排序(Round 1)

-1 检查浏览器渲染数学公式情况

因为笔者发布文章当天,本博客仍然存在 Latex 可能无法渲染的情况,下面是一个 Latex 示范:

$x$

  • 如果正常显示为衡水体 x,则代表读者的浏览器已经成功渲染了 Latex
  • 如果显示为 带有美元符号的 x$x$(已除去换行符),则代表读者的浏览器没有成功渲染 Latex,读者可能需要刷新重试,如果刷新多次仍然无法渲染,请尝试换一个浏览器/网络环境

0 框架

在本文中,我将重点介绍 排序,感谢 深入浅出程序设计竞赛(基础篇) 提供重要支持,本文有一部分的内容是基于本书修改

排序 是在 OI 算法中重要的一部分,虽然大部分场景下都可以用 sort 解决(限于 bits/stdc++.h),但是掌握具体的内容还是必不可少的,相对于初赛而言

$$ \begin{aligned} &\textbf{排序(Round 1)} \begin{cases} &\text{计数排序}\\ &\text{选择排序、冒泡排序、插入排序}\\ &\text{快速排序}\\ &\text{排序算法的应用}\\ &\text{汇总}\\ \end{cases} \end{aligned} $$

1 计数排序

【题目样本 1.1】P1271【模板】排序

题目描述

https://www.luogu.com.cn/problem/P1271

学校正在选举学生会成员,有 $n(n \leq 999)$ 名候选人,每名候选人编号分别从 $1$ 到 $n$, 现在收集到了 $m(m \leq 200000)$ 张选票,每张选票都写了一个候选人编号

现在想把这些堆积如山的选票按照投票数字从小到大排序。输入 $n$ 和 $m$ 以及 $m$ 个选票上的数字,求出排序后的选票编号。例如,当有 $5$ 个候选人,$10$ 张选票分别是 $2、5、2、2、5、2、2、2、1、2$ 时,需要输出 1222222255

分析

这题本质有很多方法,但是由于是 计数排序,因此:

在投票区放上 $n$ 个投票箱,投票人支持谁就把票投入对应的投票箱中,投票后只须统计每个投票箱有几张选票,直接按照候选人编号取出来就可以完成排序操作

也不需要排序了

参考代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,m,i,j,x,f[100005];
int main(){
    cin>>n>>m;
    for(i=1;i<=m;i++) cin>>x,f[x]++;
    for(i=1;i<=n;i++) for(j=1;j<=f[i];j++) cout<<i<<" ";
}

这里倡导数组从 $1$ 开始存

只需要开一个大小不小于 $n$ 的数组作为票箱,依次读入选票,然后将选票号数加到对应的票箱中,最后按照每个票箱的数量输出候选人编号即可

在这个过程中,甚至不需要存储下每一张选票

在完成输入并计算时,$f[]$ 状态如下

$f$12345
17002

计数排序

这种排序方法被称为 计数排序

读入选票并统计的时间复杂度是 $O(m)$,输出选票的时间复杂度是 $O(m+n)$(第一层循环做 $n$ 次,$f[i]$ 至多为 $m$),空间复杂度是 $O(n)$(因为 $f[]$)

所以计数排序只能用于排序编号范围不是很大的数字,如果需要排序的数字要到 $10^9$,别说运行时间了,内存都无法存得下这么大的范围的数组

此外,如果希望将一些浮点数或者字符串进行排序,就没办法去建造合适的 投票箱,所以就不能使用这种算法了(把下标存成 $\text{浮点数} \times 10^\text{浮点数位数}$ 也是一个不错的选择)

也有改进方法,即 桶排序&基数排序,思路类似,但是复杂

无论是上段和计数,这些排序都是基于分类,并非比较

2 选择排序、冒泡排序、插入排序

【题目样本 2.1】数列排序

题目描述

输入 $n(n \leq 1000)$ 个数字 $a_i(a_i \leq 10^9)$, 将其从小到大排序后输出

分析

设有 $5$ 张纸牌,他们是 $4,1,9,5,1$,打牌时如何排序?

解法 1:选择排序

分析

求最大值:max()

求最小值:min()

求一序列最值:for(int i=1;i<n;i++) ma=max(ma,a[i]);a[] 为序列,$n$ 为数量,$ma$ 存放最大值

核心思想:打擂台

如何联想到本题?

答案


从第一张牌到最后一张牌中找到最小的一张,放在最前面的位置;然后从第二张牌到最后一张牌中继续找到最小的一张,放到第二位……如此反复,就可以得到从小到大的序列

这里有一张不错的图,来自 深入浅出,因此贴在这

若遇到大小相等的牌,continue

参考代码片段
for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
    for (int j = i + 1; j < n; j++)
        if (a[j] < a[i]) {
            int p = a[i];
            a[i] = a[j];
            a[j] = p;
        }
}

解法 2:冒泡排序

分析

如果尝试把最大的一项放在后面,虽然可以倒过来使用选择排序,但是可以试试别的办法

这里有一张图,来自 豆包,它打了一个类似于文章的比方,讲述了 选择排序冒泡排序 的区别,前情提要是 现有扑克牌:9、5,要排成5、9

首先比较第 $1$ 张牌和第 $2$ 张牌,如果后面的牌比前面的牌小,那么就交换位置;然后比较第 $2$ 张牌和第 $3$ 张牌,同样保证第 $3$ 张牌要大于第 $2$ 张牌……依此类推, 直到比较最后一张牌和倒数第二张牌,这样就能保证最后面的一张牌是最大的一张了

继续进行新的一轮,利用上面一样的交换,但是需要注意的是,由于最后一张牌已经是手牌中最大的一张了,所以只需要比较到倒数第二张就行了

这一轮后结束后倒数第二张牌就是第二大的牌(当然,也有可能是并列最大)。经过 $n-1$ 轮排序后,就得到了有序的手牌

下图同样来自 深入浅出,用于理解

参考代码片段
for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
    for (int j = 0; j < n - i - 1; j++)
        if (a[j] > a[j + 1]) {
            int p = a[j];
            a[j] = a[j + 1];
            a[j + 1] = p;
        }
}


int p=a[j];a[j]=a[j+1];a[j+1]=p; 推荐用 swap(a[j],a[j+1]); 来取代,用于交换

解法 3:插入排序

分析

一种很形象的比喻

你在玩纸牌游戏的时候,从牌堆里面抽牌,抽到一张牌,放到你的手牌里,你是怎么保证手牌内的牌是有序的呢?

如果你能通过 Cloudflare 的人机验证,你应该会看看抓到牌的大小,再看看手牌,定位到合适的位置,插入

上面描述的过程,即 插入排序

  1. 把手牌分为有序的和无序的两部分
  2. 最开始有序的就只有一张牌,也就是第一张
  3. 要把接下来的 无序区 中的一张牌(称为 待插牌 )插入到 有序区 中,就是从有序区的末尾开始往前比较,如果待插牌比正在比较的牌小,那么就把有序区的正在比较的牌往后面放一格,然后继续往前面进行比较,直到待插牌遇到不大于自己的牌或者成为第一个为止
  4. 这时,待插牌就可以填入留出来的缺口中。反复将无序区中的待插牌插入到有序区中,直到所有的牌都在有序区

同样的,这里有一张非常生动的图,供读者查阅

下面这是来自 深入浅出插入排序 实现代码,进行了注释的补充

for(int i = 1; i < n; i++) {
    int now = a[i], j;          // 记录待插入元素,稍候会放进去
    for(j = i - 1; j >= 0; j--) // 一个很经典的模板:元素后移
        if(a[j] > now)
            a[j + 1] = a[j];    // 大于now的元素后移
        else
            break;
    a[j + 1] = now;             // 插入到正确位置
}

选择排序

为了加强读者的记忆,这里重新梳理一遍

解法 1 这种算法被称为 选择排序

从代码中可以看出有两重循环,读者可以自己计算一下已知 $n$ 的情况下一共需要比较的次数

选择排序的算法时间复杂度是 $O(n^2)$;由于只需要一个数组存下这些数字即可,空间复杂度是 $O(n)$

答案

$$ \frac{n(n-1)}{2} $$

冒泡排序

解法 2 这种算法被称为 冒泡排序,在一轮中,最大的那张牌会一点一点地从左移动到右边,像冒泡泡一样

读者也可以计算一下排序的过程中需要进行几次比较

冒泡排序算法的时间复杂度也是 $O(n^2)$,空间复杂度也是 $O(n)$

冒泡排序相比于选择排序并没有实质性的改进

有一种冒泡排序的改良版叫作希尔排序,不是相邻位置的两个数字比较,而是比较距离更远的两个数字,虽然能略微优化一些复杂度,但依然不实用

猴子排序同样也是一种奇怪的办法

插入排序

这种算法叫作 插入排序

如果序列本来已经从小到大排序,那么每次无序区的待插牌都不会插进有序区中,而是紧贴在有序区后使有序区一直扩大,那么只需要 $n-1$ 次比较就可以完成算法流程

然而,如果序列是从大往小排序,那么每次插入都会将有序区中的所有牌往后面挪动一次,这样速度就非常慢了

讲时间复杂度一般会考虑最悲观的情况,所以插入排序的算法复杂度还是 $O(n^2)$,和选择排序、冒泡排序的复杂度一致,它们空间复杂度也是一样的

不过,如果能保证序列 基本有序 , 那么使用插入排序的效率可能会不错

不推荐在 Contest 中使用这些方法,耗时过久

笔者认为,学习这些是为了掌握原理,在第一轮比赛中获得较好的成绩,在历年的 OI 比赛中,有相当一部分的套题涉及了这个内容

3 快速排序

【题目样本 3.1】P1177 快速排序

题目描述

https://www.luogu.com.cn/problem/P1177

输入 $n(n \lt 10^5)$ 个数字 $a_i(a_i \lt 10^9)$,将其从小到大排序后输出

分析

这个数据量就很大了,插入排序、选择排序、冒泡排序都无法完成。这次将介绍在 OI 中最普遍使用的排序算法 快速排序,简称快排,顾名思义

快速排序说起来其实也挺简单的,但是需要读者能够理解递归

递归


递归就是函数调用自己。

你的快速排序就是递归:

void Qsort(int x, int y) {
    if (x >= y) return;          // 终止条件
    // ... 分区操作 ...
    Qsort(x, i);                 // 自己调用自己,排左边
    Qsort(i+2, y);               // 自己调用自己,排右边
}

执行过程:先把数组分成左右两部分,然后分别对两部分再调用同样的函数继续分,直到每部分只剩一个元素。

每次调用会占用栈内存,递归太深会栈溢出。你的代码最坏情况(已有序数据)递归深度达 $200000$,风险很大。

上述内容来自 Deepseek V4 Pro,请注意辨别

算法的大致过程是对于一个无序序列,找到一个 哨兵数 ,将序列中所有比哨兵数小的数字都在哨兵数的左边,所有比哨兵数大的数字都在哨兵数的右边;然后分别对哨兵数左边和右边再使用同样的方法找到新的哨兵数,并再次进行分类,直到集合不可分割为止

怎么选择哨兵呢?随便选,可以是第一个,可以是中间那个,也可以在序列中随机选择

选择好哨兵,然后从序列左端开始寻找第一个比哨兵大的数字,从右边选择第一个比哨兵小的数字,然后交换这两个数;接着继续从左边找到比哨兵大的数字,右边比哨兵小的数字并交换……直到将序列分为两组,左边序列都不大于哨兵,右边序列都不小于哨兵,就可以分别对左边和右边进行排序了

下面同样还有一张生动的图,建议配合代码食用

参考代码

有多种办法可以实现,这是一种实现办法,也基于书本内容进行了适当的补充更多的办法请前往 排序的应用 这一章节

void qsort(int a[], int l, int r) { // a[] 传递数组
    int i = l, j = r, flag = a[(l + r) / 2], tmp;  // flag是基准值(哨兵)
    do {
        while (a[i] < flag) i++;   // 左指针右移,跳过比基准小的
        while (a[j] > flag) j--;   // 右指针左移,跳过比基准大的
        if (i <= j) {              // 找到一对需要交换的数
            tmp = a[i]; a[i] = a[j]; a[j] = tmp;
            i++; j--;              // 继续移动指针
        }
    } while (i <= j);              // 两指针未交错就继续
    if (l < j) qsort(a, l, j);     // 递归排左半部分
    if (i < r) qsort(a, i, r);     // 递归排右半部分
}

快速排序

虽然在极端情况下(比如数列已经有序,且每次选择哨兵都会分出长度为 $1$ 的小段),快速排序的时间复杂度是 $O(n^2)$,但是如果随机选择哨兵,则很难出现这种情况

实际上,随机化快速排序的算法复杂度是 $O(n \log n)$,空间复杂度是 $O(n)$,而且不需要额外的辅助空间,所以是一种最为实用的排序算法

快速排序利用了 分治 思想,后面可能会出一篇 排序 这一专题的补充篇,介绍了更多的非基础排序

额外的,二分查找法 也利用了 分治思想,这个方法也可能会在未来单独出一篇专题进行讲解

【题目样本 3.2】 P1923 求第 $k$ 小的数

题目描述

https://www.luogu.com.cn/problem/P1923

输入 $n(n \lt 10^6 \text{ 且 } n \text{ 为奇数})$ 个数字 $a_i(a_i \lt 10^9)$,输出这些数字的第 $k$ 小的数,最小的数是第 $0$ 小

分析

如上 URL 中的 题目描述,如果你是真的要训练 快排,请 不要 使用 nth_element STL,当然我估计你也不知道

虽然可以直接排序,然后取数组中的第 $k$ 个作为答案进行输出,但是直接排序一遍的复杂度是 $O(n \log n)$,不适合这道头目,我们可以借鉴 快排分治思想 把时间复杂度降至 $O(n)$

可以降低时间复杂度的原因

核心原因在于每次只需要递归处理一边,而不是两边

更多的:

  1. 快速排序的分治过程
    每次选一个基准(pivot),将数组分成三部分:

    • 左边:所有元素 ≤ pivot
    • 中间:pivot 本身
    • 右边:所有元素 > pivot

    然后递归地对左右两边分别排序,所以总复杂度是 (O(n \log n))。

  2. 求第 k 小数的优化
    在快速选择(Quick Select)中,不需要对两边都排序,只需要判断第 k 小的数在哪一边:

    • 如果 (k) 小于左边元素个数,就只在左边递归查找
    • 如果 (k) 等于左边元素个数 + 1,那么 pivot 就是答案
    • 否则,只在右边递归查找,并且调整 k 的值
  3. 复杂度分析

    • 每次递归处理的数组大小大约是上一次的一半(平均情况)
    • 总比较次数:

      $$ n + \frac{n}{2} + \frac{n}{4} + \cdots = 2n $$

    • 因此平均时间复杂度是 (O(n))

上述内容来源 Deepseek V4 Pro 修改而得

和快速排序的方法一样,任意取一个哨兵,将序列分为两部分,左边部分的所有数字都不大于右边的数字

  • 如果 $k$ 在左边的范围,则递归求解左边的部分
  • 如果在右边,则递归求解右边的部分
  • 但是也有可能两边都不属于(比如说 $j=4$ 而 $i=6$ , 但刚好 $k=5$),那么直接就可以给出答案

参考代码

这个代码是 深入浅出 提供的,由 Deepseek V4 Pro笔者 改写而得

int ans = 0, k; // 记录答案,以及求第 k 小
void findkth(int a[], int l, int r) { // 引入数组的地址
    if(l == r) {
        ans = a[l]; // 区间长度为 1 时,记录答案
        return;
    }

    int i = l, j = r, flag = a[(l + r) / 2], tmp;
    do {
        while (a[i] < flag) i++; // 从左找比哨兵大的数
        while (a[j] > flag) j--; // 从右找比哨兵小的数
        if (i <= j) { // 交换
            tmp = a[i]; a[i] = a[j]; a[j] = tmp;
            i++; j--;
        }
    } while (i <= j);

    if (k <= j) findkth(a, l, j); // 第 k 小的数字在左区间
    else if (i <= k) findkth(a, i, r); // 第 k 小的数字在右区间
    else findkth(a, j + 1, i - 1); // 第 k 小的数字既不在左区间,也不在右区间
}

尽管 此参考代码片段(快速选择) 相对于 快排(模板代码)类似,但是每次处理的区间长度期望下都会被减半,复杂度是线性的

快速排序 - 快速选择

这个概念是在书中没有的,是由 Deepseek V4 Pro 提出

它基于 快速排序 的分治思想,但并不是完整的排序算法,而是一种 选择算法 ——专门用来查找数组中第 $k$ 小(或第 $k$ 大)的元素

下面是一张表格,阐释了区别

快速排序快速选择
目的将整个数组排好序只找出第 $k$ 小的元素
递归方向同时递归左右两边只递归包含答案的那一边
时间复杂度(O(n \log n))平均 (O(n))
是否完全排序

所以,这种方法叫做 快速选择,也可以理解为"快速排序的简化版"或"基于快排分治的选择算法"

函数图像(可能有误)

这个部分由 Deepseek V4 Pro豆包 提供,它们分别为这个部分 提供函数生成代码提供函数图,在这里表示对他们最诚挚的感谢

但是目前看起来它们携手合作画出来的图有误,作为初二学生的笔者,无法验证这张图的真伪,所以这个问题抛给读者,抱歉

4 排序的应用

这里提供了一些 排序 的拓展用法,在第二轮比赛时可能有用

【题目样本 4.1】P1059 [NOIP 2006 普及组] 明明的随机数

题目描述

https://www.luogu.com.cn/problem/P1059

给出 $N(N \lt 10^2)$ 个 $1 \sim 10^3$ 的数字,输出去重后剩余数字的个数以及去重排序后的序列

解法 1:计数排序

在拿到新的选票时发现投票箱中已经有这个选票了,就扔掉这张选票,保持每个票箱中最多只有一张票

最后将有票的票箱编号输出即可

这里要求先输出不同数字的个数,可以先枚举一遍票箱记录,输出剩余数字的个数,然后再枚举一遍票箱,输出序列

也可以创建一个新的数组,在枚举票箱的时候将有票的编号复制进新的数组中

解法 2:STL

当然也可以直接对这些数据进行排序,然后从小到大每个数字只输出一个

考虑数据规模,可以使用上面提到的所有排序方式

不过,这次介绍排序的 STL, 这样就不需要去亲自实现排序算法了

关于 STL,后面可能会出一个专门的专题,STL = Standard Template Library(标准模板库)

有了这个就不用自己手搓了

排序 STL 1:sort
分析

std::sort 被定义于 algorithm 头文件中,因此,你在使用前需要先导入这个头文件,为了方便笔者,笔者会尽可能地在后文省略较多的不影响理解的内容

sort 的基本用法如下

// 形式1:默认升序排序
sort(起始迭代器, 结束迭代器);

// 形式2:自定义比较规则
sort(起始迭代器, 结束迭代器, 比较函数/仿函数/Lambda); // 比较函数即 cmp 用的较多

一个例子,sort(a,a+n,cmp),对 $a[]$ 数组从 $a[0]$ 到 $a[n-1]$ 进行排序,cmp 是指自定义排序函数,如果是将数组 $a[]$ 从小到大排序,那么这一项可以省略

参考代码
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
int const MAXN = 1010;
int a[MAXN], ans[MAXN], n, cnt = 0, tmp = -1;
int main() {
    cin >> n;
    for (int i = 0; i < n; i++) cin >> a[i];
    sort(a, a + n);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
    if (a[i] != tmp) ans[cnt++] = a[i]; /* 当前的和上一个不同才复制到新数组 */
    tmp = a[i];
    }
    cout << cnt << endl;
    for (int i = 0; i < cnt; i++) cout << ans[i] << ' ';
    return 0;
}
sort

这里,sort 的时间复杂度是 $O(n \log n)$

如果要对数组 $a[1]$ 到 $a[n]$ 排序,就要用 sort(a+1, a+n+1)

那么,如果要求从大到小排序,只需要定义一个名字是 cmp 的自定义比较函数即可,这个函数的输入是两个元素,如果第一个在第二个之前,则返回 true, 否则返回 false。代码如下:

bool cmp(int q,int h){ // q 前 h 后
    return q>h;
}
排序 STL 2:unique
分析

std::unqiue 同样被定义于 algorithm 头文件中

unique(a,a+n):对 $a[]$ 数组从 $a[0]$ 到 $a[n-1]$ 进行去重,要求 $a[]$ 数组已经有序,返回去重后最后一个元素对应的指针

如果使用 unique, 就可以不用 ans 新数组了,可以直接获得去重后的数组和最终元素个数

参考代码
sort(a,a+n);
cnt=unique(a,a+n)-a; // 剩下的数总数
cout<<cnt<<"\n";
for(int i=0;i<cnt;i++) cout<<a[i]<<" ";

【题目样本 4.2】P1093 [NOIP 2007 普及组] 奖学金

题目描述

https://www.luogu.com.cn/problem/P1093

有 $n$($n \le 300$)名学生的语文、数学、英语成绩,这些学生的学号依次是从 $1$ 到 $n$。需要对这些学生进行排序。如果总分相同,则语文分数高者名次靠前;如果语文成绩还相同,学号小者靠前。输出排名前 $5$ 的学生学号和总分

解法 1:STL

分析

定义一个 struct 结构体,命名为 student 存储学生各项信息,使用 sort 附带 cmp 比较函数进行排序,最后输出排序结果,下面是排序优先级

  1. 总分,高者优先
  2. 语文,高者优先
  3. 学好,小者优先
参考代码
#include <algorithm>
#include <iostream>
using namespace std;

int const MAXN = 310;
int n;

struct student {
    int id, chinese, total;
} a[MAXN];

int cmp(student a, student b) {
    if (a.total != b.total) return a.total > b.total;      // 总分先定胜负
    if (a.chinese != b.chinese) return a.chinese > b.chinese; // 然后比语文
    return a.id < b.id;                                    // 最后比学号
}

int main() {
    cin >> n;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        int math, english;
        cin >> a[i].chinese >> math >> english;
        a[i].total = a[i].chinese + math + english;
        a[i].id = i + 1;
    }

    sort(a, a + n, cmp);

    for (int i = 0; i < 5; i++) {
        cout << a[i].id << " " << a[i].total << endl;
    }

    return 0;
}

解法 2:选择排序

分析

时间复杂度 $O(kn)$,此题 $k=5$,即 $O(n)$

解法 3:插入排序

分析

维护排名前 $5$ 数组作为比较对象(手牌)

时间复杂度 $O(n)$,运行效率不高

【题目样本 4.3】P1781 宇宙总统

题目描述

https://www.luogu.com.cn/problem/P1781

共有 ( n )(( n \le 20 ))个非凡拔尖的人竞选总统,现在票数已经统计完毕,请算出谁能够当上总统。第一行输出候选人编号,第二行输出选票数量。票数可能很大,最大会有 100 位

解法 1:计数排序

分析

由于本题只需要求出最大的那一个数字,所以用“打擂台”法

但是数字很大,没办法直接存下来(long long 也存不下)

但是需要高精度,不考虑单开一个话题

解法 2:结构体

分析

存进字符串。不过不能直接对这些字符串进行大小比较,因为字符串比较是比较字典序(第一位小的在前面,如果相同则比较第二位,以此类推),例如 $10000$ 小于 $1200$ 小于 $200$

得手搓 cmp

参考代码

struct node {
    string x;    // 票数
    int num;     // 候选人编号
} s[MAXN];

bool cmp(node a, node b) {
    if (a.x.length() != b.x.length()) {
        return a.x.length() > b.x.length(); // a 比 b 位数多时 a 在前面
    }
    return a.x > b.x; // 位数相同,但 a 字典序排列比 b 大
}

5 汇总

练习

笔者为读者提供了一些洛谷上没有的题目,供练习

C++ 常用排序算法一览表

额外的,这里有一张特别大的表格,供读者查阅

排序算法平均时间复杂度最好时间复杂度最坏时间复杂度空间复杂度最坏空间复杂度稳定性特点
冒泡排序$O(n^2)$$O(n)$$O(n^2)$$O(1)$$O(1)$✅ 稳定相邻元素两两比较,大数后移;优化版可提前结束
选择排序$O(n^2)$$O(n^2)$$O(n^2)$$O(1)$$O(1)$❌ 不稳定每轮选最小放到前面;交换次数最少(n次)
插入排序$O(n^2)$$O(n)$$O(n^2)$$O(1)$$O(1)$✅ 稳定将元素插入已排序区;数据量小或基本有序时极快
希尔排序$O(n \log n) \sim O(n^2)$$O(n \log n)$$O(n^2)$$O(1)$$O(1)$❌ 不稳定分组插入排序;增量序列决定效率
归并排序$O(n \log n)$$O(n \log n)$$O(n \log n)$$O(n)$$O(n)$✅ 稳定分治+合并;适合链表和外部排序
快速排序$O(n \log n)$$O(n \log n)$$O(n^2)$$O(\log n)$$O(n)$❌ 不稳定分治+分区;实际最快,但最坏退化为 $O(n^2)$
堆排序$O(n \log n)$$O(n \log n)$$O(n \log n)$$O(1)$$O(1)$❌ 不稳定基于堆数据结构;适合求 Top K
计数排序$O(n + k)$$O(n + k)$$O(n + k)$$O(k)$$O(k)$✅ 稳定非比较排序;适用于整数且范围 $k$ 不大
桶排序$O(n + k)$$O(n + k)$$O(n^2)$$O(n + k)$$O(n + k)$✅ 稳定分桶+桶内排序;数据分布均匀时极快
基数排序$O(d \times (n + k))$$O(d \times (n + k))$$O(d \times (n + k))$$O(n + k)$$O(n + k)$✅ 稳定按位排序(LSD/MSD);适合整数或字符串

C++ 常用排序算法一览表(无特点)

排序算法平均时间复杂度最好时间复杂度最坏时间复杂度空间复杂度最坏空间复杂度稳定性
冒泡排序$O(n^2)$$O(n)$$O(n^2)$$O(1)$$O(1)$✅ 稳定
选择排序$O(n^2)$$O(n^2)$$O(n^2)$$O(1)$$O(1)$❌ 不稳定
插入排序$O(n^2)$$O(n)$$O(n^2)$$O(1)$$O(1)$✅ 稳定
希尔排序$O(n \log n) \sim O(n^2)$$O(n \log n)$$O(n^2)$$O(1)$$O(1)$❌ 不稳定
归并排序$O(n \log n)$$O(n \log n)$$O(n \log n)$$O(n)$$O(n)$✅ 稳定
快速排序$O(n \log n)$$O(n \log n)$$O(n^2)$$O(\log n)$$O(n)$❌ 不稳定
堆排序$O(n \log n)$$O(n \log n)$$O(n \log n)$$O(1)$$O(1)$❌ 不稳定
计数排序$O(n + k)$$O(n + k)$$O(n + k)$$O(k)$$O(k)$✅ 稳定
桶排序$O(n + k)$$O(n + k)$$O(n^2)$$O(n + k)$$O(n + k)$✅ 稳定
基数排序$O(d \times (n + k))$$O(d \times (n + k))$$O(d \times (n + k))$$O(n + k)$$O(n + k)$✅ 稳定

C++ STL 中的排序一览表

同时,这里还有一张关于 STL 的表

函数时间复杂度空间复杂度最坏空间复杂度稳定性特点
std::sort$O(n \log n)$$O(\log n)$$O(\log n)$❌ 不稳定混合排序(快排+堆排+插入),最常用
std::stable_sort$O(n \log^2 n) \sim O(n \log n)$$O(n)$$O(n)$✅ 稳定保证相等元素顺序不变
std::partial_sort$O(n \log k)$$O(1)$$O(1)$❌ 不稳定取前 $k$ 个最小/最大
std::nth_element$O(n)$ 平均$O(1)$$O(1)$❌ 不稳定求第 $k$ 小/大,不完全排序
最后修改:2026 年 07 月 26 日
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