"数据结构基本算法整理及排序算法总结"

数据结构基本算法主要包括排序算法和搜索算法。排序算法大体上可分为内部排序和外部排序两大类。内部排序包括冒泡排序、插入排序、希尔排序、选择排序、快速排序、堆排序、归并排序等。外部排序则是将外存上含n个记录的文件分为若干个子文件或段，依次读入内存进行内部排序，将排序后的有序子文件重新写入外存，然后逐趟归并，直至得到有序文件即可。 稳定的排序算法有冒泡排序、插入排序、归并排序。冒泡排序的基本思想是比较相邻的元素，如果前一个比后一个大（小），则交换；对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾最后一对，最后的元素会是最大（小）的元素。之后持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对元素需要比较。冒泡排序的时间复杂度为平均时间复杂度O(n^2)，最好时间复杂度O(n)，最坏时间复杂度O(n^2)，辅助存储O(1)。 插入排序的基本思想是将一个记录插入到有序表中，从而得到一个新的有序表。插入排序的时间复杂度为平均时间复杂度O(n^2)，最好时间复杂度O(n)，最坏时间复杂度O(n^2)，辅助存储O(1)。插入排序是一种稳定的排序算法。 归并排序是将两个有序表合并成一个有序表的过程。归并排序采用的是分治策略，它将待排序的序列分成若干个子序列，分别对子序列进行排序，然后再将排好序的子序列合并成整体有序序列。归并排序的时间复杂度为平均时间复杂度O(nlogn)，最好时间复杂度O(nlogn)，最坏时间复杂度O(nlogn)，辅助存储O(n)。归并排序是一种稳定的排序算法。 除了排序算法，数据结构基本算法还包括搜索算法。搜索算法可以分为顺序查找和二分查找。顺序查找的时间复杂度为O(n)，它适用于顺序存储结构和链式存储结构。二分查找的时间复杂度为O(logn)，它适用于顺序存储结构。 总的来说，数据结构基本算法涵盖了各种排序算法和搜索算法。不同的算法适用于不同的场景和数据结构，对于程序员来说，熟练掌握这些基本算法是非常重要的。同时，对这些算法的时间复杂度和空间复杂度有一定的了解也是非常有帮助的。掌握了这些基本算法，可以帮助程序员更好地解决实际问题，提高代码的执行效率。