本文總結了頻繁出現在面試題中的排序算法，並提供了java和python兩種語言實現，作爲自己複習的總結，也希望對其他找工作的朋友們有所幫助。

一、快速排序：

快速排序通常情況下，是用於排序的最佳的實用選擇。這是因爲其平均性能相當好：期望的運行時間爲O(nlogn),且O(nlogn)記號中隱藏的常數因子很小。另外，它還能夠進行就地排序，在虛存環境中也能很好地工作。接下來我們便來好好了解一下快速排序的思想。

1、時間複雜度： best: O(n*logn) average: O(n*logn) worst: O(n^2)

2、空間複雜度： O(logn)

3、算法描述：

像合併排序一樣，快速排序也是基於分支模式的，主要分爲以下三個步驟：分解、解決、合併

4、快速排序的數據結構：

QUICKSORT(A, p, r)
    if p<r
        then q <- PARTITION(A, p, r)
            QUICKSORT(A, p, q-1)
            QUICKSORT(A, q+1, r)

爲排序一個完整的數組A,最初的調用是QUICKSORT(A, 1, length(A))

快速排序算法的關鍵是PARTITION過程，它對子數組A[p...r]進行就地重排：

PARTITION(A，p, r)
    x <- A[r]
    i <- p-1
    for j <- p to r-1
        do if A[j]<=x
            then i <- i+1
                exchange A[i] <-> A[j]
    exchange A[i+1] <-> A[r]
    return i+1

5、python實現快速排序代碼：

'''
    quick_sort
    author: fuhongyu
    time: 2018-07-27
    time complecity： O(nlog(n))
    object：15 minutes
'''

def quick_sort(array, l, r):
    if l < r:
        q = partition(array, l, r)
        quick_sort(array, l, q - 1)
        quick_sort(array, q + 1, r)
    return array
 
def partition(array, l, r):
    x = array[r]
    i = l - 1
    for j in range(l, r):
        if array[j] <= x:
            i += 1
            array[i], array[j] = array[j], array[i]
    array[i + 1], array[r] = array[r], array[i+1]
    return i + 1

測試快速排序代碼：

lists = [3,5,1,2,7]
quick_sort(lists, 0, len(lists)-1)

6、java實現快速排序：

package test;

/**
 * 
 * @author FHY
 * 實現快速排序
 * 2019.6.6
 */
public class QuickSortDemo {
	public static void main(String[] args) {
		int[] nums = {2,4,1,6,3,8,5};
		int n = nums.length;
		quickSort(nums, 0, n-1);
		for (int i : nums) {
			System.out.println(i);
		}	
	}

	private static void quickSort(int[] nums, int p, int n) {
			if (p>=n) return;
			int q = getPartition(nums,p, n);//獲取分區
			quickSort(nums, p, q-1);
			quickSort(nums, q+1, n);		
	}		
	
	/** 
	 * @param nums 數組
	 * @param p 要比較的左邊界
	 * @param r 要比較的右邊界
	 * @return 返回劃分分區的中間節點
	 * 將最後一個元素作爲標誌位pivot,通過比較將小於標誌位的元素放到左邊，大於標誌位的放到右邊
	 */
	private static int getPartition(int[] nums, int p, int r) {
		int pivot = nums[r]; //把最後一個元素作爲標誌
		int i = p; 
		
		for(int j = p; j <= r-1; j++){
			if(nums[j] < pivot){
				//交換nums[j]和nums[i]
				int temp = nums[i];
				nums[i] = nums[j];
				nums[j] = temp;
				i++;
			}
		}
		//交換pivot和nums[i]
		int temp1 = nums[i];
		nums[i] = nums[r];
		nums[r] = temp1;
		return i;
	}
}

二、歸併排序：

1、簡單介紹：歸併排序採取了分治法的思想，在每一層遞歸上都有三個步驟：<1>分解 <2>解決 <3> 合併

2、時間複雜度：best: O(n*logn) average: O(n*logn) worst: O(n*logn)

3、空間複雜度：O(n)

4、合併排序算法數據結構：

MERGE_SORT(A, p, r)
    if p < r
        then q <- (p+r)/2  # 取下限
           MERGE_SORT(A, p, q) 
           MERGE_SORT(A, q+1, r)
           MERGE(A, p, q, r)

5、python實現合併排序算法代碼：

'''
    merge_sort
    author: fuhongyu
    time: 2018-07-27
    time complexity： O(n^2)
    objective：15 minutes
    
''' 
def merge(a ,b):#  合併兩個list
    i = 0
    j = 0
    result = []
    while i<len(a) and j <len(b):
        if a[i] < b[j]:
            result.append(a[i])
            i += 1
        else:
            result.append(b[j])
            j += 1
    if i == len(a):
        for i in b[j:]:
            result.append(i)
    else:
        for i in a[i:]:
            result.append(i)
    return result


def merge_sort(lists): 
    if len(lists) <= 1:
        return lists
    middle = len(lists)//2
    left = merge_sort(lists[:middle])
    right = merge_sort(lists[middle:])
    return merge(left, right)

測試排序函數：

lists = [3,4,2,6,4,8,3,0,20,34,1,4,56,3]
merge_sort(lists)

6、java代碼實現：

package test;

/**
 * @author FHY
 * 歸併排序算法實現
 * 2019.6.6
 */
public class MergeSortMain {

	public static void main(String[] args) {
		int[] nums = {2,4,1,6,3,8,5};
		int n = nums.length - 1;
		merge(nums, 0, n);
		for (int i : nums) {
			System.out.println(i);
		}
	}
	
	public static void merge(int[] arr, int start, int end){
		if (start >= end) 
			return;
		int mid = start + (end - start)/2;
		merge(arr, start, mid);
		merge(arr, mid + 1, end);
		sort(arr, start, mid, end);
	}

	private static void sort(int[] arr, int start, int mid, int end) {
		int index1 = start;
		int index2 = mid + 1;
		int[] result = new int[end - start + 1];
		int index = 0;
		while(index1 <= mid && index2 <= end){
			if(arr[index1] <= arr[index2]){
				result[index++] = arr[index1++];
			}else
				result[index++] = arr[index2++];
		}
		if(index1 <= mid)
			result[index++] = arr[index1++];
		else if(index2 <= end)
			result[index++] = arr[index2++];
		for(int i = 0; i < result.length; i++){
			arr[start+i] = result[i];
		}
	}
}

補充：歸併算法,歸即遞歸，並即合併。該算法運行速度很快，但因爲是遞歸算法，故對CPU消耗很大

三、插入排序：

1、簡單介紹：插入排序作爲最基本的入門排序，算法思想最簡單，最容易實現。

該算法是一個就地排序算法，思想是：將數組A中的元素A[1......n]依此插入到已經拍好序的sequenceA中。

2、時間複雜度： best: O(n) average: O(n^2) worst: O(n^2)

3、空間複雜度: O(1)

4、插入排序的數據結構

INSERTION-SORT(A)
    for j <- 2 to length[A]
    do key <- A[j]
        # Insert A[j] into the sorted sequence A[1...j-1].
        i <- j-1
        while i>0 and A[i]>key
            do A[i+1] <- A[i]
                i <- i-1
        A[i+1] <- key

4、python實現插入排序代碼:

'''
    insert_sort
    author: fuhongyu
    time: 2018-07-27
    time compliexity：O(n^2)
    objective： 10 minutes
'''
def inser_sort(lists):
    for i in range(1,len(lists)):
        key = lists[i]
        j = i-1
        # insert lists[j] into sequence lists
        while j >= 0:
            if lists[j] > key:
                lists[j+1] = lists[j]
                lists[j] = key
            j -= 1
    return lists

5、java代碼實現：待補。。。。。。

四、堆排序：

1、簡單介紹：像合併排序而不像插入排序，堆排序的運行時間是O(n*logn)。像插入排序而不像合併排序，他是一種原地排序算法，在任何時候，數組中只有常數個元素存儲在輸入數組以外。這樣，堆排序就把上述兩種排序的算法的優點結合起來了。

2、時間複雜度： best: O(n*logn) average: O(n*logn) worst: O(n*logn)

3、空間複雜度：O(1)

4、算法說明：堆排序過程主要分爲三步：

1）保持堆的性質：將堆調整爲最大堆：MAX-HEAPIFY（A, i），使i爲根的子樹稱爲最大堆。

2）建堆: BUILD-MAX-HEAPIFY ：將一個數組A[1...n]變成一個最大堆。

3）堆排序算法：HEAPSORT(A) : 將數組A進行排序

5、python實現代碼如下：

'''
    function：heap sort 
    author: fuhongyu
    time: 2018-07-28
    completion:15 minutes
    time complecity:O(n*logn)
'''
def max_heap(lists, i, size):
    lchild = 2*i 
    rchild = 2*i+1
    max = i
    if lchild < size and lists[lchild] > lists[max]:
        max = lchild
    if rchild < size and lists[rchild] > lists[max]:
        max = rchild
    if max != i:
        lists[i] , lists[max] = lists[max], lists[i]
        max_heap(lists, max, size)

def build_heap( lists):
    size = len(lists)
    for i in range(0, size//2)[::-1]:
        max_heap(lists, i, size)
    return lists

def heap_sort( lists):
    size = len(lists)
    lists = build_heap(lists)
    print(lists)
    for i in range(0, size)[::-1]:
        lists[i], lists[0] = lists[0], lists[i]
        max_heap(lists, 0 ,i)
    print(lists)

測試上面的程序：

lists = [4,1,3,2,16,9,10,14,8,7]
heap_sort(lists)

6、java代碼實現：待補。。。。。。

7、應用：

雖然堆排序算法是一個很漂亮的算法，但在實際中，快速排序的一個好的實現往往優於堆排序。儘管這樣，堆數據結構還是有很大的用處。一個很常見的應用就是：作爲高效的優先級隊列，包括最大優先級隊列和最小優先級隊列，分別對應最大堆和最小堆。

一個堆可以在O(lgn)時間內，支持大小爲n的集合上的任意優先隊列的操作。

五、冒泡排序：

1、簡單說明：冒泡排序的實現非常簡單，時間複雜度大，但是作爲經典的排序算法還是值得一提的。

2、python 實現冒泡排序算法代碼：

'''  
     bubbling_sort
     author: fuhongyu
     time: 2018年7月27日
     時間複雜度： n^2
     目標：5 minutes

'''
def bubblesort(lists):
    for i in range(len(lists)-1):
        for j in range(i+1 , len(lists)):
            if lists[i] > lists[j]:
                temp = lists[i]
                lists[i] = lists[j]
                lists[j] = temp
    return lists

3、java代碼實現：待補。。。。。。

總結：

排序算法時間複雜度和空間複雜度比較

手撕排序算法（java實現）

一、快速排序：

二、歸併排序：

三、插入排序：

四、堆排序：

五、冒泡排序：

總結：

【轉載】堆和棧的區別，很全的總結

遞歸和非遞歸實現先序、中序、後序遍歷二叉樹

如何實現一個簡單的微服務例子 SpringBoot+Eureka+ribbon+maven

面試題之——寫一個多線程安全的單例模式

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