，r为基数（通常取10） - 辅助空间：O(n+r) - 稳定性：稳定 - 基数排序适用于非数值型数据，按照位数从低位到高位逐次排序。 文章还提到折半查找算法的前提是查找表必须是有序的，因为排序过程是将无序变为有序的过程。此外，文章对排序算法的评价标准包括时间效率（排序速度）、空间效率（内存占用）和稳定性（处理相等键值时记录的相对位置是否改变）。内部排序是指待排序数据都在内存中的情况，外部排序则是部分数据在内存，部分在磁盘等外存，涉及数据的外部I/O操作，复杂性更高。 排序算法的选择取决于具体的应用场景，如数据规模、数据分布特点、内存可用性、排序稳定性需求等因素。理解这些算法的特性有助于在实际开发中做出合适的选择。