三种基本排序原理(简单排序,选择排序,插入排序)2使用随机数-原创

常用排序方法以及具体解释排序原理常用排序方法以及具体解释排序原理排序是计算机科学中的重要概念之一，它在很多领域得到广泛应用，例如搜索引擎、数据库、图像处理等等。

排序的目的是把一组数据按照一定的规则进行排列，使之更加有序和易于处理。

在计算机领域，目前有很多种排序方法，下面我们将介绍其中几种常用的排序方法以及它们的具体原理。

一、冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法，它的原理是不断比较相邻的两个元素，如果顺序不符合规定就交换它们的位置，这样一步步地就能够把整个序列排好序。

冒泡排序的时间复杂度为O(n²)。

二、插入排序插入排序是一种直接插入排序，它的基本思想是把待排序的数据分为已排序和未排序两部分，每次取出未排序的第一个元素插入到已排序的正确位置上。

插入排序的时间复杂度也为O(n²)。

三、选择排序选择排序是一种简单选择排序，它的原理是不断地选出最小的元素并将它放在第一个位置，再从剩下的元素中选出最小的放在第二个位置，以此类推，直到全部排完。

选择排序的时间复杂度也为O(n²)。

四、快速排序快速排序是一种基于分治思想的排序算法，它的核心思想是选取一个轴数，把数列分为两部分，并且分别对这两部分再进行递归，分治的过程就是不断地把数列分解成更小的数列，直到每个数列只有一个元素，这时就排序完成了。

快速排序的时间复杂度为O(nlogn)。

五、归并排序归并排序是一种基于分治思想的排序算法，它的核心思想是把一个数列分成两个子数列，然后对这两个子数列进行递归排序，最后将这两个有序的子数列合并成一个有序的序列。

归并排序的时间复杂度也为O(nlogn)。

六、堆排序堆排序是一种利用堆的数据结构来进行排序的算法，堆是一种完全二叉树，它有着以下两个性质：1.任意节点的值大于（或小于）它的所有子节点；2.它是一棵完全二叉树。

堆排序的原理是先把数列建成一个最大堆，然后不断从堆顶取出最大的元素放到数列的末尾，并重新调整堆，直到数列排好序。

所有排序的原理排序是将一组数据按照某种特定顺序进行排列的过程。

在计算机科学中，排序是一种基本的算法问题，涉及到许多常见的排序算法。

排序算法根据其基本原理和实现方式的不同，可以分为多种类型，如比较排序、非比较排序、稳定排序和非稳定排序等。

下面将详细介绍排序的原理和各种排序算法。

一、比较排序的原理比较排序是指通过比较数据之间的大小关系来确定数据的相对顺序。

所有常见的比较排序算法都基于这种原理，包括冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序、堆排序等。

比较排序算法的时间复杂度一般为O(n^2)或O(nlogn)，其中n是待排序元素的数量。

1. 冒泡排序原理冒泡排序是一种简单的比较排序算法，其基本思想是从待排序的元素中两两比较相邻元素的大小，并依次将较大的元素往后移，最终将最大的元素冒泡到序列的尾部。

重复这个过程，直到所有元素都有序。

2. 插入排序原理插入排序是一种简单直观的比较排序算法，其基本思想是将待排序序列分成已排序和未排序两部分，初始状态下已排序部分只包含第一个元素。

然后，依次将未排序部分的元素插入到已排序部分的正确位置，直到所有元素都有序。

3. 选择排序原理选择排序是一种简单直观的比较排序算法，其基本思想是每次从待排序的元素中选择最小（或最大）的元素，将其放到已排序部分的末尾。

重复这个过程，直到所有元素都有序。

4. 归并排序原理归并排序是一种典型的分治策略下的比较排序算法，其基本思想是将待排序的元素不断地二分，直到每个子序列只包含一个元素，然后将相邻的子序列两两归并，直到所有元素都有序。

5. 快速排序原理快速排序是一种常用的比较排序算法，其基本思想是通过一趟排序将待排序的元素分割成两部分，其中一部分的元素均比另一部分的元素小。

然后，对这两部分元素分别进行快速排序，最终将整个序列排序完成。

6. 堆排序原理堆排序是一种常用的比较排序算法，其基本思想是利用堆这种数据结构对待排序的元素进行排序。

几种排序的算法时间复杂度比较1.选择排序：不稳定，时间复杂度 O(n^2)选择排序的基本思想是对待排序的记录序列进行n-1遍的处理，第i遍处理是将L[i..n]中最小者与L[i]交换位置。

这样，经过i遍处理之后，前i个记录的位置已经是正确的了。

2.插入排序：稳定，时间复杂度 O(n^2)插入排序的基本思想是，经过i-1遍处理后,L[1..i-1]己排好序。

第i遍处理仅将L[i]插入L[1..i-1]的适当位置，使得L[1..i] 又是排好序的序列。

要达到这个目的，我们可以用顺序比较的方法。

首先比较L[i]和L[i-1]，如果L[i-1]≤ L[i]，则L[1..i]已排好序，第i遍处理就结束了；否则交换L[i]与L[i-1]的位置，继续比较L[i-1]和L[i-2]，直到找到某一个位置j(1≤j≤i-1)，使得L[j] ≤L[j+1]时为止。

图1演示了对4个元素进行插入排序的过程，共需要(a),(b),(c)三次插入。

3.冒泡排序：稳定，时间复杂度 O(n^2)冒泡排序方法是最简单的排序方法。

这种方法的基本思想是，将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”，较小的元素比较轻，从而要往上浮。

在冒泡排序算法中我们要对这个“气泡”序列处理若干遍。

所谓一遍处理，就是自底向上检查一遍这个序列，并时刻注意两个相邻的元素的顺序是否正确。

如果发现两个相邻元素的顺序不对，即“轻”的元素在下面，就交换它们的位置。

显然，处理一遍之后，“最轻”的元素就浮到了最高位置；处理二遍之后，“次轻”的元素就浮到了次高位置。

在作第二遍处理时，由于最高位置上的元素已是“最轻”元素，所以不必检查。

一般地，第i遍处理时，不必检查第i高位置以上的元素，因为经过前面i-1遍的处理，它们已正确地排好序。

4.堆排序：不稳定，时间复杂度 O(nlog n)堆排序是一种树形选择排序，在排序过程中，将A[n]看成是完全二叉树的顺序存储结构，利用完全二叉树中双亲结点和孩子结点之间的内在关系来选择最小的元素。

数据排序和自定义排序数据排序是指将一组数据按照特定的规则进行排列的过程，以便更方便地查找、比较和分析数据。

自定义排序是指在排序过程中根据用户的需求，对数据的排序规则进行灵活设置和调整的功能。

本文将介绍数据排序的基本概念和常见的排序算法，并详细讨论如何使用自定义排序来满足不同的排序需求。

一、数据排序的基本原理数据排序的基本原理是根据数据之间的大小关系，将数据按照一定的次序进行排列。

常见的排序方式包括升序和降序两种。

升序排序是指按照数据从小到大的次序进行排列，即小的数据在前，大的数据在后。

在升序排序中，我们可以使用冒泡排序、选择排序、插入排序等多种排序算法来实现。

降序排序是指按照数据从大到小的次序进行排列，即大的数据在前，小的数据在后。

在降序排序中，我们可以使用快速排序、归并排序、堆排序等多种排序算法来实现。

二、常见的排序算法1. 冒泡排序：冒泡排序是一种简单直观的排序算法，它通过不断比较相邻的两个元素的大小，将较大的元素向后移动，较小的元素向前移动，从而实现排序。

2. 选择排序：选择排序是一种简单直观的排序算法，它通过不断选择剩余元素中的最小值，然后与未排序部分的第一个元素交换，从而实现排序。

3. 插入排序：插入排序是一种简单直观的排序算法，它通过将未排序的元素逐个插入到已排序部分的合适位置，从而实现排序。

4. 快速排序：快速排序是一种常用的排序算法，它通过选择一个基准元素，将数组分为左右两部分，左边部分的元素小于等于基准元素，右边部分的元素大于基准元素，然后对左右两部分分别进行快速排序，最后将左右部分的结果合并起来，从而实现排序。

5. 归并排序：归并排序是一种分治思想的排序算法，它将数组分为若干个子数组，然后对子数组进行排序，最后将排序好的子数组合并起来，从而实现排序。

6. 堆排序：堆排序是一种基于完全二叉树的排序算法，它通过不断调整数组中的元素，将其构建成一个最大堆（或最小堆），然后将堆顶元素与数组末尾的元素交换，再对剩余的元素进行堆调整，从而实现排序。

简单排序算法排序算法是计算机科学中最基本、最常用的算法之一。

通过对原始数据集合进行排序，可以更方便地进行搜索、统计、查找等操作。

常用的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序等。

本文将介绍这些简单排序算法的具体实现及其优缺点。

一、冒泡排序（Bubble Sort）冒泡排序是一种基础的交换排序算法。

它通过不断地交换相邻的元素，从而将数据集合逐渐排序。

具体实现步骤如下：1.比较相邻的元素。

如果第一个比第二个大，就交换它们两个；2.对每一对相邻元素做同样的工作，从第一对到最后一对，这样一轮排序后，就可以确保最后一个元素是最大的元素；3.针对所有元素重复以上的步骤，除了最后一个；4.重复步骤1~3，直到排序完成。

冒泡排序的优点是实现简单、容易理解。

缺点是排序效率较低，尤其是对于较大的数据集合，时间复杂度为O(n²)。

二、选择排序（Selection Sort）选择排序是一种基础的选择排序算法。

它通过在数据集合中选择最小的元素，并将其放置到最前面的位置，然后再从剩余元素中选出最小的元素，放置到已排序部分的末尾。

具体实现步骤如下：1.在未排序序列中找到最小元素，存放到排序序列的起始位置；2.再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素，放到排序序列末尾；3.重复步骤1~2，直到排序完成。

选择排序的优点是实现简单、固定时间复杂度O(n²)。

缺点是排序效率仍然较低，尤其是对于大数据集合，因为每次只能交换一个元素，所以相对于冒泡排序，它的移动次数固定。

三、插入排序（Insertion Sort）插入排序是一种基础的插入排序算法。

它将未排序的元素一个一个插入到已排序部分的正确位置。

具体实现步骤如下：1.从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序；2.取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后往前扫描；3.如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置；4.重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或等于新元素的位置；5.将新元素插入到该位置后；6.重复步骤2~5，直到排序完成。

数字大小排序数字在我们的日常生活中随处可见，我们经常需要对数字进行排序。

排序是一种重要的基本运算，能够将一组元素按照某种规则从小到大或从大到小进行排列。

在本文中，我们将探讨几种常用的数字大小排序方法。

1. 冒泡排序法冒泡排序法是最简单、最常用的排序算法之一。

它的基本思想是从待排序的元素序列的起始位置开始，两两比较相邻的元素，根据大小进行交换，直到最后一个元素。

通过多次遍历，将最大的元素“冒泡”到序列的末尾。

该算法的时间复杂度为O(n^2)。

2. 快速排序法快速排序法是一种高效的排序算法，它的基本思想是通过选择一个基准元素，将序列分割成左右两部分，左边的元素比基准元素小，右边的元素比基准元素大。

然后递归地对左右两部分进行排序，直到整个序列有序。

快速排序的时间复杂度为O(nlogn)。

3. 选择排序法选择排序法是一种简单直观的排序算法，它的基本思想是从待排序的元素序列中选择最小的元素，将其放在序列的起始位置，然后在剩余的元素中再选择最小的元素，放在已排序序列的末尾。

通过多次遍历和选择，依次将最小的元素放在正确的位置。

选择排序的时间复杂度也为O(n^2)。

4. 插入排序法插入排序法是一种简单直观的排序算法，它的基本思想是将待排序的元素逐个插入已排序序列的正确位置，直到整个序列有序。

在插入过程中，需要不断地比较和移动元素，以确定插入的位置。

插入排序的时间复杂度为O(n^2)。

5. 归并排序法归并排序法是一种分治策略的排序算法，它将待排序的序列分成若干个子序列，对每个子序列进行排序，然后再将排好序的子序列合并，直到整个序列有序。

归并排序的时间复杂度为O(nlogn)。

通过以上几种方法，可以实现对数字大小的排序。

在实际应用中，我们根据具体的情况选择合适的排序算法，并根据算法的特点进行优化，以提高排序的效率。

总结起来，数字大小排序是一项重要的任务。

通过合适的排序算法，我们能够将一组数字按照从小到大或从大到小的顺序排列。

实验五排序实验目的: 掌握几种排序的思想及算法问题分析：(一)直接插入排序1. 排序思想将待排序的记录Ri，插入到已排好序的记录表R1, R2 ,…., Ri-1中，得到一个新的、记录数增加1的有序表。

直到所有的记录都插入完为止。

设待排序的记录顺序存放在数组R[1…n]中，在排序的某一时刻，将记录序列分成两部分：◆R[1…i-1]：已排好序的有序部分；◆R[i…n]：未排好序的无序部分。

显然，在刚开始排序时，R[1]是已经排好序的。

2 . 算法实现void straight_insert_sort(Sqlist R){ int i, j ;for (i=2; i<=n; i++){ R[0]=R[i]; j=i-1; /*设置哨兵*/while( LT(R[0].key, R[j].key) ){ R[j+1]=R[j];j--;} /* 查找插入位置*/R[j+1]=R[0]; /* 插入到相应位置*/}}（二）希尔排序1. 排序思想①先取一个正整数d1(d1<n)作为第一个增量，将全部n个记录分成d1组，把所有相隔d1的记录放在一组中，即对于每个k(k=1, 2, … d1)，R[k], R[d1+k], R[2d1+k] , …分在同一组中，在各组内进行直接插入排序。

这样一次分组和排序过程称为一趟希尔排序；②取新的增量d2<d1，重复①的分组和排序操作；直至所取的增量di=1为止，即所有记录放进一个组中排序为止。

2. 算法实现先给出一趟希尔排序的算法，类似直接插入排序。

void shell_pass(Sqlist R, int d)/* 对顺序表L进行一趟希尔排序, 增量为d */{ int j, k ;for (j=d+1; j<=n; j++){ R[0]=R[j] ; /* 设置监视哨兵*/k=j-d ;while (k>0&&LT(R[0].key, R[k].key) ){ R[k+d]=R[k] ; k=k-d ; }R[k+d]=R[0] ;}}然后在根据增量数组dk进行希尔排序。

计算机领域常用算法列表计算机科学领域是一个不断进步、不断开拓新领域的学科，其中算法是计算机科学中最基本、最核心的学科之一，而在算法学科中，常用算法有很多种，如排序算法、搜索算法、图论算法、数值计算算法等。

在本文中，我们将根据算法的性质和使用范围，介绍一些计算机领域中常用的算法，并说明它们的应用场景和实现原理。

一、排序算法排序算法是计算机科学中非常基本的算法之一。

排序算法可以将待排序的元素按照一定的顺序排列。

目前，常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、堆排序、归并排序等。

它们各自有不同的优点和缺点，应根据实际情况灵活选择。

1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法，它的基本思想是通过重复遍历要排序的元素，比较相邻元素的大小，如果前面的元素比后面的大，就交换它们的位置。

2. 选择排序选择排序是一种简单的排序算法，它的基本思想是选择最小的元素，并将其放到未排序的开头。

然后从未排序的元素中再选择最小的元素，并将其放到已排序的末尾。

重复此过程，直到所有的元素都被排序。

3. 插入排序插入排序是一种简单的排序算法，它的基本思想是将一个元素插入到已排序序列中的合适位置，从而使序列保持有序。

4. 快速排序快速排序是一种高效的排序算法，它的基本思想是通过一趟排序将待排序的元素分割成独立的两部分，其中一部分元素的值都比另一部分元素的值小，然后将划分出来的两个较小子序列分别递归地进行排序，重复此过程直到整个序列有序。

5. 堆排序堆排序是一种高效的排序算法，它的基本思想是构造大根堆或小根堆，并将待排序的元素依次插入堆中，然后依次取出堆顶元素，保证每次取出的都是当前堆中最大或最小元素，依次放到有序序列的末尾，重复此过程，直到所有元素都被排序。

6. 归并排序归并排序是一种分治算法，它的基本思想是将待排序的序列分成若干个子序列，分别进行递归排序，然后将排好序的子序列合并成一个有序序列。

归并排序也是一种稳定的排序算法。

三种基本排序算法在计算机科学所使⽤的排序算法通常被分类为：计算的时间复杂度（最差、平均、和最好性能），依据列表（list）的⼤⼩(n)。

⼀般⽽⾔，好的性能是O(n log n)，且坏的性能是O(n^2)。

对于⼀个排序理想的性能是O(n)。

仅使⽤⼀个抽象关键⽐较运算的排序算法总平均上总是⾄少需要O(n log n)。

存储器使⽤量（以及其他电脑资源的使⽤）稳定性：稳定排序算法会让原本有相等键值的纪录维持相对次序。

也就是如果⼀个排序算法是稳定的，当有两个相等键值的纪录R和S，且在原本的列表中R出现在S之前，在排序过的列表中R也将会是在S之前。

依据排序的⽅法：插⼊、交换、选择、合并等等。

依据排序的⽅法分类的三种排序算法:冒泡排序冒泡排序对⼀个需要进⾏排序的数组进⾏以下操作:1. ⽐较第⼀项和第⼆项;2. 如果第⼀项应该排在第⼆项之后, 那么两者交换顺序;3. ⽐较第⼆项和第三项;4. 如果第⼆项应该排在第三项之后, 那么两者交换顺序;5. 以此类推直到完成排序;实例说明:将数组[3, 2, 4, 5, 1]以从⼩到⼤的顺序进⾏排序:1. 3应该在2之后, 因此交换, 得到[2, 3, 4, 5, 1];2. 3, 4顺序不变, 4, 5也不变, 交换5, 1得到[2, 3, 4, 1, 5];3. 第⼀次遍历结束, 数组中最后⼀项处于正确位置不会再有变化, 因此下⼀次遍历可以排除最后⼀项;4. 开始第⼆次遍历, 最后结果为[2, 3, 1, 4, 5], 排除后两项进⾏下⼀次遍历;5. 第三次遍历结果为[2, 1, 3, 4, 5];6. 最后得到[1, 2, 3, 4, 5], 排序结束;代码实现:function swap(items, firstIndex, secondIndex){var temp = items[firstIndex];items[firstIndex] = items[secondIndex];items[secondIndex] = temp;};function bubbleSort(items){var len = items.length, i, j, stop;for (i = 0; i < len; i++){for (j = 0, stop = len-i; j < stop; j++){if (items[j] > items[j+1]){swap(items, j, j+1);}}}return items;}外层的循环决定需要进⾏多少次遍历, 内层的循环负责数组内各项的⽐较, 还通过外层循环的次数和数组长度决定何时停⽌⽐较.冒泡排序极其低效, 因为处理数据的步骤太多, 对于数组中的每n项, 都需要n^2次操作来实现该算法(实际⽐n^2略⼩, 但可以忽略, 具体原因见 ),即时间复杂度为O(n^2).对于含有n个元素的数组, 需要进⾏(n-1)+(n-2)+...+1次操作, ⽽(n-1)+(n-2)+...+1 = n(n-1)/2 = n^2/2 - n/2, 如果n趋于⽆限⼤, 那么n/2的⼤⼩对于整个算式的结果影响可以忽略, 因此最终的时间复杂度⽤O(n^2)表⽰选择排序选择排序对⼀个需要进⾏排序的数组进⾏以下操作:1. 假定数组中的第⼀项为最⼩值(min);2. ⽐较第⼀项和第⼆项的值;3. 若第⼆项⽐第⼀项⼩, 则假定第⼆项为最⼩值;4. 以此类推直到排序完成.实例说明:将数组["b", "a", "d", "c", "e"]以字母a-z的顺序进⾏排序:1. 假定数组中第⼀项"b"(index0)为min;2. ⽐较第⼆项"a"与第⼀项"b", 因"a"应在"b"之前的顺序, 故"a"(index1)为min;3. 然后将min与后⾯⼏项⽐较, 由于"a"就是最⼩值, 因此min确定在index1的位置;4. 第⼀次遍历结束后, 将假定的min(index0), 与真实的min(index1)进⾏⽐较, 真实的min应该在index0的位置, 因此将两者交换, 第⼀次遍历交换之后的结果为["a", "b", "d", "c", "e"];5. 然后开始第⼆次遍历, 遍历从第⼆项(index1的位置)开始, 这次假定第⼆项为最⼩值, 将第⼆项与之后⼏项逐个⽐较, 因为"b"就在应该存在的位置, 所以不需要进⾏交换, 这次遍历之后的结果为"a", "b", "d", "c", "e"];6. 之后开始第三次遍历, "c"应为这次遍历的最⼩值, 交换index2("d"), index3("c")位置, 最后结果为["a", "b", "c", "d", "e"];7. 最后⼀次遍历, 所有元素在应有位置, 不需要进⾏交换.代码实现:function swap(items, firstIndex, secondIndex){var temp = items[firstIndex];items[firstIndex] = items[secondIndex];items[secondIndex] = temp;};function selectionSort(){let items = [...document.querySelectorAll('.num-queue span')].map(num => +num.textContent);let len = items.length, min;for (i = 0; i < len; i++){min = i;for(j = i + 1; j < len; j++){if(items[j] < items[min]){min = j;}}if(i != min){swap(items, i, min);}}return items;};外层循环决定每次遍历的初始位置, 从数组的第⼀项开始直到最后⼀项. 内层循环决定哪⼀项元素被⽐较.选择排序的时间复杂度为O(n^2).插⼊排序与上述两种排序算法不同, 插⼊排序是稳定排序算法(stable sort algorithm), 稳定排序算法指不改变列表中相同元素的位置, 冒泡排序和选择排序不是稳定排序算法, 因为排序过程中有可能会改变相同元素位置. 对简单的值(数字或字符串)排序时, 相同元素位置改变与否影响不是很⼤.⽽当列表中的元素是对象, 根据对象的某个属性对列表进⾏排序时, 使⽤稳定排序算法就很有必要了.⼀旦算法包含交换(swap)这个步骤, 就不可能是稳定的排序算法. 列表内元素不断交换, ⽆法保证先前的元素排列为⽌⼀直保持原样. ⽽插⼊排序的实现过程不包含交换, ⽽是提取某个元素将其插⼊数组中正确位置.插⼊排序的实现是将⼀个数组分为两个部分, ⼀部分排序完成, ⼀部分未进⾏排序. 初始状态下整个数组属于未排序部分, 排序完成部分为空.然后进⾏排序, 数组内的第⼀项被加⼊排序完成部分, 由于只有⼀项, ⾃然属于排序完成状态. 然后对未完成排序的余下部分的元素进⾏如下操作:1. 如果这⼀项的值应该在排序完成部分最后⼀项元素之后, 保留这⼀项在原有位置开始下⼀步;2. 如果这⼀项的值应该排在排序完成部分最后⼀项元素之前, 将这⼀项从未完成部分暂时移开, 将已完成部分的最后⼀项元素移后⼀个位置;3. 被暂时移开的元素与已完成部分倒数第⼆项元素进⾏⽐较;4. 如果被移除元素的值在最后⼀项与倒数第⼆项的值之间, 那么将其插⼊两者之间的位置, 否则继续与前⾯的元素⽐较, 将暂移出的元素放置已完成部分合适位置. 以此类推直到所有元素都被移⾄排序完成部分.实例说明:现在需要将数组var items = [5, 2, 6, 1, 3, 9];进⾏插⼊排序:1. 5属于已完成部分, 余下元素为未完成部分. 接下来提取出2, 因为5⽐2⼤, 于是5被移⾄靠右⼀个位置, 覆盖2, 占⽤2原本存在的位置. 这样本来存放5的位置(已完成部分的⾸个位置)就被空出, ⽽2在⽐5⼩, 因此将2置于这个位置, 此时结果为[2, 5, 6, 1, 3, 9];2. 接下来提取出6, 因为6⽐5⼤, 所以不操作提取出1, 1与已完成部分各个元素(2, 5, 6)进⾏⽐较, 应该在2之前, 因此2, 5, 6各向右移⼀位, 1置于已完成部分⾸位, 此时结果为[1, 2, 5, 6, 3, 9];3. 对余下未完成元素进⾏类似操作, 最后得出结果[1, 2, 3, 5, 6, 9];代码实现:function insertionSort(items) {let len = items.length, value, i, j;for (i = 0; i < len; i++) {value = items[i];for (j = i-1; j > -1 && items[j] > value; j--) {items[j+1] = items[j];}items[j+1] = value;}return items;};外层循环的遍历顺序是从数组的第⼀位到最后⼀位, 内层循环的遍历则是从后往前, 内层循环同时负责元素的移位.插⼊排序的时间复杂度为O(n^2)以上三种排序算法都⼗分低效, 因此实际应⽤中不要使⽤这三种算法, 遇到需要排序的问题, 应该⾸先使⽤JavaScript内置的⽅法Array.prototype.sort();参考:1.2.。

总结4种常⽤排序（快排、选择排序、冒泡排序、插⼊排序）⼀、选择排序1. 概念理解:最⼩的数值与第⼀个元素交换；在⼀个长度为3的数组中，在第⼀趟遍历3个数据，找出其中最⼩的数值与第⼀个元素交换最⼩的元素与第⼀个数交换(注意:这⾥的第⼀个数是指遍历的第⼀个数,实质上是数组的第⼆个数)第⼆趟遍历2个数据，找出其中最⼩的元素与第⼀个数交换⽽第三趟则是和⾃⼰⽐较,位置还是原来的位置2. 复杂度:平均时间复杂度：O（n^2）3. 例⼦://选择排序function selectionSortFn(arr){console.log('原数组:['+ arr + ']')for (var i = 0; i < arr.length; i++) {for (var j = i+1; j < arr.length; j++) {if (arr[i] > arr[j]) {var temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}}console.log(arr);}return arr;}var initArr = [10, 4, 8, 3];selectionSortFn(initArr);我们看⼀下打印的结果:![选择排序]原数组:[10,4,8,3][3, 10, 8, 4][3, 4, 10, 8][3, 4, 8, 10][3, 4, 8, 10]结合概念就很好理解了。

⼆、冒泡排序1. 概念理解:依次⽐较相邻的两个数，将⼩数放在前⾯，⼤数放在后⾯。

第⼀趟：⾸先⽐较第⼀个和第⼆个数，将⼩数放前，⼤数放后，然后⽐较第⼆个数和第三个数将⼩数放前，⼤数放后，如此继续，直⾄⽐较最后两个数，将⼩数放前，⼤数放后,⾄此第⼀趟结束。

在第⼆趟：仍从第⼀对数开始⽐较（因为可能由于第2个数和第3个数的交换，使得第1个数不再⼩于第2个数），将⼩数放前中，⼤数放后，⼀直⽐较到倒数第⼆个数（倒数第⼀的位置上已经是最⼤的），第⼆趟结束。

数据排序的方法1. 冒泡排序（Bubble Sort）：冒泡排序是一种简单的排序算法，它通过多次比较和交换相邻的元素，逐步将最大的元素移动到数组的末尾。

在每一轮循环中，最大的元素会“浮”到数组的末尾。

2. 插入排序（Insertion Sort）：插入排序是一种逐步构建有序序列的算法。

它从第二个元素开始，将每个元素插入到已排序序列的正确位置，以保持有序性。

3. 选择排序（Selection Sort）：选择排序每次从未排序的部分中选择最小的元素，然后与未排序部分的第一个元素交换位置。

这样，最小的元素被放置在正确的位置，然后再次选择最小的元素进行交换，直到整个数组排序完成。

4. 快速排序（Quick Sort）：快速排序是一种分治的排序算法。

它通过选择一个基准元素，将数组划分为比基准小和比基准大的两个子数组，然后递归地对这两个子数组进行排序，最终合并它们以得到完全排序的数组。

5. 归并排序（Merge Sort）：归并排序采用分治法，将数组分成两个子数组，对它们进行排序，然后合并它们以得到排序后的数组。

它通过递归地进行这个过程，直到子数组只有一个元素。

6. 堆排序（Heap Sort）：堆排序利用了二叉堆数据结构。

它将数组构建成最大堆，然后将最大元素（堆顶）与数组的末尾元素交换位置，并将堆的大小减 1。

接着，重新构建堆，再次交换最大元素和堆顶，直到整个数组排序完成。

7. 希尔排序（Shell Sort）：希尔排序是一种插入排序的改进版本，它通过使用特定的增量序列来对数组进行排序。

在每一轮中，按照增量序列将元素分组，并对每个组进行插入排序。

这些是一些常见的数据排序方法，每种方法都有其优缺点，适用于不同的数据规模和性能要求。

选择合适的排序方法取决于数据的特征、规模以及对排序性能的要求。

最简单的排序在日常生活中，我们经常需要将一些事物按照一定的规则进行排序。

排序是一种常见的操作，它可以让事物更加有序，便于管理和查找。

下面将介绍一些最简单的排序方法。

1. 冒泡排序冒泡排序是最简单的排序算法之一。

它的基本思想是通过相邻元素之间的比较和交换，将较大的元素逐渐“冒泡”到数组的末尾。

具体步骤如下：- 从数组的第一个元素开始，依次比较相邻的元素，如果前一个元素大于后一个元素，则交换它们的位置。

- 继续比较下一个相邻的元素，直到最后一个元素。

- 重复上述步骤，直到整个数组排序完成。

2. 选择排序选择排序也是一种简单的排序算法。

它的基本思想是每次从未排序的部分选择最小（或最大）的元素，放到已排序部分的末尾。

具体步骤如下：- 在未排序部分中找到最小（或最大）的元素，将其与未排序部分的第一个元素交换位置。

- 将已排序部分的末尾指针向后移动一位。

- 重复上述步骤，直到整个数组排序完成。

3. 插入排序插入排序是一种简单而有效的排序算法。

它的基本思想是将未排序部分的元素逐个插入到已排序部分的合适位置。

具体步骤如下：- 从第一个元素开始，将其视为已排序部分。

- 从未排序部分选择一个元素，按照大小顺序插入到已排序部分的合适位置。

- 重复上述步骤，直到整个数组排序完成。

通过以上三种最简单的排序方法，我们可以对一组数据进行排序。

这些排序方法虽然简单，但在实际应用中仍然具有一定的效率。

然而，对于较大规模的数据排序，这些简单的排序方法可能会显得效率低下。

在实际应用中，我们常常使用更复杂的排序算法，如快速排序、归并排序等。

排序在日常生活中无处不在，它不仅可以应用于数字的排序，还可以应用于字符串、对象等的排序。

通过排序，我们可以使数据更加有序，便于查找和处理。

在编程中，排序是一个重要的基本操作，掌握了常用的排序方法，可以更好地解决实际问题。

冒泡排序、选择排序和插入排序是最简单的排序方法。

它们的基本思想简单易懂，通过比较和交换或插入操作，可以将一组数据按照一定的规则进行排序。

三个数排序算法摘要：1.概述2.三个数排序算法的原理3.三个数排序算法的实现4.三个数排序算法的优缺点5.总结正文：1.概述在计算机科学中，排序算法是一种常见的算法，用于将一组数据按照一定的顺序进行排列。

在实际应用中，排序算法的效率和稳定性至关重要。

本文将介绍三个数排序算法，包括冒泡排序、选择排序和插入排序，并分析它们的原理、实现和优缺点。

2.三个数排序算法的原理(1) 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历待排序序列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。

遍历序列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该序列已经排序完成。

(2) 选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法。

它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。

(3) 插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法，它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。

插入排序在实现上，通常采用in-place 排序（即只需用到O(1) 的额外空间的排序），因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。

3.三个数排序算法的实现(1) 冒泡排序```pythondef bubble_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):for j in range(0, n-i-1):if arr[j] > arr[j+1]:arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]return arr```(2) 选择排序```pythondef select_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):min_index = ifor j in range(i+1, n):if arr[j] < arr[min_index]:min_index = jarr[i], arr[min_index] = arr[min_index], arr[i] return arr```(3) 插入排序```pythondef insert_sort(arr):n = len(arr)for i in range(1, n):key = arr[i]j = i-1while j >= 0 and key < arr[j]:arr[j+1] = arr[j]j -= 1arr[j+1] = keyreturn arr```4.三个数排序算法的优缺点(1) 冒泡排序优点：简单直观，易于理解。

序号排序规则序号排序，又称序列排序，是一种基于比较和交换的排序算法。

根据一定的规则，将待排序的数据值进行比较，并根据结果来对其进行交换，以达到排序的效果。

目前绝大多数排序都是采用序号排序算法来实现的，序号排序算法同时也是最常见和最简单的排序算法，它主要有三种排序算法：选择排序、插入排序和冒泡排序。

一、选择排序选择排序算法，也叫作简单选择排序，是一种比较简单的排序算法。

它的基本思想是：首先在未排序的序号序列中，找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置；然后，再从剩余未排序元素中，继续寻找最小（大）元素，然后放到排序序列的正确位置；以此类推，直到所有元素均排序完毕。

选择排序算法的实现非常容易，只需要N-1次比较，它的运行时间与输入序列的无序程度直接相关，且选择排序不受空间的影响，使它成为一种比较有效的排序算法。

二、插入排序插入排序算法，也称为直接插入排序，是一种简单的排序算法。

它的基本原理是将待排序的序列看成由一个有序部分和一个无序部分组成，将无序部分的第1个元素插入到有序部分中，形成新的有序部分，重复以上过程，直到全部有序。

插入排序算法的实现要综合两个部分，一部分为将插入的元素依次比较其前面已有序的元素并找到一个合适的位置放置，另一部分为将元素移动到该位置。

插入排序的时间复杂度也是受输入序列的影响，但它很少受空间的影响，也就是说它的空间复杂度为O(1)，所以它是一种较好的排序算法。

三、冒泡排序冒泡排序，又称冒险排序、起泡排序，是一种比较简单的排序算法。

它的基本思想是：通过对待排序元素按序号顺序进行多次比较和移动位置，使得比较的每一轮中最大（小）的元素逐渐“冒泡”到序列的末尾（起点）。

冒泡排序的实现要进行N-1轮比较，在每轮比较中，比较相邻的两个元素，如果无序（顺序），则交换位置，每轮比较结束，最大（小）元素就会“浮”到序列的末尾（起点），然后继续下一轮比较。

冒泡排序的运行时间与输入序列的无序程度成反比。

排序算法总结【篇一：排序算法总结】1、稳定排序和非稳定排序简单地说就是所有相等的数经过某种排序方法后，仍能保持它们在排序之前的相对次序，我们就说这种排序方法是稳定的。

反之，就是非稳定的。

比如：一组数排序前是a1，a2，a3，a4，a5，其中a2=a4，经过某种排序后为a1，a2，a4，a3，a5，则我们说这种排序是稳定的，因为a2排序前在a4的前面，排序后它还是在a4的前面。

假如变成a1，a4，a2，a3，a5就不是稳定的了。

2、内排序和外排序在排序过程中，所有需要排序的数都在内存，并在内存中调整它们的存储顺序，称为内排序；在排序过程中，只有部分数被调入内存，并借助内存调整数在外存中的存放顺序排序方法称为外排序。

3、算法的时间复杂度和空间复杂度所谓算法的时间复杂度，是指执行算法所需要的计算工作量。

一个算法的空间复杂度，一般是指执行这个算法所需要的内存空间。

功能：选择排序输入：数组名称（也就是数组首地址）、数组中元素个数算法思想简单描述：在要排序的一组数中，选出最小的一个数与第一个位置的数交换；然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。

选择排序是不稳定的。

【篇二：排序算法总结】在计算机科学所使用的排序算法通常被分类为：计算的复杂度（最差、平均、和最好性能），依据列表（list）的大小（n）。

一般而言，好的性能是O（nlogn），且坏的性能是O（n2）。

对于一个排序理想的性能是O（n）。

仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要O（nlogn）。

内存使用量（以及其他电脑资源的使用）稳定度：稳定排序算法会依照相等的关键（换言之就是值）维持纪录的相对次序。

也就是一个排序算法是稳定的，就是当有两个有相等关键的纪录R和S，且在原本的列表中R出现在S之前，在排序过的列表中R也将会是在S之前。

一般的方法：插入、交换、选择、合并等等。

交换排序包含冒泡排序和快速排序。

C语言三种基本排序方法
一、选择排序法。

选择排序法的第一层循环从起始元素开始选到倒数第二个元素，主要是在每次进入的第二层循环之前，将外层循环的下标赋值给临时变量，接下来的第二层循环中，如果发现有比这个最小位置处的元素更小的元素，则将那个更小的元素的下标赋给临时变量，最后，在二层循环退出后，如果临时变量改变，则说明，有比当前外层循环位置更小的元素，需要将这两个元素交换。

二、冒泡排序法。

冒泡排序算法的运作如下：（从后往前）比较相邻的元素。

如果第一个比第二个大，就交换他们两个。

对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。

在这一点，最后的元素应该会是最大的数。

针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。

持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。

三、插入排序法。

所谓插入排序法，就是检查第i个数字，如果在它的左边的数字比它大，进行交换，这个动作一直继续下去，直到这个数字的左边数字比它还要小，就可以停止了。

插入排序法主要的回圈有两个变数：i和j，每一次执行这个回圈，就会将第i个数字放到左边恰当的位置去。

插入排序的基本思想是：每步将一个待排序的纪录，按其关
键码值的大小插入前面已经排序的文件中适当位置上，直到全部插入完为止（分为直接插入法和折半插入法）。

⼗种排序算法的讲解过程⼀、排序算法概述1、定义将杂乱⽆章的数据元素，通过⼀定的⽅法按关键字顺序排列的过程叫做排序。

2、分类⼗种常见排序算法可以分为两⼤类：⾮线性时间⽐较类排序：通过⽐较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此称为⾮线性时间⽐较类排序。

线性时间⾮⽐较类排序：不通过⽐较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于⽐较排序的时间下界，以线性时间运⾏，因此称为线性时间⾮⽐较类排序。

3、⽐较4、相关概念稳定：如果a原本在b前⾯且a=b，排序之后a仍然在b的前⾯。

不稳定：如果a原本在b的前⾯且a=b，排序之后 a 可能会出现在 b 的后⾯。

时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。

反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。

空间复杂度：是指算法在计算机内执⾏时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。

内部排序：所有排序操作都在内存中完成。

本⽂主要介绍的是内部排序。

外部排序：待排序记录的数量很⼤，以致于内存不能⼀次容纳全部记录，所以在排序过程中需要对外存进⾏访问的排序过程。

⼆、各算法原理及实现下⾯我们来逐⼀分析⼗⼤经典排序算法，主要围绕下列问题展开：1、算法的基本思想是什么？2、算法的代码实现？3、算法的时间复杂度是多少？（平均、最好、最坏）什么情况下最好？什么情况下最坏？4、算法的空间复杂度是多少？5、算法的稳定性如何？1、冒泡排序（Bubble Sort）①基本思想冒泡排序是⼀种简单的排序算法。

它重复地⾛访过要排序的数列，⼀次⽐较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。

⾛访数列的⼯作是重复地进⾏直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。

这个算法的名字由来是因为每趟⽐较将当前数列未排序部分的最⼤的元素“沉”到数列末端，⽽⼩的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

②算法描述1）⽐较相邻的元素。

如果前⼀个⽐后⼀个⼤，就交换它们两个；2）对每⼀对相邻元素作同样的⼯作，从开始第⼀对到结尾的最后⼀对，这样在最后的元素应该会是最⼤的数；3）针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后⼀个；4）重复步骤1~3，直到排序完成。