‘壹’ 常见的排序算法哪个效率最高
快速排序法。
‘贰’ 内存足够大，用哪种排序算法好
很可能答案是快速排序，基于以下几点理由：
1.快速排序的概率时间是接近o（n）的，是几种 n*logn中最好的
2.快速排序的空间复杂度是 o（n）的，优于归并的 o（2*n）
3.内存的好处就是读取存取速度快，而恰恰快排是依赖R/W的排序
‘叁’ 海量数据排序，内存足够大，用哪种排序算法好为什么
归并排序和堆排序吧，最坏时间复杂度最低的两个，个人感觉；你说了是内存足够大，不考虑空间复杂度，如果考虑的话我觉得是堆排序
‘肆’ 数据结构，排序算法中使用内存量最大的是
你好！
几个排序算法的存储空间都差不多吧，是复杂度才有比较意义啊
如果对你有帮助，望采纳。
‘伍’ 的排序方法中，采用哪种方法最好
这个各取所需，根据不同的需要选取不同的方法。
我们通常所说的排序算法往往指的是内部排序算法，即数据记录在内存中进行排序。
排序算法大体可分为两种：
一种是比较排序，时间复杂度O(nlogn) ~ O(n^2)，主要有：冒泡排序，选择排序，插入排序，归并排序，堆排序，快速排序等。
另一种是非比较排序，时间复杂度可以达到O(n)，主要有：计数排序，基数排序，桶排序等。
排序算法稳定性的简单形式化定义为：如果Ai = Aj，排序前Ai在Aj之前，排序后Ai还在Aj之前，则称这种排序算法是稳定的。通俗地讲就是保证排序前后两个相等的数的相对顺序不变。
对于不稳定的排序算法，只要举出一个实例，即可说明它的不稳定性；而对于稳定的排序算法，必须对算法进行分析从而得到稳定的特性。需要注意的是，排序算法是否为稳定的是由具体算法决定的，不稳定的算法在某种条件下可以变为稳定的算法，而稳定的算法在某种条件下也可以变为不稳定的算法。
例如，对于冒泡排序，原本是稳定的排序算法，如果将记录交换的条件改成A[i] >= A[i + 1]，则两个相等的记录就会交换位置，从而变成不稳定的排序算法。
其次，说一下排序算法稳定性的好处。排序算法如果是稳定的，那么从一个键上排序，然后再从另一个键上排序，前一个键排序的结果可以为后一个键排序所用。基数排序就是这样，先按低位排序，逐次按高位排序，低位排序后元素的顺序在高位也相同时是不会改变的。
‘陆’ 数据结构排序中快速排序和基数排序哪个需要的内存量最大
显然是快速排序啦！
循环递归的内存开销可想而知= =！看看数据结构或者算法分析吧！
希望对你有帮助！
‘柒’ 几种常用的排序算法比较
排序，从小大，0坐标的在下面，即排序后小的在下面，大的在上面。
1，冒泡Bubble：从第0个开始，一直往上，与相邻的元素比较，如果下面的大，则交换。
Analysis：
Implementation：
void BubbleSort(int *pData, int iNum)
2，插入Insertion：与打扑克牌时整理牌很想象，假定第一张牌是有序的，从第二张牌开始，拿出这张牌来，往下比较，如果有比这张牌大的，则把它拨到上一个位置，直到找到比手上的这张更小的（或到顶了），
则把手上的这张牌插入到这张更小的牌的后面。
Analysis：
Implementation：
void InsertionSort(int *list, int length)
{
int i, j, temp;
for (i = 1; i < length; i++)
{
temp = list[i];
j = i - 1;
while ((j >= 0) && (list[j] > temp))
{
list[j+1] = list[j];
j--;
}
list[j+1] = temp;
}
}
3，选择Selection：从所有元素中找到最小的放在0号位置，从其它元素（除了0号元素）中再找到最小的，放到1号位置，......。
Analysis：
Implementation：
void SelectionSort(int data[], int count)
{
int i, j, min, temp;
for (i = 0; i < count - 1; i++)
{
/* find the minimum */
min = i;
for (j = i+1; j < count; j++)
{
if (data[j] < data[min])
{
min = j;
}
}
/* swap data[i] and data[min] */
temp = data[i];
data[i] = data[min];
data[min] = temp;
}
}
4，快速Quick：先拿出中间的元素来（值保存到temp里），设置两个索引（index or pointer），一个从0号位置开始往最大位置寻找比temp大的元素；一个从最大号位置开始往最小位置寻找比temp小的元素，找到了或到顶了，则将两个索引所指向的元素
互换，如此一直寻找交换下去，直到两个索引交叉了位置，这个时候，从0号位置到第二个索引的所有元素就都比temp小，从第一个索引到最大位置的所有元素就都比temp大，这样就把所有元素分为了两块，然后采用前面的办法分别排序这两个部分。总的来
说，就是随机找一个元素（通常是中间的元素），然后把小的放在它的左边，大的放右边，对左右两边的数据继续采用同样的办法。只是为了节省空间，上面采用了左右交换的方法来达到目的。
Analysis：
Implementation：
void QuickSort(int *pData, int left, int right)
{
int i, j;
int middle, iTemp;
i = left;
j = right;
middle = pData[(left + right) / 2]; //求中间值
do
{
while ((pData[i] < middle) && (i < right)) //从左扫描大于中值的数
i++;
while ((pData[j] > middle) && (j > left)) //从右扫描小于中值的数
j--;
if (i <= j) //找到了一对值
{
//交换
iTemp = pData[i];
pData[i] = pData[j];
pData[j] = iTemp;
i++;
j--;
}
} while (i <= j); //如果两边扫描的下标交错，就停止（完成一次）
//当左边部分有值(left<j)，递归左半边
if(left < j)
QuickSort(pData, left, j);
//当右边部分有值(right>i)，递归右半边
if(right > i)
QuickSort(pData, i, right);
}
5，希尔Shell：是对Insertion Sort的一种改进，在Insertion Sort中，从第2个位置开始取出数据，每次都是与前一个（step/gap==1）进行比较。Shell Sort修改为，在开始时采用较大的步长step，
从第step位置开始取数据，每次都与它的前step个位置上的数据进行比较（如果有8个数据，初始step==4，那么pos(4)与pos(0)比较，pos(0)与pos(-4)，pos(5)与pos(1)，pos(1)与pos(-3)，
...... pos(7)与pos(3)，pos(3)与pos(-1)），然后逐渐地减小step，直到step==1。step==1时，排序过程与Insertion Sort一样，但因为有前面的排序，这次排序将减少比较和交换的次数。
Shell Sort的时间复杂度与步长step的选择有很大的关系。Shell排序比冒泡排序快5倍，比插入排序大致快2倍。Shell排序比起QuickSort，MergeSort，HeapSort慢很多。但是它相对比较简单，它适合
于数据量在5000以下并且速度并不是特别重要的场合。它对于数据量较小的数列重复排序是非常好的。
Analysis：
Implementation：
template<typename RandomIter, typename Compare>
void ShellSort(RandomIter begin, RandomIter end, Compare cmp)
{
typedef typename std::iterator_traits<RandomIter>::value_type value_type;
typedef typename std::iterator_traits<RandomIter>::difference_type diff_t;
diff_t size = std::distance(begin, end);
diff_t step = size / 2;
while (step >= 1)
{
for (diff_t i = step; i < size; ++i)
{
value_type key = *(begin+i);
diff_t ins = i; // current position
while (ins >= step && cmp(key, *(begin+ins-step)))
{
*(begin+ins) = *(begin+ins-step);
ins -= step;
}
*(begin+ins) = key;
}
if(step == 2)
step = 1;
else
step = static_cast<diff_t>(step / 2.2);
}
}
template<typename RandomIter>
void ShellSort(RandomIter begin, RandomIter end)
{
typedef typename std::iterator_traits<RandomIter>::value_type value_type;
ShellSort(begin, end, std::less<value_type>());
}
6，归并Merge：先将所有数据分割成单个的元素，这个时候单个元素都是有序的，然后前后相邻的两个两两有序地合并，合并后的这两个数据再与后面的两个合并后的数据再次合并，充分前面的过程直到所有的数据都合并到一块。
通常在合并的时候需要分配新的内存。
Analysis：
Implementation：
void Merge(int array[], int low, int mid, int high)
{
int k;
int *temp = (int *) malloc((high-low+1) * sizeof(int)); //申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列
int begin1 = low;
int end1 = mid;
int begin2 = mid + 1;
int end2 = high;
for (k = 0; begin1 <= end1 && begin2 <= end2; ++k) //比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置
{
if(array[begin1]<=array[begin2])
{
temp[k] = array[begin1++];
}
else
{
temp[k] = array[begin2++];
}
}
if(begin1 <= end1) //若第一个序列有剩余，直接拷贝出来粘到合并序列尾
{
memcpy(temp+k, array+begin1, (end1-begin1+1)*sizeof(int));
}
if(begin2 <= end2) //若第二个序列有剩余，直接拷贝出来粘到合并序列尾
{
memcpy(temp+k, array+begin2, (end2-begin2+1)*sizeof(int));
}
memcpy(array+low, temp, (high-low+1)*sizeof(int));//将排序好的序列拷贝回数组中
free(temp);
}
void MergeSort(int array[], unsigned int first, unsigned int last)
{
int mid = 0;
if (first < last)
{
mid = (first+last)/2;
MergeSort(array, first, mid);
MergeSort(array, mid+1,last);
Merge(array,first,mid,last);
}
}
‘捌’ 插入排序,选择排序,快速排序,归并排序,冒泡排序中哪个要求内存量最大为什么
s the entry point for the console application.
//默认是从小到大排序
#include <time.h>
#include <iostream>
#include <iomanip>
using namespace std;
//要排序的数组的长度，以及取值的范围
#define SIZE 10
#define MAX 10000
//---------------------------------插入排序----------------------------------------
//直接插入排序080201
//原理：每次将待排序的记录，按其关键字大小插入到前边已经排好序的子文件中的适当位置
int InsertSort(int arr[],int len){
int temp,j;
for(int i=1;i<len;i++){
if(arr[i]<arr[i-1]){
temp=arr[i];
j=i;
do{
arr[j]=arr[j-1];
j--;
}while(j>0&&arr[j-1]>temp);
arr[j] = temp;
}
}
return 0;
}
//SHELL排序 希尔排序 8.2.2
/*
先取一个小于n的整数d1作为第一个增量，把文件的全部记录分成d1个组。
所有距离为dl的倍数的记录放在同一个组中。先在各组内进行直接插人排序;
然后，取第二个增量d2<d1重复上述的分组和排序，直至所取的增量dt=1(dt<dt-l<…<d2<d1)，
即所有记录放在同一组中进行直接插入排序为止。
*/
int ModifiedInsertSort(int arr[],int n,int delta){
int temp;
for(int i=delta;i<n;i+=delta){
for(int j=i;j>=delta;j-=delta){
if(arr[j]<arr[j-delta]){
temp = arr[j];
arr[j] = arr[j-delta];
arr[j-delta] = temp;
}
}
}
return 0;
}
int ShellSort(int arr[],int len){
//
for(int delta=len/2;delta>0;delta/=2){
//分别对delta个子序列进行排序//
for(int j=0;j<delta;j++){
ModifiedInsertSort(&arr[j],len-j,delta);
}
}
return 0;
}
//1． 不设监视哨的算法描述
////注意： 当增量d=1时，ShellPass和InsertSort基本一致，只是由于没有哨兵而在内循环中增加了一个循环判定条件"j>0"，以防下标越界。
void ShellPass(int *R,int n,int d)
{//希尔排序中的一趟排序，d为当前增量
int i,j;
for(i=d+1;i<=n;i++) //将R[d+1．．n]分别插入各组当前的有序区
if(R[i] <R[i-d] ){
R[0]=R[i];j=i-d; //R[0]只是暂存单元，不是哨兵
do {//查找R[i]的插入位置
R[j+d]=R[j]; //后移记录
j=j-d; //查找前一记录
}while(j>0&&R[0] <R[j] );
R[j+d]=R[0]; //插入R[i]到正确的位置上
} //endif
} //ShellPass
void ShellSort11(int* R,int n)
{
int increment=n; //增量初值，不妨设n>0
do {
increment=increment/3+1; //求下一增量
ShellPass(R,n,increment); //一趟增量为increment的Shell插入排序
}while(increment>1);
} //ShellSort
/*
2．设监视哨的shell排序算法
算法分析
1．增量序列的选择
Shell排序的执行时间依赖于增量序列。
好的增量序列的共同特征：
① 最后一个增量必须为1；
② 应该尽量避免序列中的值(尤其是相邻的值)互为倍数的情况。
有人通过大量的实验，给出了目前较好的结果：当n较大时，比较和移动的次数约在nl.25到1.6n1.25之间。
2．Shell排序的时间性能优于直接插入排序
希尔排序的时间性能优于直接插入排序的原因：
①当文件初态基本有序时直接插入排序所需的比较和移动次数均较少。
②当n值较小时，n和n2的差别也较小，即直接插入排序的最好时间复杂度O(n)和最坏时间复杂度0(n2)差别不大。
③在希尔排序开始时增量较大，分组较多，每组的记录数目少，故各组内直接插入较快，后来增量di逐渐缩小，分组数逐渐减少，而各组的记录数目逐渐增多，但由于已经按di-1作为距离排过序，使文件较接近于有序状态，所以新的一趟排序过程也较快。
因此，希尔排序在效率上较直接插人排序有较大的改进。
3．稳定性
希尔排序是不稳定的。参见上述实例，该例中两个相同关键字49在排序前后的相对次序发生了变化。
*/
//---------------------------------交换排序----------------------------------------
//交换排序－－－冒泡排序，快速排序
//原理：两两比较待排序记录的关键字，发现两个记录的次序相反时即进行交换，直到没有反序的记录为止。
//冒泡排序080301
int BubbleSort(int arr[],int len){
int k,temp ;
for(int i=0;i<len-1;i++){
k = i;
for(int j=i+1;j<len;j++){
if(arr[j]<arr[k])
k = j;
}
if(k!=i){
temp = arr[i];
arr[i] = arr[k];
arr[k] = temp;
}
}
return 0;
}
//优化的冒泡排序
int ImprovedBubbleSort(int arr[],int len){
bool noswap;
int temp;
for(int i=0;i<len;i++){
noswap = true;
for(int j=len-1;j>i;j--){
if(arr[j]<arr[j-1]){
temp = arr[j];
arr[j] = arr[j-1];
arr[j-1] = temp;
noswap = false;
}
}
if(noswap){
break;
}
}
return 0;
}
//快速排序080302
int Partition(int arr[],int len,int i,int j){
int pivot = arr[i];
while(i<j){
while(i<j&&arr[j]>=pivot){
j--;
}
if(i<j){
arr[i++] = arr[j];
}
while(i<j&&arr[i]<=pivot){
i++;
}
if(i<j){
arr[j--] = arr[i];
}
}
arr[i] = pivot;
return i;
}
int QuickSort(int arr[],int len,int low=0,int high=SIZE){
int pivotpos;
if(low<high){
pivotpos = Partition(arr,len,low,high);
QuickSort(arr,len,low,pivotpos-1);
QuickSort(arr,len,pivotpos+1,high);
}
return 0;
}
//---------------------------------选择排序----------------------------------------
//直接选择排序080401
//原理：每一趟从待排序的记录中选出关键字最小的记录，顺序放到已排好序的子文件的最后
int StraightSelect(int arr[],int len){
int temp=0;
int k;
for(int i=0;i<len;i++){
k=i;
for(int j=k+1;j<len;j++){
if(arr[j]<arr[k]){
k = j;
}
}
if(k!=i){
temp = arr[k];
arr[k] = arr[i];
arr[i] = temp;
}
}
return 0;
}
//---------------------------------归并排序----------------------------------------
//归并排序：
int Merge(int arr[],int len){
return 0;
}
//---------------------------------分配排序----------------------------------------
//桶排序,箱排序8.6
//事先知道序列中的记录都位于某个小区间段[0，m)内
// 将具有相同值的记录都分配到同一个桶中，然后依次按照编号从桶中取出记录，组成一个有序序列
int BucketSort(int arr[],int len){
int max = MAX;//最大值
int *count = new int[max];
int i;
for(i=0;i<max;i++){
count[i] = 0;
}
for(i=0;i<len;i++){
count[arr[i]]++;
}
for(i=0;i<len;){
for(int j=0;j<max;j++){
while(count[j]>0){
arr[i++] = j;
count[j]--;
}
}
}
return 0;
}
//打印数组
int printarr(int arr[],int len){
for(int i=0;i<len;i++){
if(i%10==0)
cout<<endl;
cout<<setw(4)<<arr[i]<<" ";
}
cout<<endl;
return 0;
}
int main()
{
int arr[SIZE];
int len = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]);//SIZE
srand( (unsigned)time( NULL ) );
for(int i=0;i<len;i++){
arr[i] =rand()%MAX;
}
cout<<"生成数组："<<endl;
printarr(arr,len);
// StraightSelect(arr,len);
// InsertSort(arr,len);
// BubbleSort(arr,len);
// QuickSort(arr,len);
// ImprovedBubbleSort(arr,len);
// ShellSort(arr,len);
BucketSort(arr,len);
cout<<endl<<"排序后得到的数组："<<endl;
printarr(arr,len);
return 0;
}
‘玖’ (54) 在下列几种排序方法中，要求内存量最大的是______。 A. 插入排序 B. 选择排序 C. 快速排序 D. 归并排
（54）[答案]D
[考点]数据结构与算法
[分析]
我们对比一个排序方法的优越性有"平均时间"、"最坏情况时间"和"辅助空间"。其中辅助空间一般是排序中需要额外的内存开销，这些内存开销一般据一些如中间变量（暂存变量）、比较与交换等等来决定。
插入排序和选择排序的辅助空间都是o(1),快速排序是o(nlog2n),归并排序是o(n)。
可知归并排序要求内存量最大，我们也可以从其变量及循环个数也以看出归并排序要求内存量最大。
‘拾’ 常见的排序算法哪个效率最高
快速排序法。
java的排序算法有哪些？
java的排序大的分类可以分为两种：内排序和外排序。在排序过程中，全部记录存放在内存，则称为内排序，如果排序过程中需要使用外存，则称为外排序。下面讲的排序都是属于内排序：
1.插入排序：直接插入排序、二分法插入排序、希尔排序。
2.选择排序：简单选择排序、堆排序。
3.交换排序：冒泡排序、快速排序。
4.归并排序。
5.基数排序。
java中的算法，一共有多少种，哪几种，怎么分类？
1、算法按实现方式分，有递归、迭代、平行、序列、过程、确定、不确定等。
2、算法按设计范型分，有分治、动态、贪心、线性、图论、简化等。