基础排序的时间与空间复杂度，使用的数据结构与稳定性_大根堆的时间复杂度和空间复杂度是否稳定

简单介绍8大基础排序

1.时间复杂度

2.空间复杂度

我们将这些时间复杂度与空间复杂度的具体计算放到了另外一篇博客中供大家学习及讨论，LINK:时间与空间复杂度

3.使用的数据结构与稳定性

这里我给大家列出一张使用的数据对象与稳定性的表格，让大家清晰的了解稳定性与数据对象之间的关系。
在看表格之前，大家肯定对稳定性代表的是什么东西有疑问，大家先看，之后的每一个排序算法我会一一说明

4.具体排序方法

1）冒泡排序

原理:将n个记录看作按纵向排列，每趟排序时自下至上对每对相邻记录进行比较，若次序不符合要求（逆序）就交换。每趟排序结束时都能使排序范围内关键字最小的记录象一个气泡一样升到表上端的对应位置，整个排序过程共进行n-1趟，依次将关键字最小、次小、第三小…的各个记录“冒到”表的第一个、第二个、第三个… 位置上。
稳定性:冒泡排序就是把小的元素往前调或者把大的元素往后调。比较是相邻的两个元素比较，交换也发生在这两个元素之间。 所以，如果两个元素相等，我想你是不会再无聊地把他们俩交换一下的；如果两个相等的元素没有相邻，那么即使通过前面的两两交换把两个相邻起来，这时候也不会交换，所以相同元素的前后顺序并没有改变.，所以冒泡排序是一种稳定排序算法。

LINK:冒泡排序

2）选择排序

原理:顾名思意,就是直接从待排序数组里选择一个最小(或最大)的数字,每次都拿一个最小数字出来,顺序放入新数组,直到全部拿完。再简单点,对着一群数组说,你们谁最小出列,站到最后边,然后继续对剩余的无序数组说,你们谁最小出列,站到最后边,再继续刚才的操作,一直到最后一个,继续站到最后边,现在数组有序了,从小到大。
稳定性:选择排序是给每个位置选择当前元素最小的，比如给第一个位置选择最小的，在剩余元素里面给第二个元素选择第二小的，依次类推，直到第n-1个元素，第n个元素不用选择了，因为只剩下它一个最大的元素了。那么，在一趟选择，如果当前元素比一个元素小，而该小的元素又出现在一个和当前元素相等的元素后面，那么交换后稳定性就被破坏了，所以选择排序不是一个稳定的排序算法。

LINK:选择排序

3）插入排序

原理:插入排序就是每一步都将一个待排数据按其大小插入到已经排序的数据中的适当位置，直到全部插入完毕。插入排序方法分直接插入排序和折半插入排序两种。折半插入排序基本思想和直接插入排序一样，区别在于寻找插入位置的方法不同，折半插入排序采用折半查找法来寻找插入位置。折半查找法只能对有序的序列使用。基本思想就是查找插入位置的时候，把序列分成两半（选择一个中间数mid），如果带插入数据大于mid则到右半部分序列去在进行折半查找；反之，则到左半部分序列去折半查找。
稳定性:插入排序是在一个已经有序的小序列的基础上，一次插入一个元素。当然，刚开始这个有序的小序列只有1个元素，就是第一个元素。 比较是从有序序列的末尾开始，也就是想要插入的元素和已经有序的最大者开始比起，如果比它大则直接插入在其后面，否则一直往前找直到找到它该插入的位置。如果碰见一个和插入元素相等的，那么插入元素把想插入的元素放在相等元素的后面。所以，相等元素的前后顺序没有改变，从原无序序列出去的顺序就是排好序后的顺序。所以插入排序是稳定的。
LINK:插入排序

4）堆排序

原理:堆分为大根堆和小根堆，是完全二叉树。大根堆的要求是每个节点的值都不大于其父节点的值，即A[PARENT[i]] >= A[i]。在数组的非降序排序中，需要使用的就是大根堆，因为根据大根堆的要求可知，最大的值一定在堆顶。既然是堆排序，自然需要先建立一个堆，而建堆的核心内容是调整堆，使二叉树满足堆的定义（每个节点的值都不大于其父节点的值）。调堆的过程应该从最后一个非叶子节点开始
稳定性： 我们知道堆的结构是节点i的孩子为2i和2i+1节点，大顶堆要求父节点大于等于其2个子节点，小顶堆要求父节点小于等于其2个子节点。在一个长为n 的序列，堆排序的过程是从第n/2开始和其子节点共3个值选择最大(大顶堆)或者最小(小顶堆),这3个元素之间的选择当然不会破坏稳定性。但当为n /2-1, n/2-2, …1这些个父节点选择元素时，就会破坏稳定性。有可能第n/2个父节点交换把后面一个元素交换过去了，而第n/2-1个父节点把后面一个相同的元素没有交换，那么这2个相同的元素之间的稳定性就被破坏了
。所以堆排序不是稳定算法。
LINK:堆排序

5）归并排序

原理:把原始数组分成若干子数组,对每一个子数组进行排序,继续把子数组与子数组合并,合并后仍然有序,直到全部合并完,形成有序的数组。
稳定性:归并排序是把序列递归地分成短序列，递归出口是短序列只有1个元素(认为直接有序)或者2个序列(1次比较和交换),然后把各个有序的段序列合并成一个有序的长序列，不断合并直到原序列全部排好序。可以发现，在1个或2个元素时，1个元素不会交换，2个元素如果大小相等也没有人故意交换，这不会破坏稳定性。那么，在短的有序序列合并的过程中，稳定是是否受到破坏？没有，合并过程中我们可以保证如果两个当前元素相等时，我们把处在前面的序列的元素保存在结果序列的前面，这样就保证了稳定性。所以，归并排序也是稳定的排序算法。
LINK:归并排序

6）快速排序

原理:通过一趟扫描将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列
稳定性:快速排序有两个方向，左边的i下标一直往右走，当a[i] <= a[center_index]，其中center_index是中枢元素的数组下标，一般取为数组第0个元素。而右边的j下标一直往左走，当a[j] > a[center_index]。如果i和j都走不动了，i <= j, 交换a[i]和a[j]。 重复上面的过程，直到i>j。交换a[j]和a[center_index]，完成一趟快速排序。在中枢元素和a[j]交换的时候，很有可能把前面的元素的稳定性打乱，比如序列为 5 3 3 4 3 8 9 10 11，现在中枢元素5和3(第5个元素，下标从1开始计)交换就会把元素3的稳定性打乱。所以快速排序是一个不稳定的排序算法，不稳定发生在中枢元素和a[j] 交换的时刻
LINK:快速排序

7）希尔排序

原理:先将整个待排元素序列分割成若干个子序列（由相隔某个“增量”的元素组成的）分别进行直接插入排序，然后依次缩减增量再进行排序，待整个序列中的元素基本有序（增量足够小）时，再对全体元素进行一次直接插入排序。因为直接插入排序在元素基本有序的情况下（接近最好情况），效率是很高的。
LINK:希尔排序

8）基数排序

原理:一个元素有多个关键字，定义排序后的“有序”是指依次比较这些关键字，不同的直接按其大小关系，相同的比较后续的关键字，例如字符串与数字。然后，这些关键字都有一些范围。依次选取这些关键字作为依据，进行依次分类，这样，类别之间就有了相对的大小关系。然后，对每个类别进行相同的操作，直至所有关键字都被比较过为止。
LINK:基数排序

9）计数排序

原理:找出待排序的数组中最大和最小的元素 ,统计数组中每个值为i的元素出现的次数，存入数组C的第i项 对所有的计数累加（从C中的第一个元素开始，每一项和前一项相加）, 反向填充目标数组：将每个元素i放在新数组的第C(i)项，每放一个元素就将C(i)减去1
计数排序

10）桶排序

原理:桶排序是计数排序的变种，把计数排序中相邻的m个”小桶”放到一个”大桶”中，在分完桶后，对每个桶进行排序（一般用快排），然后合并成最后的结果。
LINK:桶排序