C++实现经典内部排序算法详解：从直接插入到2-路归并

本文档主要介绍了如何在C++中实现多种经典的内部排序算法。内部排序是指对一组数据在原地进行排序，不涉及数据的外部存储。作者首先概述了排序算法的重要性，并强调这些算法是基础但实用的知识。内部排序算法主要包括插入排序、交换排序和选择排序的几种变体： 1. **直接插入排序**：这是一种简单的排序方法，通过将每个元素与其前面已排序的元素逐一比较，找到合适的位置插入。时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)，且是稳定的排序算法。 ```cpp void InsertSort(ElementType A[], int n) { // ...实现代码... } ``` 2. **折半插入排序**：相较于直接插入排序，折半插入排序通过折半查找元素的插入位置，减少了比较次数，但整体时间复杂度仍为O(n^2)，空间复杂度同样为O(1)，保持稳定。 ```cpp void BinInsertSort(ElementType A[], int n) { // ...实现代码... } ``` 3. **交换排序**： - **冒泡排序**：通过不断比较相邻元素并交换，使得较大的元素逐渐“浮”到数组顶部。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)，不稳定。 - **快速排序**：一种分治策略，通常采用递归方式，通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另一部分小。快速排序的平均时间复杂度为O(n log n)，最坏情况下为O(n^2)，空间复杂度取决于递归深度，平均为O(log n)。 4. **选择排序**： - **简单选择排序**：每次从未排序的部分选取最小或最大元素，放到已排序部分的末尾。时间复杂度始终为O(n^2)，空间复杂度为O(1)，不稳定。 - **堆排序**：利用堆数据结构进行排序，具有较好的平均性能，但不稳定。堆排序的平均和最坏时间复杂度都是O(n log n)，空间复杂度为O(1)。 5. **2-路归并排序**：这是一种高效的排序算法，适用于大数据量，将数组分为两个部分，分别排序后再合并。2-路归并排序的时间复杂度为O(n log n)，空间复杂度为O(n)。 文章还提供了一份名为`sort.cpp`的C++代码示例，展示了这些排序算法的具体实现。对于希望深入理解C++内部排序算法的开发者来说，这是一份宝贵的参考资料。