归并排序

分治法的典型代表就是归并排序。拆分-合并的节奏，逻辑清晰，效率也挺高。是那种上千条数据的场景，排序速度快得，响应也快，CPU 压力小不少。 归并的过程其实不难理解，就是先把数组一直拆，拆到每段都只有一个元素，一对一比较，再一步步合并起来。听起来抽象？别急，这里配了个动画演示，过程一步步走，蛮直观的。 和冒泡排序、插入排序比起来，归并的时间复杂度是O(nlogn)，你会感觉到性能上的差距。尤其是在前端项目里排序表格、大数据列表，用起来顺手。 如果你还想深入点，可以看看这几个文章：比如MATLAB 下归并排序的实现和性能实验，还有算法时间复杂度，都挺有料。 ，归并排序不光适合写算法题，放在业务开发

Java 的归并排序实现，讲得还挺细的，代码一目了然。先分组再合并，逻辑不绕，看一遍就能上手。像一组学生分数，先按小组排好，再合并起来按总顺序来，思路清晰，效率也不错。适合排序大批量数据，比如几十万条的列表。文章里讲了每步的实现，还配了注释，刚学排序算法的朋友也能看懂。你要是用 Java 写后台或者刷题，这段代码可以直接拿来改改就用。

该函数实现了归并排序算法，该算法源自约翰·冯·诺依曼于1945年提出的经典排序方法。使用方式如下：通过输入向量，调用融合函数进行排序。该脚本还通过多次执行该算法并与MATLAB内置的SORT函数进行对比，计算排序的成功次数及所花费的时间。根据实验结果，归并排序的实现表现良好且正常运行。用户可通过提供不同的向量来测试其性能，看看是否存在其他潜在的异常或优化空间。@ACx // 2013年2月。

桶排序是一种基于计数的排序算法，其核心思想是将待排序元素分散到有限数量的桶中，然后分别对每个桶中的元素进行排序。首先，扫描待排序序列找出最大值和最小值，根据这两个值确定桶的范围。接着，将每个元素分配到对应的桶中，再分别对每个桶中的元素进行排序。最后，按照桶的顺序依次输出所有元素即可。

选择排序的思路蛮直接，没啥复杂逻辑。每次从还没排好的里面挑个最小的，放到前面去，直到全排好。代码不长，逻辑也清晰，适合刚开始摸排序算法的同学。 选择排序的核心点就在于“挑最小的”这个动作。不管你是用for循环还是配个minIndex，思路都挺清楚的。而且数据量不是大的时候，表现还不错。 像写课程设计或者整理代码库的时候，选它做示例挺合适。比如这篇代码优化的文章，就讲了怎么把选择排序搞得更干净点，适合参考参考。 哦对了，如果你还在理清楚各种排序算法的关系，推荐去看看这篇排序算法汇总，还有个脑图版的思维导图也蛮有用，方便你整体把握。 如果你是刚接触排序，想练练基本功，那就试试手撸一遍。写完之后记得

起泡排序通过逐次交换相邻较小元素，将最大元素移动至末尾。经过 n-1 趟遍历，所有元素将按照从小到大的顺序排列，其中最小元素位于数组首位。

直接插入排序是一种基础且常用的排序算法，其操作类似于整理扑克牌的过程。深入探讨了直接插入排序的基本思想、步骤、时间复杂度及适用场景。在算法实现方面，提供了详细的伪代码示例，并分析了最好情况、最坏情况和平均情况下的时间复杂度。此外，还介绍了直接插入排序的稳定性和空间复杂度。总结来说，尽管直接插入排序在处理大规模数据时效率较低，但其简单和稳定性使其在小规模数据或部分有序数据的排序中表现良好。

在 ORDER BY 子句中可使用列别名进行排序。幻灯片示例按年薪对数据进行排序。

Redis 提供了对列表、集合和有序集合元素进行排序的功能。通过 SORT 命令，你可以指定要排序的键以及排序规则，例如按模式匹配、限制范围、获取特定模式值，以及指定升序或降序排序。

十大经典排序算法分为两类： 比较类排序（时间复杂度不能突破 O(nlogn)）：- 冒泡排序- 快速排序- 简单插入排序- 希尔排序- 简单选择排序- 堆排序- 二路归并排序 非比较类排序（线性时间运行）：- 多路归并排序- 桶排序- 基数排序