数据结构排序总结表格

排序算法是计算机科学中的一个重要概念，是用来将一组数据按照特定顺序进行排列的方法，是计算机科学中基础的算法，也是面试中常被问到的问题。常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。本文将从时间复杂度、稳定性以及适用场景三个角度对常见的排序算法进行总结，并给出一张排序算法总结表格。

时间复杂度

时间复杂度是描述算法执行时间与输入数据规模的增长关系的指标，通过时间复杂度可以评估算法的效率。常见的排序算法的时间复杂度如下：

| 排序算法 | 时间复杂度（最好） | 时间复杂度（平均） | 时间复杂度（最坏） |

| 冒泡排序 | O(n) | O(n^2) | O(n^2) |

| 选择排序 | O(n^2) | O(n^2) | O(n^2) |

| 插入排序 | O(n) | O(n^2) | O(n^2) |

| 快速排序 | O(n*log(n)) | O(n*log(n)) | O(n^2) |

| 归并排序 | O(n*log(n)) | O(n*log(n)) | O(n*log(n)) |

稳定性

稳定性是指在排序过程中是否能保持相等元素的相对位置。如果在排序前，相等的元素a和b在数组中的位置是a在b前面（a和b相等），如果在排序后，a仍然在b前面，那么排序算法就是稳定的。常见的排序算法的稳定性如下：

| 排序算法 | 稳定性 |

| 冒泡排序 | 稳定 |

| 选择排序 | 不稳定 |

| 插入排序 | 稳定 |

| 快速排序 | 不稳定 |

| 归并排序 | 稳定 |

适用场景

排序算法的适用场景是指在什么情况下使用什么排序算法可以使算法的效率最优。常见的适用场景如下：

| 排序算法 | 适用场景 |

| 冒泡排序 | 适用于数据量比较小，对稳定性要求高的情况。 |

| 选择排序 | 适用于数据量比较小，不要求稳定性的情况。 |

| 插入排序 | 适用于数据量比较小，对稳定性要求高的情况。 |

| 快速排序 | 适用于数据量比较大，不要求稳定性的情况。 |

| 归并排序 | 适用于数据量比较大，对稳定性要求高的情况。 |

综合表格

下面是常见排序算法的综合表格：

| 排序算法 | 时间复杂度 | 稳定性 | 适用场景 |

| 冒泡排序 | O(n^2) | 稳定 | 数据量比较小，对稳定性要求高的情况。 |

| 选择排序 | O(n^2) | 不稳定 | 数据量比较小，不要求稳定性的情况。 |

| 插入排序 | O(n^2) | 稳定 | 数据量比较小，对稳定性要求高的情况。 |

| 快速排序 | O(n*log(n)) | 不稳定 | 数据量比较大，不要求稳定性的情况。 |

| 归并排序 | O(n*log(n)) | 稳定 | 数据量比较大，对稳定性要求高的情况。 |