简单选择排序(Selection Sort)
1. 算法思想
它通过多次遍历数组,每次从未排序部分中选择最小(或最大)的元素,将其放到已排序部分的末尾(或开头),直到整个数组有序。
2. 示例
原始数组:[64, 25, 12, 22, 11]
- 第1轮(从未排序的n个元素中查找): 
  - 找到最小值 11,与第1个元素64交换。
- 结果:[11, 25, 12, 22, 64]
 
- 找到最小值 
- 第2轮(从未排序的n - 1个元素中查找): 
  - 找到最小值 12,与第2个元素25交换。
- 结果:[11, 12, 25, 22, 64]
 
- 找到最小值 
- 第3轮: 
  - 找到最小值 22,与第3个元素25交换。
- 结果:[11, 12, 22, 25, 64]
 
- 找到最小值 
- 第4轮: 
  - 剩余部分已排序,无需交换。
 
最终结果:[11, 12, 22, 25, 64]
4. 时间复杂度
- 最坏情况:O(n²)(当数组完全逆序时)。
- 最好情况:O(n²)(即使数组已排序,仍需比较所有元素)。
- 平均情况:O(n²)。
5. 空间复杂度
- 原地排序:O(1),只需常数级别的额外空间。
6. 稳定性
- 不稳定:当存在相等元素时,可能改变它们的相对顺序。比如L={2,2,1},第一趟排序:L={1,2, 2},最终排序:L={1,2, 2};可以看到元素两个2的顺序发生了变化。
8. 代码实现
void SelectSort(ElemType A[], int n) {
	for (int i = 0; i < n; i++) {
		int min = i;
		//找到未排序元素中的最小值
		for (int j = i + 1; j < n; j++) 
			if (A[j] < A[min]) min = i;
		
		//将最小值放入已排序序列的末尾
		if (min != i)
			swap(A[i], A[min]);
	}
	
}
堆排序(Heap Sort)
1.堆的概念
n个关键字序列L[1…n]称为堆,当且仅当满足:
- L(i) >= L(2i) 且 L(i) >= L(2i+1) 此时为大顶堆或
- L(i) <= L(2i) 且 L(i) <= L(2i+1) 此时为小顶堆
2.创建堆(以大顶堆为例)
建堆步骤:
- 确定最后一个非叶结点的序号i = n/2
- 判断是否符合大顶堆规则
- 如果符合则对第i-1个结点从步骤二开始
- 如果不符合规则,则与较大的叶子结点交换,然后对其子树从步骤二开始
  
3.堆排序代码实现
堆排序分为两个主要阶段:建堆和排序。
-  建堆: - 将无序数组调整为大顶堆(或小顶堆)。
- 从最后一个非叶子节点开始,向上调整堆结构,确保每个子树满足堆的性质。
 
-  排序: - 将堆顶元素(最大值)与堆的最后一个元素交换,将最大值“移出”堆。
- 缩小堆的范围(排除已排序部分),对剩余部分重新调整为堆。
- 重复上述过程,直到堆为空。
 
void AdjustHeap(Element A[], int k, int len) {
	A[0] = A[k];
	for(int i = 2 * k; i <= len; i = i * 2){
		if (i < len && A[i] < A[i + 1])
			i++;
		if (A[0] >= A[i]) break;
		else {
			A[k] = A[i];
			k = i;
		}
	}
	A[k] = A[0];
}
void BuildHeap(Element A[], int len) {
	for (int i = len / 2; i >= 1; i--) {
		AdjustHeap(A, i, len);
	}
}
void HeapSort(Element A[], int len) {
	BuildHeap(A, len);
	for (int i = len; i > 1; i--) {
		Swap(A[i], A[1]);
		AdjustHeap(A, 1, i - 1);
	}
}
当从大量数据中选取前k大或前k小的元素时,堆排序可以表现出较优的时间复杂度。
4. 时间复杂度
- 建堆:O(n)
- 排序:每次调整堆的时间复杂度为 O(log n),需要调整n-1次。
- 总时间复杂度:O(n log n)
5. 空间复杂度
- 原地排序:O(1),只需常数级别的额外空间。
6. 稳定性
- 不稳定:堆排序可能改变相等元素的相对顺序。可以以{1,2,2}将其调整为大顶堆为例。















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