常见排序算法完全指南：从冒泡到堆排序

Fri, 17 Aug 2012 00:00:00 +0000

排序算法是算法学习的"第一道关卡"，也是面试最高频的考点之一。常见排序家族大致可以分为 O(n²) 简单排序、O(n log n) 高效排序、O(n) 特殊排序 三大类。这篇文章会带你用一张复杂度总览图 + 7 个核心排序的代码与动图串起整个知识体系。

为什么学排序？ 排序看似简单，但它几乎是所有算法面试的"开胃菜"——它同时考察你时间/空间复杂度分析、稳定性判断、原地/非原地、递归/迭代等基础能力。更重要的是，很多高级算法（如二分查找、归并思想、Timsort）都建立在排序之上。

一、复杂度总览

一张图看懂 10 种常见排序的复杂度、稳定性、空间开销：

图源说明：上方图片来自原 常见排序.md 文档的复杂度对比图，汇总了各种排序算法在最好/最坏/平均时间复杂度、空间复杂度、稳定性等关键维度上的表现，建议先记住这张图，再去深入单个算法。

速记口诀

类别	包含算法	时间复杂度	稳定性	一句话记忆
简单排序	冒泡 / 选择 / 插入	O(n²)	冒泡✓ 选择✗ 插入✓	“三巨头”——最好写、最慢
高效排序	希尔 / 归并 / 快速 / 堆	O(n log n)	归并✓ 其他✗	“工业级”——面试重点
特殊排序	计数 / 桶 / 基数	O(n + k)	✓	“非比较”——特定场景起飞
高级混合	Timsort / Introsort	O(n log n)	✓	真实语言内置的排序

二、冒泡排序：入门第一课

动图演示：

图源说明：上方 GIF 来自原 常见排序.md 文档，演示了冒泡排序逐轮把最大元素"冒泡"到末尾的过程。

2.1 核心思想

像水里的气泡一样，两两比较相邻元素，如果前面的比后面的大就交换；这样一轮下来最大的元素一定会"浮"到最右边；重复这个过程 n-1 轮即可完成排序。

2.2 Python 实现

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from typing import List, Optional

def bubble_sort(arr: List[int]) -> List[int]:
 """冒泡排序：原地、稳定、O(n²)"""
 n = len(arr)
 for i in range(n - 1):
 swapped = False
 for j in range(n - 1 - i):
 if arr[j] > arr[j + 1]:
 arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
 swapped = True
 # 优化：如果这一轮没有交换，说明已经有序
 if not swapped:
 break
 return arr

2.3 关键点

稳定性：✓ 稳定（相等元素不会交换相对顺序）
原地性：✓ 原地排序（空间 O(1)）
最好情况：O(n)（输入已经有序，加 swapped 标志可提前结束）
最坏情况：O(n²)（逆序输入）
为什么面试爱考：能引出"标志位优化"、"鸡尾酒排序（双向冒泡）“等延伸讨论

2.4 常见坑

❌ 内层循环写成 range(n) 而不是 range(n - 1 - i)——每一轮多比较已经排好序的尾巴
❌ 漏掉 swapped 标志位——失去了"已经有序就提前结束"的优化
❌ 把”=“和”>“搞反——影响稳定性判断

三、选择排序：最直白但最慢

3.1 核心思想

每一轮从未排序部分找出最小值，放到已排序部分的末尾。

3.2 Python 实现

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from typing import List, Optional

def selection_sort(arr: List[int]) -> List[int]:
 n = len(arr)
 for i in range(n - 1):
 min_idx = i
 for j in range(i + 1, n):
 if arr[j] < arr[min_idx]:
 min_idx = j
 if min_idx != i:
 arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]
 return arr

3.3 关键点

稳定性：✗ 不稳定（交换会跨过相等元素）
原地性：✓ 原地
复杂度：无论输入如何都是 O(n²)（没有最好情况优化）
优势：交换次数最少（最多 n-1 次），适合"交换代价高"的场景（如写 SSD）

四、插入排序：数据越有序越快

4.1 核心思想

把数组分为"已排序区"和"未排序区”，每次从未排序区取一个元素，向前找到它在已排序区里的插入位置。

4.2 Python 实现

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from typing import List, Optional

def insertion_sort(arr: List[int]) -> List[int]:
 for i in range(1, len(arr)):
 key = arr[i]
 j = i - 1
 # 把所有比 key 大的元素都后移一位
 while j >= 0 and arr[j] > key:
 arr[j + 1] = arr[j]
 j -= 1
 arr[j + 1] = key
 return arr

4.3 关键点

稳定性：✓ 稳定
复杂度：最好 O(n)（已经有序）、最差 O(n²)（逆序）、平均 O(n²)
杀手锏：对近乎有序的数据极快——这就是为什么 Timsort（Python/Java 内置排序）会用它做"小块排序"（run）

五、希尔排序：插入排序的"跨度升级版"

5.1 核心思想

插入排序只能一步步挪动，效率差。希尔排序把数组按"间隔 gap“分成多个子序列，对每个子序列做插入排序；然后不断缩小 gap，重复；最后 gap=1 时退化为插入排序，但因为前面已经"基本有序"了，所以收尾很快。

5.2 Python 实现

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from typing import List, Optional

def shell_sort(arr: List[int]) -> List[int]:
 n = len(arr)
 gap = n // 2
 while gap > 0:
 for i in range(gap, n):
 key = arr[i]
 j = i
 while j >= gap and arr[j - gap] > key:
 arr[j] = arr[j - gap]
 j -= gap
 arr[j] = key
 gap //= 2
 return arr

5.3 关键点

稳定性：✗ 不稳定（分组打乱了原顺序）
复杂度：平均约 O(n^1.3)，取决于 gap 序列
现状：理论价值 > 工业价值，现实中基本被快速排序/归并排序取代

六、归并排序：分治的"教科书”

6.1 核心思想

分治法：把数组从中点分成两半，分别排序后合并（merge）。合并两个有序数组是 O(n)，递归深度 O(log n)，所以总复杂度 O(n log n)。

6.2 Python 实现

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from typing import List, Optional

def merge_sort(arr: List[int]) -> List[int]:
 if len(arr) <= 1:
 return arr
 mid = len(arr) // 2
 left = merge_sort(arr[:mid])
 right = merge_sort(arr[mid:])
 # 合并两个有序数组
 result, i, j = [], 0, 0
 while i < len(left) and j < len(right):
 if left[i] <= right[j]:
 result.append(left[i])
 i += 1
 else:
 result.append(right[j])
 j += 1
 result.extend(left[i:])
 result.extend(right[j:])
 return result

6.3 关键点

稳定性：✓ 稳定（合并时用 <= 而不是 <）
复杂度：始终 O(n log n)，没有最坏情况
空间：O(n)（需要额外数组）
应用：Java Arrays.sort() 对对象数组的排序、Python sorted() 内部走的就是归并的变体

七、快速排序：实战之王

7.1 核心思想

分治法：选一个"基准"（pivot），把数组分成"小于 pivot"和"大于 pivot"两部分，递归排序这两部分。平均 O(n log n)，最坏 O(n²)（pivot 选得不好）。

7.2 Python 实现（最常见的 Lomuto 分区）

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from typing import List, Optional

def quick_sort(arr: List[int], lo: int = 0, hi: Optional[int] = None) -> None:
 if hi is None:
 hi = len(arr) - 1
 if lo >= hi:
 return
 pivot = arr[hi] # 选最右元素作 pivot
 i = lo - 1
 for j in range(lo, hi):
 if arr[j] <= pivot:
 i += 1
 arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
 arr[i + 1], arr[hi] = arr[hi], arr[i + 1]
 pivot_idx = i + 1
 quick_sort(arr, lo, pivot_idx - 1)
 quick_sort(arr, pivot_idx + 1, hi)

7.3 关键点

稳定性：✗ 不稳定（分区会交换相等元素）
原地性：✓ 原地（O(log n) 栈空间）
pivot 选取优化：三数取中（median-of-three）或随机 pivot 可以把最坏情况概率降到极低
现状：C/C++/Rust/Java 基础类型排序底层都用快排的变体（如 Introsort）

八、堆排序：原地 + O(n log n) 的"全能选手"

8.1 核心思想

利用二叉堆这种数据结构：先 O(n) 把数组建成大顶堆，然后不断把堆顶（最大值）换到末尾 + 下沉调整，循环 n-1 次。

8.2 Python 实现

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from typing import List, Optional

def heap_sort(arr: List[int]) -> List[int]:
 n = len(arr)
 # 建堆（从最后一个非叶子节点开始下沉）
 for i in range(n // 2 - 1, -1, -1):
 sift_down(arr, i, n)

 # 排序：把堆顶换到末尾，再对前 n-1 个元素重新建堆
 for end in range(n - 1, 0, -1):
 arr[0], arr[end] = arr[end], arr[0]
 sift_down(arr, 0, end)
 return arr

def sift_down(arr: List[int], root: int, end: int) -> None:
 while True:
 child = 2 * root + 1
 if child >= end:
 break
 if child + 1 < end and arr[child] < arr[child + 1]:
 child += 1
 if arr[root] < arr[child]:
 arr[root], arr[child] = arr[child], arr[root]
 root = child
 else:
 break

8.3 关键点

稳定性：✗ 不稳定
原地性：✓ 原地（真正的 O(1) 空间）
现状：常用于"内存极其受限“的场景（如嵌入式、操作系统内核）

九、核心要点与常见坑

9.1 核心 N 点

稳定性 vs 性能取舍：归并/插入/冒泡稳定但慢（O(n²) 或 O(n) 空间）；快排/堆排/希尔快但不稳定
比较类 vs 非比较类：比较类有 O(n log n) 的理论下限；非比较类（计数/桶/基数）可以突破到 O(n)，但需要数据有特殊结构
原地性：堆排是唯一稳定原地 O(n log n) 的算法；归并需要 O(n) 额外空间
真实语言内置排序都是混合策略——Timsort（Python/Java）= 归并 + 插入 + run；Introsort（C++/Rust）= 快排 + 堆排 + 插入
“工业级默认"是快排/归并的变体，不要在生产里手写 O(n²) 排序

9.2 常见 M 个坑

冒泡忘了加 swapped 标志——失去了"已经有序就提前结束"的优化
归并合并时用 < 而不是 <=——破坏稳定性
快排的 pivot 选最左/最右 + 已排序输入——直接退化为 O(n²)，递归栈溢出风险
堆排的下沉边界写错——导致部分元素没参与调整
插入排序的内层 while 循环方向写反——会无限循环
混淆"时间复杂度"和"实际运行时间”——小数据量下 O(n²) 可能比 O(n log n) 更快（缓存友好、常数小）

十、选型速查

场景	推荐算法	理由
面试手写	冒泡/插入/快排	简单、能引出讨论
一般工业场景	用语言内置排序	Timsort/Introsort 已经是最优
内存极小 + 大数据	堆排序	唯一原地 O(n log n)
链表排序	归并排序	链表不适合随机访问，归并天然友好
数据基本有序	插入排序	几乎 O(n)
大数据 + 整数 + 范围小	计数排序/桶排序	O(n + k)
字符串/车牌等定长字段	基数排序	LSD/MSD 多轮分配

参考资料

《算法导论》第 2 章 / 第 6 章 / 第 7 章
VisuAlgo - Sorting：在线可视化各种排序
Timsort 原理：Python/Java 内置排序
Introsort 原理：C++ std::sort 内部用

算法面试 on Liangweidong's blog