比較常用的排序方法（升序）：

冒泡排序：最常用的排序方法。大體思路就是每次選出一個最大值，第二次選出次大值，基本上就是兩個for循環。

雞尾酒排序：冒泡排序方法的變種，雞尾酒排序，待排序數組首先從0->n-1找出最大值，然后n-2->0找出最小值，然后再從1->n-2找次大值……依次類推……一個while循環，里面套兩個for循環即可。

奇偶排序：也是冒泡排序的變種。一個while循環，里面兩個for循環，但是一個for循環從0開始，一個從1開始，每次加2，比較相鄰兩個數值大小。

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快速排序：是分之思想的一種體現。對于一個待排序隊列，首先選擇一個基準，掃描數據，大于這個基準數據的元素放在右側，小于的放在左側，然后左側和右側的數據又是待排序隊列，再分別選擇基準……遞歸下去，知道全部都是有序的。

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插入排序：是一種比較直觀的排序方法，從待排序隊列中構建有序隊列，把剩余的待排序數據插入到有序隊列中。

希爾排序：分步長排序法，對相隔步長的數據分別進行排序，然后減小步長，直至步長為1，主要可以減少數據的移動次數。

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選擇排序：選擇一個最大元素放入隊尾，然后從剩余的元素中選擇最大的放入隊尾的前一位置，直到待排序數組中只有一個元素為止。

堆排序算法：選擇排序的一種，不停的構建大（小）頂堆，然后取出頂，得到有序序列。

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歸并排序：也是典型的分治法思想的應用，是把兩個有序的序列合并成一個有序序列。其中這兩個有序序列分別是有兩個有序序列合并而成。

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基數排序：是一種比較型整數排序算法，把待比較的數值按照位數切割成不同的數值，從權值小的位開始比較大小，每個位數分別比較。

分類	排序方法	穩定性	平均時間復雜度	空間復雜度
交換排序	冒泡排序	穩定	O(n2)	O(1)
	雞尾酒排序	穩定	O(n2)	O(1)
	奇偶排序	穩定	O(n2)	O(1)
	快速排序	不穩定	O(nlogn)	O(logn)~O(n)
插入排序	直接插入排序	穩定	O(n2)	O(1)
	希爾排序	不穩定	O(n1.25)	O(1)
選擇排序	選擇排序	不穩定	O(n2)	O(1)
	堆排序	不穩定	O(nlogn)	O(1)
歸并排序	歸并排序	穩定	O(nlogn)	O(n)
分布排序	基數排序	穩定	O(nd)d為位數	O(nd)

還有一種比較好用的排序方法是二叉樹排序法，是插入排序的一種，平均時間復雜度也不高，而且還能夠方便的動態查找。在某些動態查找應用中可以很方便的應用。關于二叉樹排序方法可以參考如下鏈接，我在后續的文章中也會具體寫二叉排序樹的相關操作。

常見排序方法：

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#ifndef SORT_H_INCLUDED #define SORT_H_INCLUDED /**定義了各種排序方法 增序**/void swap(int *a,int *b) {int temp=*a;*a=*b;*b=temp; }///冒泡排序 void bubbling_sort(int * array,int len) {int i,j;for(i=0;i<len,i++){for(j=0;j<len-1-i;j++){if(array[j]>array[j+1]){swap(array[j],array[j+1]);}}} }///快速排序 int partion(int *arr, int left, int right) {int pValue=arr[left],pos=left,i=left;swap(&arr[left],&arr[right]);///保存在最后一個單元里面while(i++<right-1){if(arr[i]<pValue){swap(&arr[i],&arr[pos++]);}}swap(&arr[right],&arr[pos]);return pos; } //遞歸實現 void quickSort1(int *arr, int left, int right) {int p=0;if(left<right){p=partion(arr,left,right);quickSort1(arr,left,p-1);quickSort1(arr,p+1,right);} }

//非遞歸實現
void quickSort2(int *arr,int left,int right)
{
　　stack<int> positions;
　　int pos,l,r;
　　if(left<right){//首先計算一次，把下次要計算的位置壓入棧中
　　　　pos=partion(arr,left,right);
　　　　if(pos-1>left){
　　　　　　positions.push(left);
　　　　　　postions.push(pos-1);
　　　　}
　　　　if(pos+1<right){
　　　　　　positions.push(pos+1);
　　　　　　positions.push(right);
　　　　}
　　}

　　while(!positions.empty()){//依次從棧中取出數據，進行分割
　　　　r=positions.top();
　　　　positions.pop();
　　　　l=positions.top();
　　　　positions.pop();
　　　　pos=partion(arr,l,r);　

　　　　if(pos-1>left){
　　　　　　positions.push(left);
　　　　　　postions.push(pos-1);
　　　　} 　　　　if(pos+1<right){
　　　　　　positions.push(pos+1);
　　　　　　positions.push(right);
　　　　}
　　}
} ///堆排序 void heapfiy(int arr, int current, int heap_size) {int l=2*current+1,r=2*current+2,largest=current;if(l<heap_size&&arr[l]>arr[largest]){largest=l;}if(r<heap_size&&arr[r]>arr[largest]){largest=r;}if(largest!=current){swap(&arr[largest],&arr[current]);heapfiy(arr,largest,heap_size);} }void build_heap(int *arr,int len) {int i;for(i=(len-2)/2;i>=0;i--){heapfiy(arr,i,len);} }void heapSort(int *arr,int len) {int i=0;build_heap(arr,len);for(i=len-1;i>=0;i--){swap(&arr[0],&arr[i]);heapfiy(arr,0,i);} }//歸并排序 void merge_min(int* arr1,int len1,int* arr2, int len2) {int *tempSpace=(int*)malloc(sizeof(int)*(len1+len2));int i=0,j=0,k=0;while(i<len1&&j<len2){if(arr1[i]<arr2[j]){tempSpace[k++]=arr1[i++];} else {tempSpace[k++]=arr2[j++];}}while(i<len1){tempSpace[k++]=arr1[i++];}while(j<len2){tempSpace[k++]=arr2[j++];}for(k=0;k<len1+len2;k++){arr1[k]=tempSpace[k];}free(tempSpace); }void merge_sort(int *arr,int n) {if(n<=1) return;int half=n/2;merge_sort(arr,half);merge_sort(arr+half,n-half);merge_min(arr,half,arr+half,n-half); }#endif // SORT_H_INCLUDED

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http://www.cnblogs.com/sdlypyzq/archive/2011/09/10/2172937.html

二叉查找樹

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轉載于:https://www.cnblogs.com/havePassed/p/3585375.html

《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的常见排序方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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