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您的問(wèn)題似乎有些模糊,因?yàn)椤啊九判蚍绞絖排序】”并不是一個(gè)常見(jiàn)的術(shù)語(yǔ),如果您是在詢問(wèn)如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序,那么以下是一些常用的排序方法:

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1、冒泡排序
冒泡排序是一種簡(jiǎn)單的排序算法,它重復(fù)地遍歷要排序的數(shù)列,一次比較兩個(gè)元素,如果它們的順序錯(cuò)誤就把它們交換過(guò)來(lái),遍歷數(shù)列的工作是重復(fù)地進(jìn)行直到?jīng)]有再需要交換,也就是說(shuō)該數(shù)列已經(jīng)排序完成。
2、選擇排序
選擇排序(Selectionsort)是一種簡(jiǎn)單直觀的排序算法,它的工作原理如下:首先在未排序序列中找到最?。ɑ蜃畲螅┰兀娣诺脚判蛐蛄械钠鹗嘉恢?,再?gòu)氖S辔磁判蛟刂欣^續(xù)尋找最?。ɑ蜃畲螅┰?,然后放到已排序序列的末尾,以此類推,直到所有元素均排序完畢。
3、插入排序
插入排序(Insertion Sort)的工作原理是通過(guò)構(gòu)建有序序列,對(duì)于未排序數(shù)據(jù),在已排序序列中從后向前掃描,找到相應(yīng)位置并插入,插入排序在實(shí)現(xiàn)上,通常采用inplace排序(即只需用到O(1)的額外空間的排序),因而在從后向前掃描過(guò)程中,需要反復(fù)把已排序元素逐步向后挪位,為最新元素提供插入空間。
4、快速排序
快速排序使用分治法來(lái)把一個(gè)串行分為兩個(gè)子串,具體算法描述如下:
a. 從數(shù)列中挑出一個(gè)元素,稱為 “基準(zhǔn)”(pivot)。
b. 重新排序數(shù)列,所有元素比基準(zhǔn)值小的擺放在基準(zhǔn)前面,所有元素比基準(zhǔn)值大的擺在基準(zhǔn)的后面(相同的數(shù)可以到任一邊),在這個(gè)分區(qū)退出之后,該基準(zhǔn)就處于數(shù)列的中間位置,這個(gè)稱為分區(qū)(partition)操作。
c. 遞歸地(recursive)把小于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列和大于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列排序。
5、歸并排序
歸并排序是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法,該算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一個(gè)非常典型的應(yīng)用,作為一種典型的分而治之思想的算法應(yīng)用,歸并排序算法由兩個(gè)主要的操作步驟組成:分解和合并。
6、堆排序
堆排序(Heapsort)是指利用堆這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)所設(shè)計(jì)的一種排序算法,堆積是一個(gè)近似完全二叉樹(shù)的結(jié)構(gòu),并同時(shí)滿足堆積的性質(zhì):即子節(jié)點(diǎn)的鍵值或索引總是小于(或大于)它的父節(jié)點(diǎn)。
7、希爾排序
希爾排序(Shell Sort)是插入排序的一種,也稱縮小增量排序,因D.L.Shell于1959年提出而得名。 希爾排序是把記錄按下標(biāo)的一定增量分組,對(duì)每組使用直接插入排序算法排序;隨著增量逐漸減少,每組包含的關(guān)鍵詞越來(lái)越多,當(dāng)增量減至1時(shí),整個(gè)文件恰被分成一組,算法便終止。
8、計(jì)數(shù)排序
計(jì)數(shù)排序的核心在于將輸入的數(shù)據(jù)值轉(zhuǎn)化為鍵存儲(chǔ)在額外開(kāi)辟的數(shù)組空間中。 作為一種線性時(shí)間復(fù)雜度的排序,計(jì)數(shù)排序要求輸入的數(shù)據(jù)必須是有確定范圍的整數(shù)。
9、桶排序
桶排序是計(jì)數(shù)排序的升級(jí)版,它利用了函數(shù)的映射關(guān)系,高效與否的關(guān)鍵就在于這個(gè)映射函數(shù)的設(shè)置和桶的個(gè)數(shù),為了使桶的數(shù)量減少,我們可以增大桶的范圍,但這樣會(huì)增加桶內(nèi)數(shù)據(jù)的查找開(kāi)銷,因此這并不是一個(gè)好的方法。
10、基數(shù)排序
基數(shù)排序(Radix sort)是一種非比較型整數(shù)排序算法,其原理是通過(guò)比較數(shù)字的位數(shù)來(lái)確定順序,它的算法過(guò)程是按照低位先排序,然后收集;再按照高位排序,然后再收集;依次類推,直到最高位。
網(wǎng)站標(biāo)題:排序方式_排序
文章轉(zhuǎn)載:http://www.dlmjj.cn/article/djdoesj.html


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