排序算法哪个是稳定的

Ⅰ 什么是稳定的排序方法

所谓稳定的排序算法就是你排序之后相同大小的数值没有发生变化，比如：
2
4
4
1
6
3
排序之后第二4的位置依然在一个4之后就是他们两个没有发生位置变化;称之为稳定；

Ⅱ 数据结构里面什么是稳定的排序，什么是不稳定的排序，怎么看，什么是稳定性

就是说在配需前后，各个关键字的相对位置不变。
举个例子来说吧，假设在排序前数据排列如下：
排序前：5,6（1）,1,4,3,6（2）,（第一个6在第二个6之前）
排序后：1）如果排序后的结果是1,2,3,4,5,6（1），6（2）那么就说此排序算 法是稳定的，即使稳 定的排序。
2）如果排序后的结果是1,2,3,4,5,6（2），6（1），即6（1）和6（2）相比较排序前
他们的相对顺序改变了（第二个6排到第一个6之前了），那么就说这次排序是不稳定的 排序
像快速排序、希尔排序等算法都是不稳定排序算法，冒泡排序、插入排序等算法是稳定的排序算法。
希望对你有帮助哦~~

Ⅲ 数据结构的排序算法中，哪些排序是稳定的，哪些排序是不稳定的

一、稳定排序算法

1、冒泡排序

2、鸡尾酒排序

3、插入排序

4、桶排序

5、计数排序

6、合并排序

7、基数排序

8、二叉排序树排序

二、不稳定排序算法

1、选择排序

2、希尔排序

3、组合排序

4、堆排序

5、平滑排序

6、快速排序

排序(Sorting) 是计算机程序设计中的一种重要操作，它的功能是将一个数据元素（或记录）的任意序列，重新排列成一个关键字有序的序列。

一个排序算法是稳定的，就是当有两个相等记录的关键字R和S，且在原本的列表中R出现在S之前，在排序过的列表中R也将会是在S之前。

不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序，但是稳定排序算法从来不会如此。不稳定排序算法可以被特别地实现为稳定。

做这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较，如此在其他方面相同键值的两个对象间之比较，就会被决定使用在原先数据次序中的条目，当作一个同分决赛。然而，要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担。

(3)排序算法哪个是稳定的扩展阅读：

排序算法的分类：

1、通过时间复杂度分类

计算的复杂度（最差、平均、和最好性能），依据列表(list)的大小(n)。

一般而言，好的性能是 O(nlogn)，且坏的性能是 O(n^2)。对于一个排序理想的性能是 O(n)。

而仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要 O(nlogn)。

2、通过空间复杂度分类

存储器使用量（空间复杂度）（以及其他电脑资源的使用）

3、通过稳定性分类

稳定的排序算法会依照相等的关键（换言之就是值）维持纪录的相对次序。

Ⅳ 排序算法的稳定性

常用的几种排序算法中，稳定的排序有，冒泡排序，插入排序，归并排序，不稳定的排序有选择排序希尔排序，快速排序，堆排序，二叉排序树排序，等等。

Ⅳ 在快速排序、堆排序、归并排序中，什么排序是稳定的

• 归并排序是稳定的“快速排序和堆排序都不稳定.不稳定：就是大小相同的两个数，经过排序后，最终位置与初始位置交换了。

• 
  快速排序：
  27 23 27 3
  以第一个27作为pivot中心点，则27与后面那个3交换，形成
  3 23 27 27，排序经过一次结束，但最后那个27在排序之初先于初始位置3那个27，所以不稳定。

• 
  堆排序：
  比如：3 27 36 27，
  如果堆顶3先输出，则，第三层的27（最后一个27）跑到堆顶，然后堆稳定，继续输出堆顶，是刚才那个27，这样说明后面的27先于第二个位置的27输出，不稳定。”
  “2 归并排序（MergeSort）

• 
  
  归并排序先分解要排序的序列，从1分成2，2分成4，依次分解，当分解到只有1个一组的时候，就可以排序这些分组，然后依次合并回原来的序列中，这样就可以排序所有数据。合并排序比堆排序稍微快一点，但是需要比堆排序多一倍的内存空间，因为它需要一个额外的数组。”

Ⅵ 稳定的排序算法有哪些

1.稳定的排序
冒泡排序（bubble sort） — O(n2)
鸡尾酒排序 (Cocktail sort, 双向的冒泡排序) — O(n2)
插入排序 （insertion sort）— O(n2)
桶排序 （bucket sort）— O(n); 需要 O(k) 额外 记忆体
计数排序 (counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 额外 记忆体
归并排序 （merge sort）— O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体
原地归并排序 — O(n2)
二叉树排序 （Binary tree sort） — O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体
鸽巢排序 (Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 额外记忆体
基数排序 （radix sort）— O(n·k); 需要 O(n) 额外记忆体
Gnome sort — O(n2)
Library sort — O(n log n) with high probability, 需要 (1+ε)n 额外记忆体
2.不稳定的排序
选择排序 （selection sort）— O(n2)
希尔排序 （shell sort）— O(n log n) 如果使用最佳的现在版本
Comb sort — O(n log n)
堆排序 （heapsort）— O(n log n)
Smoothsort — O(n log n)
快速排序 （quicksort）— O(n log n) 期望时间, O(n2) 最坏情况; 对于大的、乱数串行一般相信是最快的已知排序
Introsort — O(n log n)
Patience sorting — O(n log n + k) 最外情况时间, 需要 额外的 O(n + k) 空间, 也需要找到最长的递增子序列（longest increasing subsequence）

Ⅶ 下列排序算法中，（）是稳定的 a.插入，希尔 b.冒泡，快速 c.选择，堆排序 d.基数，归并

另外一个答案不靠谱啊
正确答案应该是D

对基数排序：
A least significant digit (LSD) radix sort is a fast stable sorting algorithm which can be used to sort keys in integer representation order.
对归并排序：
In computer science, merge sort (also commonly spelled mergesort) is an O(n log n) comparison-based sorting algorithm. Most implementations proce a stable sort, which means that the implementation preserves the input order of equal elements in the sorted output.

来源Wiki

Ⅷ 那些哪些排序算法是稳定的内在的

希尔排序、堆排序: 就地的不稳定排序
快速排序: 非就地的不稳定排序
选择排序: 不稳定排序
插入排序: 稳定排序

Ⅸ 数据结构的排序算法中，哪些排序是稳定的，哪些排序是不稳定的

快速排序、希尔排序、堆排序、直接选择排序不是稳定的排序算法。

基数排序、冒泡排序、直接插入排序、折半插入排序、归并排序是稳定的排序算法。

Ⅹ 在快速排序、堆排序、归并排序中，什么排序是稳定的

归并排序是稳定的排序算法。

归并排序的稳定性分析：

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个元素或者2个序列，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，没有外部干扰，将不会破坏稳定性。

那么，在短的有序序列合并的过程中，稳定性是没有受到破坏的，合并过程中如果两个当前元素相等时，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。

(10)排序算法哪个是稳定的扩展阅读：

算法稳定性的判断方法：

在常见的排序算法中，堆排序、快速排序、希尔排序、直接选择排序是不稳定的排序算法，而基数排序、冒泡排序、直接插入排序、折半插入排序、归并排序是稳定的排序算法。

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。

比如，快速排序原本是不稳定的排序方法，但若待排序记录中只有一组具有相同关键码的记录，而选择的轴值恰好是这组相同关键码中的一个，此时的快速排序就是稳定的。

参考资料来源：网络-排序算法稳定性