张云浩：字节跳动-程序语言团队成员，目前主要研究方向包括但不限于性能优化、(并发)数据结构和算法等领域。
常见的排序算法有：冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、堆排序、希尔排序、计数排序、桶排序和基数排序。
前段时间看到友商宣传他们打造了Go语言最快的排序算法，有些观点不敢苟同。为此，特意梳理了一下排序算法的演进，发现没有最快，只有更快。
稳定性：如果一个排序算法能够保留数组中重复元素的相对位置，则可以被称为稳定的。有很多办法能够将任意排序算法变为稳定的，但一般只有在稳定性要求是必要的情况下才会去实现。 算法 是否稳定 是否原地排序 时
排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概括：
不久前，我在牛客中看到这样一个笑话，面试官让他写一个快速排序，结果他写了一个冒泡排序，虽说不是计算机专业的，还一直说没有写错，都不知道面试官为什么这么PASS。其实，一共有十大排序算法，最快最稳定的就是快速排序，简称快排。
我简单的绘制了一下排序算法的分类，蓝色字体的排序算法是我们用python3实现的，也是比较常用的排序算法。
插入排序是一种简单直观的排序算法，它的基本思想是将待排序的元素插入到已经排好序的序列中，从而得到一个新的有序序列。插入排序的具体过程如下：
堆排序是渐进最优的比较排序算法，达到了O(nlgn)这一下界，而快排有一定的可能性会产生最坏划分，时间复杂度可能为O(n^2)，那为什么快排在实际使用中通常优于堆排序？
在学习快速排序前，先上开胃菜，快速排序中用到的算法--分而治之（divide and conquer, D&C，分治法）。
如果原始数组本来已经接近有序，只需要较少的比较交换次数即可完成排序。比如下面这个数组，只有7和8是逆序的：
冒泡排序还有一种优化算法，就是立一个flag，当在一趟序列遍历中元素没有发生交换，则证明该序列已经有序
Given an array of 2n integers, your task is to group these integers into n pairs of integer, say (a1, b1), (a2, b2), …, (an, bn) which makes sum of min(ai, bi) for all i from 1 to n as large as possible.
来源：https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm
来源 | https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm
排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序。
JS家的排序算法 引子 有句话怎么说来着： 雷锋推倒雷峰塔，Java implements JavaScript. 当年，想凭借抱Java大腿火一把而不惜把自己名字给改了的JavaScript（原名LiveScript），如今早已光芒万丈。node JS的出现更是让JavaScript可以前后端通吃。虽然Java依然制霸企业级软件开发领域（C/C + +的大神们不要打我。。。），但在Web的江湖，JavaScript可谓风头无两，坐上了头把交椅。 然而，在传统的计算机算法和数据结构领域，大多数专
Given an array of 2n integers, your task is to group these integers into n pairs of integer, say (a1, b1), (a2, b2), ..., (an, bn) which makes sum of min(ai, bi) for all i from 1 to n as large as possible.
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
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原文链接：https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm
这段代码定义了一个程序，该程序包含一个名为main的函数。这个函数执行一个简单的输出操作，向标准输出流（通常是控制台）打印一条消息“Hello, World!”。最后，main函数返回0，表示程序成功结束。
本文作者戴卓嘉，拥有 10 年开发经验的数据科学家，以下是他对 Julia、R、Python 分别在字符串排序速度上的示例与对比，Python 为何会被碾压？废话不多说，马上开讲。
而今天这篇文章，转自 Github 上一个项目，此项目整理了 10 个常见排序算法的原理、演示和多种语言的实现。这里我们摘录其中 Python 的实现，分享给大家。
外排序：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行；
在《实例对比 Julia, R, Python，谁是狼语言？》我们简单介绍了 Julia 的背景，以及通过优化一个似然函数的参数 μ 和 σ，来对比 Julia、R、Python 三门语言，谁更快，谁的输出更舒适。
排序算法有哪些？ 最快的排序算法是哪个？ 手写一个冒泡排序 手写快速排序代码 快速排序的过程、时间复杂度、空间复杂度 手写堆排序 堆排序过程、时间复杂度及空间复杂度 写出你所知道的排序算法及时空复杂度，稳定性 二叉树给出根节点和目标节点，找出从根节点到目标节点的路径 给阿里2万多名员工按年龄排序应该选择哪个算法？ GC算法(各种算法的优缺点以及应用场景) 蚁群算法与蒙特卡洛算法 子串包含问题(KMP 算法)写代码实现 一个无序，不重复数组，输出N个元素，使得N个元素的和相加为M，给出时间复杂度、空间复杂度。手写算法 万亿级别的两个URL文件A和B，如何求出A和B的差集C(提示：Bit映射->hash分组->多文件读写效率->磁盘寻址以及应用层面对寻址的优化) 百度POI中如何试下查找最近的商家功能(提示：坐标镜像+R树)。 两个不重复的数组集合中，求共同的元素。 两个不重复的数组集合中，这两个集合都是海量数据，内存中放不下，怎么求共同的元素？ 一个文件中有100万个整数，由空格分开，在程序中判断用户输入的整数是否在此文件中。说出最优的方法 一张Bitmap所占内存以及内存占用的计算 2000万个整数，找出第五十大的数字？ 烧一根不均匀的绳，从头烧到尾总共需要1个小时。现在有若干条材质相同的绳子，问如何用烧绳的方法来计时一个小时十五分钟呢？ 求1000以内的水仙花数以及40亿以内的水仙花数 5枚硬币，2正3反如何划分为两堆然后通过翻转让两堆中正面向上的硬8币和反面向上的硬币个数相同 时针走一圈，时针分针重合几次 N*N的方格纸,里面有多少个正方形 x个苹果，一天只能吃一个、两个、或者三个，问多少天可以吃完？
原题 | Surprising Sorting Tips for Data Scientists
排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。
比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此也称为非线性时间比较类排序。
数据结构章节暂时告一段落，从这一章节开始算法之旅。首先从排序开始，排序作为最基础的算法，一点也不简单，写一个快排、堆排、归并排序在大厂面试中并不罕见，或者某些题目就需要使用某些排序的思想来解决，这也就是为什么要学习排序。当然最重要的是学习它的思想，例如快排的partition操作，快排和归并排序的分治思想，以及排序的性能优化，又或者O(n²)的排序也并非一无是处等。本章将手写五种常见排序算法，它们包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、(堆排序第七章已介绍)，理解它们的优缺点，从而能在合适的场景使用恰当的排序算法。
快速排序(Quick Sort)是一种效率很高的排序算法，是对冒泡排序的一种改进排序算法。
号外号外！微信 Mars 已于2016年12月28号的微信公开课上，正式公开了源代码，加入了开源阵营。相信很多小伙伴已经看到了 Mars 的代码，在这里热切的期望小伙伴们多给 Mars 提pr & Issues，共同促进移动网络技术的发展。开源只是一个开始，我们也将继续在 WeMobileDev 的公众号上，分享 Mars 的技术细节与未来规划。 前言 Mars 是微信官方的终端基础组件，是一个使用 C++ 编写的业务无关、跨平台的基础组件。目前在微信 Android、iOS、Windows、Mac、WP
算法是基础，小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家，这是第一篇《由快速排序到分治思想》，非常赞！希望对大家有帮助，大家会喜欢！ 快速排序是一种基于分治思想的排序算法 它主要分为以下几步 1、一个
快速排序算法由 C. A. R. Hoare 在 1960 年提出。它的时间复杂度也是 O(nlogn)，但它在时间复杂度为 O(nlogn) 级的几种排序算法中，大多数情况下效率更高，所以快速排序的应用非常广泛。 注意： 快速排序不一定是最快的排序方法，这取决于需要排序的数据结构、数据量。不过，大多数情况下，面试官和工作场所用它的概率也是相对较高的，所以我们应该花时间把它学透彻。
在本文中，我们学习 Merge Sort 背后的逻辑，并用 JavaScript 实现。最后，在空间和时间复杂度方面将归并排序与其他算法进行比较。
七、骚年，这就是你的终极速度了吗？ 在介绍了前面的几个排序算法之后，这一次我准备写写快速排序，快速排序之所以叫快速排序是因为它很快，它是已知实践中最快的排序算法（不过曾经我看过一个叫google的位图排序算法，传说能更快，但从那以后我再也没有找到过相关的资料了，所以说江湖小报上的消息还是不要信的比较好），它的平均运行时间能达到O（NLOGN），而且在绝大部分情况下很容易达到这个时间界。 快速排序算法过程分为如下几步： 1.如果数列中的元素只有0个或者1个，那么算法结束， 2
快速排序用分治策略对给定的列表元素进行排序。这意味着算法将问题分解为子问题，直到子问题变得足够简单可以直接解决为止。
话不多数，先上两张图： 名词解释： n：数据规模 k：“桶”的个数 In-place：占用常数内存，不占用额外内存 Out-place：占用额外内存 稳定性：排序后2个相等键值的顺序和排序之前
当然，今天这篇文章在《字节跳动技术团队》也有讲到《打造 Go 语言最快的排序算法》
快速排序 快速排序是处理大数据集最快的排序算法之一。它是一种分而治之的算法，通过递归的方式将数据依次分解为包含较小元素和较大元素的不同子序列。该算法通过不断重复这个步骤知道所有数据都是有序的。 算法实现 这个算法首先要在列表中选择一个元素作为基准值（pivot）。数据排序围绕基准值进行，将列表中小于基准值的元素移到数组的底部（左边），将大于基准值的元素移到数组的顶部（右边）。 ①选择一个基准元素，将列表分成两个子序列； ②对列表重新排序，将所有小于基准值的元素放在基准值前面，所有大于基准值的元素
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