排序算法

在電腦科學與數學中，一個排序算法（Sorting algorithm）是一種能將一串資料依照特定排序方式排列的演算法，排序後的資料即可放在有序陣列。最常用到的排序方式是數值順序以及字典順序。有效的排序算法在一些演算法（例如搜尋演算法與合併演算法）中是重要的，如此這些演算法才能得到正確解答。排序算法也用在處理文字資料以及產生人類可讀的輸出結果。基本上，排序算法的輸出必須遵守下列兩個原則：

- 輸出結果為遞增序列（遞增是針對所需的排序順序而言）
- 輸出結果是原輸入的一種排列、或是重組

雖然排序算法是一個簡單的問題，但是從電腦科學發展以來，在此問題上已經有大量的研究。舉例而言，泡沫排序在1956年就已經被研究。雖然大部分人認為這是一個已經被解決的問題，有用的新演算法仍在不斷的被發明。（例子：圖書館排序在2004年被發表）

## 分類

在電腦科學所使用的排序算法通常依以下標準分類：

- 計算的時間複雜度（最差、平均、和最好表現），依據串列（list）的大小($n$)。一般而言，好的表現是$O(n\log n)$（大O符號），壞的表現是$O(n^2)$。對於基於比較的排序，存在 $\Omega(n\log n)$的下界；而在鍵值範圍受限等條件下，非比較排序可達到線性時間。基於比較的排序算法對大多數輸入而言至少需要$O(n\log n)$。
- 記憶體使用量（以及其他電腦資源的使用）
- 穩定性：穩定排序算法會讓原本有相等鍵值的紀錄維持相對次序。也就是如果一個排序算法是穩定的，當有兩個相等鍵值的紀錄$R$和$S$，且在原本的串列中$R$出現在$S$之前，在排序過的串列中$R$也將會是在$S$之前。
- 排序的方法：插入、交換、選擇、合併等等。

### 穩定性

當相等的元素是無法分辨的，比如像是整數，穩定性並不是一個問題。然而，假設以下的數對將要以他們的第一個數字來排序。

```
<math>(4, 1) (3, 1) (3, 7) (5, 6)</math>
```

在這個狀況下，有可能產生兩種不同的結果，一個是讓相等鍵值的紀錄維持相對的次序，而另外一個則沒有：

```
<math>(3, 1)  (3, 7)  (4, 1)  (5, 6) </math> （維持次序）
<math>(3, 7)  (3, 1)  (4, 1)  (5, 6) </math> （次序被改變）
```

不穩定排序算法可能會在相等的鍵值中改變紀錄的相對次序，但是穩定排序算法從來不會如此。不穩定排序算法可以被特別地實作為穩定。作這件事情的一個方式是人工擴充鍵值的比較，如此在其他方面相同鍵值的兩個物件間之比較，（比如上面的比較中加入第二個標準：第二個鍵值的大小）就會被決定使用在原先資料次序中的條目，當作一個同分決賽。然而，要記住這種次序通常牽涉到額外的空間負擔。

## 排序算法列表

在這個表格中，$n$是要被排序的紀錄數量以及$k$是不同鍵值的數量。

### 穩定的排序

- 冒泡排序（bubble sort）— $O(n^2)$
- 插入排序（insertion sort）—$O(n^2)$
- 雞尾酒排序（cocktail sort）—$O(n^2)$
- 桶排序（bucket sort）—$O(n)$；需要$O(k)$額外空間
- 計數排序（counting sort）—$O(n+k)$；需要$O(n+k)$額外空間
- 歸併排序（merge sort）—$O(n\log n)$；需要$O(n)$額外空間
- 原地歸併排序— $O(n\log^2 n)$如果使用最佳的現在版本
- 二叉排序樹排序（binary tree sort）— $O(n\log n)$期望時間；$O(n^2)$最壞時間；需要$O(n)$額外空間
- 鴿巢排序（pigeonhole sort）—$O(n+k)$；需要$O(k)$額外空間
- 基數排序（radix sort）—$O(nk)$；需要$O(n)$額外空間
- 侏儒排序（gnome sort）— $O(n^2)$
- 圖書館排序（library sort）— $O(n\log n)$期望時間；$O(n^2)$最壞時間；需要$(1+\varepsilon)n$額外空間
- 塊排序（block sort）— $O(n\log n)$
- Tim排序（Timsort）—$O(n\log n)$平均、最壞時間；$O(n)$最優時間；需要$O(n)$額外空間；是目前已知最快的排序算法，在Python、Swift、Rust等語言的內置排序功能中被用作默認演算法

### 不穩定的排序

- 選擇排序（selection sort）—$O(n^2)$
- 希爾排序（shell sort）—$O(n\log^2 n)$如果使用最佳的現在版本
- 克洛弗排序（Clover sort）—$O(n)$期望時間，$O(n^2)$最壞情況
- 梳排序— $O(n\log n)$
- 堆排序（heap sort）—$O(n\log n)$
- 平滑排序（smooth sort）— $O(n\log n)$
- 快速排序（quick sort）—$O(n\log n)$期望時間，$O(n^2)$最壞情況
- 內省排序（introsort）—$O(n\log n)$
- 耐心排序（patience sort）—$O(n\log n+k)$最壞情況時間，需要額外的$O(n+k)$空間，也需要找到最長的遞增子序列（longest increasing subsequence）

### 不實用的排序

- Bogo排序— $O(n \times n!)$，最壞的情況下期望時間為無窮。
- Stupid排序—$O(n^3)$;遞迴版本需要$O(n^2)$額外記憶體
- 珠排序（bead sort）— $O(n)$ 或 $O(\sqrt{n})$,但需要特別的硬體
- 煎餅排序—$O(n)$,但需要特別的硬體
- 臭皮匠排序（stooge sort）演算法簡單，但需要約$n^{2.7}$的時間

## 簡要比較

名稱｜數據對象｜穩定性｜時間複雜度｜額外空間複雜度｜描述

平均｜最壞

冒泡排序｜陣列｜$O(n^2)$｜$O(1)$｜（無序區，有序區）。從無序區透過交換找出最大元素放到有序區前端。

選擇排序｜陣列｜$O(n^2)$｜$O(1)$｜（有序區，無序區）。在無序區里找一個最小的元素跟在有序區的後面。對數組：比較得多，換得少。

鍊表

插入排序｜陣列、鍊表｜$O(n^2)$｜$O(1)$｜（有序區，無序區）。把無序區的第一個元素插入到有序區的合適的位置。對數組：比較得少，換得多。

堆排序｜陣列｜$O(n\log n)$｜$O(1)$｜（最大堆，有序區）。從堆頂把根卸出來放在有序區之前，再恢復堆。

歸併排序｜陣列｜$O(n\log^2 n)$｜$O(1)$｜把數據分為兩段，從兩段中逐個選最小的元素移入新數據段的末尾。可從上到下或從下到上進行。

$O(n\log n)$｜$O(n) +O(\log n)$如果不是從下到上

鍊表｜$O(1)$

快速排序｜陣列｜$O(n\log n)$｜$O(n^2)$｜$O(\log n)$｜（小數，基準元素，大數）。在區間中隨機挑選一個元素作基準，將小於基準的元素放在基準之前，大於基準的元素放在基準之後，再分別對小數區與大數區進行排序。

鍊表

希爾排序｜陣列｜$O(n\log^2n)$｜$O(n^2)$｜$O(1)$｜每一輪按照事先決定的間隔進行插入排序，間隔會依次縮小，最後一次一定要是1。

計數排序｜陣列、鍊表｜$O(n+m)$｜$O(n+m)$｜統計小於等於該元素值的元素的個數i，於是該元素就放在目標陣列的索引i位（i≥0）。

桶排序｜陣列、鍊表｜$O(n)$｜$O(n^2)$｜$O(m)$｜將值為i的元素放入i號桶，最後依次把桶里的元素倒出來。

基數排序｜陣列、鍊表｜$O(k\times n)$｜$O(n^2)$｜一種多關鍵字的排序算法，可用桶排序實現。

- 均按從小到大排列
- k代表數值中的"數位"個數
- n代表數據規模
- m代表數據的最大值減最小值