這可能是最有趣的一節(jié)。排序的考題，在各大公司的筆試里最喜歡出了，但我看多數(shù)考得都很簡單，通常懂得冒泡排序就差不多了，確實，我在剛學數(shù)據(jù)機構時候，覺得冒泡排序真的很“精妙”，我怎么就想不出呢？呵呵，其實冒泡通常是效率最差的排序算法，差多少？請看本文，你一定不會后悔的。

1、冒泡排序（Bubbler Sort）

前面剛說了冒泡排序的壞話，但冒泡排序也有其優(yōu)點，那就是好理解，穩(wěn)定，再就是空間復雜度低，不需要額外開辟數(shù)組元素的臨時保存控件，當然了，編寫起來也容易。

其算法很簡單，就是比較數(shù)組相鄰的兩個值，把大的像泡泡一樣“冒”到數(shù)組后面去，一共要執(zhí)行N的平方除以2這么多次的比較和交換的操作（N為數(shù)組元素），其復雜度為Ο(n²)，如圖：

 2、直接插入排序（Straight Insertion Sort）

冒泡法對于已經(jīng)排好序的部分（上圖中，數(shù)組顯示為白色底色的部分）是不再訪問的，插入排序卻要，因為它的方法就是從未排序的部分中取出一個元素，插入到已經(jīng)排好序的部分去，插入的位置我是從后往前找的，這樣可以使得如果數(shù)組本身是有序（順序）的話，速度會非常之快，不過反過來，數(shù)組本身是逆序的話，速度也就非常之慢了，如圖：

3、二分插入排序（Binary Insertion Sort）

這是對直接插入排序的改進，由于已排好序的部分是有序的，所以我們就能使用二分查找法確定我們的插入位置，而不是一個個找，除了這點，它跟插入排序沒什么區(qū)別，至于二分查找法見我前面的文章（本系列文章的第四篇）。圖跟上圖沒什么差別，差別在于插入位置的確定而已，性能卻能因此得到不少改善。（性能分析后面會提到）

4、直接選擇排序（Straight Selection Sort）

這是我在學數(shù)據(jù)結構前，自己能夠想得出來的排序法，思路很簡單，用打擂臺的方式，找出最大的一個元素，和末尾的元素交換，然后再從頭開始，查找第1個到第N-1個元素中最大的一個，和第N-1個元素交換……其實差不多就是冒泡法的思想，但整個過程中需要移動的元素比冒泡法要少，因此性能是比冒泡法優(yōu)秀的。看圖：

5、快速排序（Quick Sort）

快速排序是非常優(yōu)秀的排序算法，初學者可能覺得有點難理解，其實它是一種“分而治之”的思想，把大的拆分為小的，小的再拆分為更小的，所以你一會兒從代碼中就能很清楚地看到，用了遞歸。如圖：

其中要選擇一個軸值，這個軸值在理想的情況下就是中軸，中軸起的作用就是讓其左邊的元素比它小，它右邊的元素不小于它。（我用了“不小于”而不是“大于”是考慮到元素數(shù)值會有重復的情況，在代碼中也能看出來，如果把“>=”運算符換成“>”，將會出問題）當然，如果中軸選得不好，選了個最大元素或者最小元素，那情況就比較糟糕，我選軸值的辦法是取出第一個元素，中間的元素和最后一個元素，然后從這三個元素中選中間值，這已經(jīng)可以應付絕大多數(shù)情況。

6、改進型快速排序（Improved Quick Sort）

快速排序的缺點是使用了遞歸，如果數(shù)據(jù)量很大，大量的遞歸調用會不會導致性能下降呢？我想應該會的，所以我打算作這么種優(yōu)化，考慮到數(shù)據(jù)量很小的情況下，直接選擇排序和快速排序的性能相差無幾，那當遞歸到子數(shù)組元素數(shù)目小于30的時候，我就是用直接選擇排序，這樣會不會提高一點性能呢？我后面分析。排序過程可以參考前面兩個圖，我就不另外畫了。

7、桶排序（Bucket Sort）

這是迄今為止最快的一種排序法，其時間復雜度僅為Ο(n)，也就是線性復雜度！不可思議吧？但它是有條件的。舉個例子：一年的全國高考考生人數(shù)為500萬，分數(shù)使用標準分，最低100，最高900，沒有小數(shù)，你把這500萬元素的數(shù)組排個序。我們抓住了這么個非常特殊的條件，就能在毫秒級內完成這500萬的排序，那就是：最低100，最高900，沒有小數(shù)，那一共可出現(xiàn)的分數(shù)可能有多少種呢？一共有900-100+1=801，那么多種，想想看，有沒有什么“投機取巧”的辦法？方法就是創(chuàng)建801個“桶”，從頭到尾遍歷一次數(shù)組，對不同的分數(shù)給不同的“桶”加料，比如有個考生考了500分，那么就給500分的那個桶（下標為500-100）加1，完成后遍歷一下這個桶數(shù)組，按照桶值，填充原數(shù)組，100分的有1000人，于是從0填到999，都填1000，101分的有1200人，于是從1000到2019，都填入101……如圖：

很顯然，如果分數(shù)不是從100到900的整數(shù)，而是從0到2億，那就要分配2億個桶了，這是不可能的，所以桶排序有其局限性，適合元素值集合并不大的情況。

8、基數(shù)排序（Radix Sort）

基數(shù)排序是對桶排序的一種改進，這種改進是讓“桶排序”適合于更大的元素值集合的情況，而不是提高性能。它的思想是這樣的，比如數(shù)值的集合是8位整數(shù)，我們很難創(chuàng)建一億個桶，于是我們先對這些數(shù)的個位進行類似桶排序的排序（下文且稱作“類桶排序”吧），然后再對這些數(shù)的十位進行類桶排序，再就是百位……一共做8次，當然，我說的是思路，實際上我們通常并不這么干，因為C++的位移運算速度是比較快，所以我們通常以“字節(jié)”為單位進行桶排序。但下圖為了畫圖方便，我是以半字節(jié)（4 bit）為單位進行類桶排序的，因為字節(jié)為單位進行桶排得畫256個桶，有點難畫，如圖：

基數(shù)排序適合數(shù)值分布較廣的情況，但由于需要額外分配一個跟原始數(shù)組一樣大的暫存空間，它的處理也是有局限性的，對于元素數(shù)量巨大的原始數(shù)組而言，空間開銷較大。性能上由于要多次“類桶排序”，所以不如桶排序。但它的復雜度跟桶排序一樣，也是Ο(n)，雖然它用了多次循環(huán)，但卻沒有循環(huán)嵌套。

9、性能分析和總結

先不分析復雜度為Ο(n)的算法，因為速度太快，而且有些條件限制，我們先分析前六種算法，即：冒泡，直接插入，二分插入，直接選擇，快速排序和改進型快速排序。

我的分析過程并不復雜，嘗試產生一個隨機數(shù)數(shù)組，數(shù)值范圍是0到7FFF，這正好可以用C++的隨機函數(shù)rand()產生隨機數(shù)來填充數(shù)組，然后嘗試不同長度的數(shù)組，同一種長度的數(shù)組嘗試10次，以此得出平均值，避免過多波動，最后用Excel對結果進行分析，OK，上圖了。

最差的一眼就看出來了，是冒泡，直接插入和直接選擇旗鼓相當，但我更偏向于使用直接選擇，因為思路簡單，需要移動的元素相對較少，況且速度還稍微快一點呢，從圖中看，二分插入的速度比直接插入有了較大的提升，但代碼稍微長了一點點。

令人感到比較意外的是快速排序，3萬點以內的快速排序所消耗的時間幾乎可以忽略不計，速度之快，令人振奮，而改進型快速排序的線跟快速排序重合，因此不畫出來。看來要對快速排序進行單獨分析，我加大了數(shù)組元素的數(shù)目，從5萬到150萬，畫出下圖：

可以看到，即便到了150萬點，兩種快速排序也僅需差不多半秒鐘就完成了，實在快，改進型快速排序性能確實有微略提高，但并不明顯，從圖中也能看出來，是不是我設置的最小快速排序元素數(shù)目不太合適？但我嘗試了好幾個值都相差無幾。

最后看線性復雜度的排序，速度非常驚人，我從40萬測試到1200萬，結果如圖：

可見稍微調整下算法，速度可以得到質的飛升，而不是我們以前所認為的那樣：再快也不會比冒泡法快多少啊？

我最后制作一張表，比較一下這些排序法：

還有一個最后：附上我的代碼。