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算法对于我们今天生活十分重要，怎样宣扬也不会夸张。它们在虚拟世界中无处不在，从金融机构到交友网站。但是，相比于其他算法，其中有一些算法更大程度上改变并控制着我们的世界。本文列举了《数据结构与算法》中最基本的算法
文章目录
1 快速排序1.1 算法步骤1.2 动图演示
2.十大代码实现实现-选择排序2.1 JavaScript 代码实现实例2.2 Python 代码实现实例2.3 Go 代码实现实例2.4 Java 代码实现实例2.5 PHP 代码实现实例2.6 C 代码实现实例2.7 C++ 代码实现实例2.8 C# 代码实现实例2.9 Ruby 代码实现实例2.10 Swift 代码实现实例
关于时间复杂度
平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序：直接插入、直接选择和冒泡排序。
线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序、堆排序和归并排序；
O(n1+§)) 排序，§ 是介于 0 和 1 之间的常数。 希尔排序
线性阶 (O(n)) 排序 基数排序，此外还有桶、箱排序。
关于稳定性
稳定的排序算法：冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序。
不是稳定的排序算法：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。
名词解释：
n：数据规模k："桶"的个数In-place：占用常数内存，不占用额外内存Out-place：占用额外内存稳定性：排序后 2 个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同
1 快速排序
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要 Ο(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要 Ο(n2) 次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他 Ο(nlogn) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。
快速排序又是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用。本质上来看，快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法。
快速排序的名字起的是简单粗暴，因为一听到这个名字你就知道它存在的意义，就是快，而且效率高！它是处理大数据最快的排序算法之一了。虽然 Worst Case 的时间复杂度达到了 O(n²)，但是人家就是优秀，在大多数情况下都比平均时间复杂度为 O(n logn) 的排序算法表现要更好，可是这是为什么呢，我也不知道。好在我的强迫症又犯了，查了 N 多资料终于在《算法艺术与信息学竞赛》上找到了满意的答案：
快速排序的最坏运行情况是 O(n²)，比如说顺序数列的快排。但它的平摊期望时间是 O(nlogn)，且 O(nlogn) 记号中隐含的常数因子很小，比复杂度稳定等于 O(nlogn) 的归并排序要小很多。所以，对绝大多数顺序性较弱的随机数列而言，快速排序总是优于归并排序。
1.1 算法步骤
从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）;重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作；递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序；
1.2 动图演示
2.十大代码实现实现-选择排序
2.1 JavaScript 代码实现实例
function quickSort(arr, left, right) {
var len = arr.length,
partitionIndex,
left = typeof left != 'number' ? 0 : left,
right = typeof right != 'number' ? len - 1 : right;
if (left // 分区操作
var pivot = left, // 设定基准值（pivot）
index = pivot + 1;
for (var i = index; i
swap(arr, i, index);
index++;
}
}
swap(arr, pivot, index - 1);
return index-1;
}
function swap(arr, i, j) {
var temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
function partition2(arr, low, high) {
let pivot = arr[low];
while (low
--high;
}
arr[low] = arr[high];
while (low
if (low
return _quickSort(arr, 0, len(arr)-1)
}
func _quickSort(arr []int, left, right int) []int {
if left
pivot := left
index := pivot + 1
for i := index; i
swap(arr, i, index)
index += 1
}
}
swap(arr, pivot, index-1)
return index - 1
}
func swap(arr []int, i, j int) {
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
}
2.4 Java 代码实现实例
public class QuickSort implements IArraySort {
@Override
public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
// 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容
int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);
return quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
}
private int[] quickSort(int[] arr, int left, int right) {
if (left
// 设定基准值（pivot）
int pivot = left;
int index = pivot + 1;
for (int i = index; i
swap(arr, i, index);
index++;
}
}
swap(arr, pivot, index - 1);
return index - 1;
}
private void swap(int[] arr, int i, int j) {
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
}
2.5 PHP 代码实现实例
function quickSort($arr)
{
if (count($arr)
int start, end;
} Range;
Range new_Range(int s, int e) {
Range r;
r.start = s;
r.end = e;
return r;
}
void swap(int *x, int *y) {
int t = *x;
*x = *y;
*y = t;
}
void quick_sort(int arr[], const int len) {
if (len
while (arr[left] mid) --right; //检测基准点右侧是否符合要求
if (left |