時間很快，今天已經是2018年10月份的最後一天了，那麼我們今天這篇博文介紹的則是演算法中一些經典的排序演算法。有興趣的朋友，可以來觀望觀望，求圍觀。

好，下面我們開始正題部分。

第五章 排序演算法

因為計算機可以進行高速的計算處理，所以非常擅長對大量資料按照一定的規則正確排序處理。

5.1 排列資料

排序是指對多個數據排序的順序。

排序：按照某種事物的屬性資料，為多個事務整理順序的處理叫做排序。

排序的順序：

       升序：從小到大的順序

       降序：從大到小的順序

5.2 排序演算法

介紹幾種經典的排序演算法

1.桶排序

準備與待排序陣列取數範圍相同大小個數的木桶，利用這些木桶對資料進行儲存排序。

2.選擇排序

遍歷資料，把資料中的最大值（或者最小值）與起始（或者末尾）資料進行交換

3.交換排序（氣泡排序）

對比相鄰的兩個資料，根據大小關係調整兩個資料的順序。

4.插入排序

把目標資料按照正確的大小順序插入到相應的位置中。

5.希爾排序

把目標資料按照一定的個數分成幾個區域 進行插入排序

6.歸併排序

把目標資料分割成更小的部分進行排序，更小的部分正確排序之後再合併起來

7.快速排序

從目標資料中任意選取一個數據，以這個資料的值為分割點，把目標資料分割為兩個部分。這樣迴圈操作下去進行排序。

5.3 桶排序

最簡單的排序演算法之一。

首先需要準備“待排序資料”的“取值範圍的個數”的木桶陣列。這樣，每個待排序資料都對應一個木桶的標號（陣列下標）。我們從木桶的起始元素開始進行順序處理，如果木桶下標對應一個待排序的資料，把這個資料按照出現次數取出來，就是排列好的資料了。

具體過程如下：

適用於資料取值範圍較小的場合。

5.4 選擇排序

每次找出一個最小（最大）值的排序演算法

最容易理解的演算法之一。

現實的場景如下：

思路如下：

準備儲存一個排序資料的陣列，把這個陣列分成“已排序的部分”和“待排序的部分”，一開始前者是空的，後者是整個陣列。

演算法例項過程如下：

5.5 氣泡排序

進行相鄰資料的交換的演算法

核心就是比較相鄰的兩個元素的大小關係。

資料分成待排序部分和已排序部分組成，在開始之前，前者為空，待排序部分則是整個陣列。

具體步驟如下：

演算法演示過程如下：

5.6 插入排序

向有序資料裡的正確位置插入資料的演算法。

假設資料列D，前i-1個數據是已排序部分，那麼把第i個數據按照大小關係插入到已排序的資料列中，依次完成排序的過程稱為插入排序。

具體過程如下：

演算法演示過程如下：

5.7 歸併

就是把“幾個已排序的數列”合併成“一個已排序的數列”的演算法。

演示過程如下：

5.8 歸併演算法

利用歸併進行排序的演算法稱為歸併排序，先分割再合併。

步驟1：把資料列分割成兩個部分。

把待排序的資料列平均分成兩個資料列，把得到的資料列也平均分為兩個資料列......不斷地重複下去，直到分割後得到的資料列只剩下一個元素。

步驟2：對分割後的資料列進行歸併。

把分割後得到的資料列不斷地和相鄰的資料進行歸併，直到最終歸併得到一個數據列

具體過程如下：

演算法演示過程如下：

 5.9 希爾排序

改進排序效率

分組進行排序

把資料按照一定的間隔分割成不同的組，並且對每個組進行排序。

雖然演算法稍微複雜，但是數值的交換處理更少，執行速度更快。

具體過程如下：

演算法演示過程如下：

5.10 快速排序

最快的排序演算法（言語有待於優化）

只需要最少的時間完成

思路：

       在快速排序中，首先我們從資料列中，任意選取一個數據P（基準數），接著我們把比P小的值和比P大的值分離出來，得到新的資料列。這樣一來P在最終排列好的資料列中的位置就確定了。

演算法演示過程如下：

專題5 把2的n階乘的值記下來