简述各种排序算法的优缺点

Answer 1

　　一、冒泡排序
　　已知一组无序数据a[1]、a[2]、……a[n]，需将其按升序排列。首先比较a[1]与 a[2]的值，若a[1]大于a[2]则交换 两者的值，否则不变。再比较a[2]与a[3]的值，若a[2]大于a[3]则交换两者的值，否则不变。再比 较a[3]与a[4]，以此 类推，最后比较a[n-1]与a[n]的值。这样处理一轮后，a[n]的值一定是这组数据中最大的。再对a[1]~a[n- 1]以相同方法 处理一轮，则a[n-1]的值一定是a[1]~a[n-1]中最大的。再对a[1]~a[n-2]以相同方法处理一轮，以此类推。共处理 n-1 轮 后a[1]、a[2]、……a[n]就以升序排列了。
　　优点：稳定；
　　缺点：慢，每次只能移动相邻两个数据。

　　二、选择排序
　　每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，顺序放在已排好序的数列的最后，直到全部待排序的数 据元素排完。
　　选择排序是不稳定的排序方法。
　　n 个记录的文件的直接选择排序可经过n-1 趟直接选择排序得到有序结果：
　　①初始状态：无序区为R[1..n]，有序区为空。
　　②第1 趟排序 在无序区R[1..n]中选出关键字最小的记录R[k]，将它与无序区的第1 个记录R[1]交换，使R[1..1]和R[2..n]分别变 为记录个数增加1 个的新有序区和记录个数减少1 个的新无序区。
　　③第i 趟排序
　　第i 趟排序开始时，当前有序区和无序区分别为R[1..i-1]和R(1≤i≤n-1)。该趟 排序从当前无序区中选出关键字最 小的记录 R[k]，将它与无序区的第1 个记录R 交换，使R[1..i]和R 分别变为记录个数增加1 个的新有序区和记录个数减少 1 个的新无序区。
　　这样，n 个记录的文件的直接选择排序可经过n-1 趟直接选择排序得到有序结果。
　　优点：移动数据的次数已知（n-1 次）；
　　缺点：比较次数多。

　　三、插入排序
　　已知一组升序排列数据a[1]、a[2]、……a[n]，一组无序数据b[1]、 b[2]、……b[m]，需将二者合并成一个升序数列。 首先比较b[1]与a[1]的值，若b[1]大于a[1]，则跳过，比较b[1]与a[2]的值， 若b[1]仍然大于a[2]，则继续跳过，直 到b[1]小于a 数组中某一数据a[x]，则将a[x]~a[n]分别向后移动一位，将b[1]插入到原来 a[x]的位置这就完成了b[1] 的插入。b[2]~b[m]用相同方法插入。（若无数组a，可将b[1]当作n=1 的数组a）
　　优点：稳定，快；
　　缺点：比较次数不一定，比较次数越少，插入点后的数据移动越多，特别是当数据总量庞大的时候，但用链表可以解决 这个问题。

　　四、缩小增量排序
　　由希尔在1959 年提出，又称希尔排序(shell 排序)。
　　已知一组无序数据a[1]、a[2]、……a[n]，需将其按升序排列。发现当n 不大时，插入 排序的效果很好。首先取一增 量d(d<n)，将a[1]、a[1+d]、a[1+2d]……列为第一组，a[2]、a[2+d]、 a[2+2d]……列为第二组……，a[d]、a[2d]、a[3d]……="" 列为最后一组以次类推，在各组内用插入排序，然后取d'<d，重复上述操="" 作，直到d="1。"
　　优点：快，数据移动少；=""
　　缺点：不稳定，d="" 的取值是多少，应取多少个不同的值，都无法确切知道，只能凭经验来取。=""

　　五、快速排序=""
　　快速排序是冒泡排序的改进版，是目前已知的最快的排序方法。
　　="" 已知一组无序数据a[1]、a[2]、……a[n]，需将其按升序排列。首先任取数据a[x]="" 作为基准。比较a[x]与其它数据并="" 排序，使a[x]排在数据的第k="" 位，并且使a[1]~a[k-1]中的每一个数="" 据a[x]，然后采 用分治的策略分别对a[1]~a[k-1]和a[k+1]~a[n] 两组数据进行快速排序。
　　优点：极快，数据移动少；
　　缺点：不稳定。

Answer 2

排序的算法有很多，对空间的要求及其时间效率也不尽相同。下面列出了一些常见的排序算法。这里面插入排序和冒泡排序又被称作简单排序，他们对空间的要求不高，但是时间效率却不稳定；而后面三种排序相对于简单排序对空间的要求稍高一点，但时间效率却能稳定在很高的水平。基数排序是针对关键字在一个较小范围内的排序算法。
插入排序
冒泡排序
选择排序
快速排序
堆排序
归并排序
基数排序
希尔排序
插入排序
插入排序是这样实现的：
首先新建一个空列表，用于保存已排序的有序数列（我们称之为"有序列表"）。
从原数列中取出一个数，将其插入"有序列表"中，使其仍旧保持有序状态。
重复2号步骤，直至原数列为空。
插入排序的平均时间复杂度为平方级的，效率不高，但是容易实现。它借助了"逐步扩大成果"的思想，使有序列表的长度逐渐增加，直至其长度等于原列表的长度。
冒泡排序
冒泡排序是这样实现的：
首先将所有待排序的数字放入工作列表中。
从列表的第一个数字到倒数第二个数字，逐个检查：若某一位上的数字大于他的下一位，则将它与它的下一位交换。
重复2号步骤，直至再也不能交换。
冒泡排序的平均时间复杂度与插入排序相同，也是平方级的，但也是非常容易实现的算法。
选择排序
选择排序是这样实现的：
设数组内存放了n个待排数字，数组下标从1开始，到n结束。
i=1
从数组的第i个元素开始到第n个元素，寻找最小的元素。
将上一步找到的最小元素和第i位元素交换。
如果i=n－1算法结束，否则回到第3步
选择排序的平均时间复杂度也是O(n²)的。
举例：
564
比如说这个，我想让它从小到大排序，怎么做呢？
第一步：从第一位开始找最小的元素，654中4最小，与第一位交换。结果为465
第二步：从第二位开始找最小的元素，65中5最小，与第二位交换。结果为456
第三步：i=2，n=3，此时i=n-1，算法结束
完成
快速排序
现在开始，我们要接触高效排序算法了。实践证明，快速排序是所有排序算法中最高效的一种。它采用了分治的思想：先保证列表的前半部分都小于后半部分，然后分别对前半部分和后半部分排序，这样整个列表就有序了。这是一种先进的思想，也是它高效的原因。因为在排序算法中，算法的高效与否与列表中数字间的比较次数有直接的关系，而"保证列表的前半部分都小于后半部分"就使得前半部分的任何一个数从此以后都不再跟后半部分的数进行比较了，大大减少了数字间不必要的比较。但查找数据得另当别论了。
堆排序
堆排序与前面的算法都不同，它是这样的：
首先新建一个空列表，作用与插入排序中的"有序列表"相同。
找到数列中最大的数字，将其加在"有序列表"的末尾，并将其从原数列中删除。
重复2号步骤，直至原数列为空。
堆排序的平均时间复杂度为nlogn,效率高（因为有堆这种数据结构以及它奇妙的特征，使得"找到数列中最大的数字"这样的操作只需要O(1)的时间复杂度，维护需要logn的时间复杂度），但是实现相对复杂（可以说是这里7种算法中比较难实现的）。
看起来似乎堆排序与插入排序有些相像，但他们其实是本质不同的算法。至少，他们的时间复杂度差了一个数量级，一个是平方级的，一个是对数级的。
各算法的时间复杂度
平均时间复杂度
插入排序 O(n2)
冒泡排序 O(n2)
选择排序 O(n2)
快速排序 O(n log n)
堆排序 O(n log n)
归并排序 O(n log n)
基数排序 O(n)
希尔排序 O(n1.25)

来源http://baike.baidu.com/view/297739.htm

Answer 3

答：排序考评法最大的优点是简便易行，但不足之处也很突出：(1)考评主要依靠主观判断进行排序，不同考评者的倾向性不同，会造成排序中的偏差；(2)没有具体的考评标准，在两个人业绩相近时，很难确定其先后顺序；(3)被考评者仅仅知道自己的排序情况，不能明确自身优点和不足。