十大经典排序算法(代码实现)，建议收藏
兜兜转转，一晃年关将至。时间证明了一个道理，学啥忘啥，学的越快忘得越快，还不如踏踏实实写点笔记心得来的实在。
编程初学期间，排序算法是让人抓头最多的一块。为什么我连最简单的冒泡排序都理解不了，我是不是不选错专业了，很多人会有这样的疑问，然后就有人做gif冒泡懵逼排序，别说，还挺形象的。
其实排序算法这块，着急不得，这个排序算法不会就换一个排序算法来学，总有一种排序算法你能够理解的，等需要用到排序的时候，你只要会一种就可以了。
在这里我列举了7中常见的排序算法并用C语言实现，你们可能就要问了，不是十种吗？怎么还能缺斤短两，不是我不会写啊，是写起来麻烦，你们也用不到后面那几种，跟别说去研究了，能看懂常见的七种排序算法你就能在学校里横着走了。
目录
一、冒泡排序
二、选择排序
三、插入排序
四、快速排序
五、希尔排序
六、归并排序
七、桶(基数)排序
01
冒泡排序
相信大家最熟悉的就是冒泡排序了，这个我就不多说
直接上动图演示原理，外加代码实现冒泡排序：
C语言代码实现：
void BubbleSort(int arr[], int n)
{
//从小到大排序 相邻来两个数比较，将大的数字往后放
for (int i = 0; i < n - 1; i++) //n-1是因为数组下标最大为n-1 要进行10轮比较
{
//n-1是因为数组下标最大为n-1 要进行10次比较，再减i是因为每最后的i个元素已经有序不需要继续排序
for (int j = 0; j < n - 1 - i; j++)
{
if (arr[j] > arr[j + 1]) //两两比较，将小的数据放前面
{
swap(arr, j + 1, j); //交换arr数组arr[j+1]和arr[j]的值
}
}
}
}
//交换函数后面就不列举了，凡是swap都是下面代码实现的
void swap(int arr[], int x, int y)
{
int temp = arr[x];
arr[x] = arr[y];
arr[y] = temp;
}02
选择排序
首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾，重复操作。
动图演示原理，外加代码实现选择排序：
C语言代码实现：
void SelectSort(int arr[], int n)
{
for (int i = 0; i < n - 1; i++)
{
for (int j = i + 1; j < n; j++)
{
if (arr[i] > arr[j])
{
swap(arr, i, j); //交换arr数组arr[i]和arr[j]的值
}
}
}
}03
插入排序
插入排序的代码实现虽然没有冒泡排序和选择排序那么简单粗暴，但它的原理应该是最容易理解的，就是将未排序的数字插入到已排序的数列中。
动图演示原理，外加代码实现插入排序：
C语言代码实现：
void InsertSort(int arr[], int n)
{
int tempVal;
for (int i = 1, j; i < n; i++)
{
tempVal = arr[i]; //保存要插入的值
for (j = i - 1; tempVal < arr[j] && j >= 0; --j) //数据往后移动，给要插入的值腾位
{
arr[j + 1] = arr[j];
}
arr[j + 1] = tempVal; //插入数据
}
}04
快速排序
快速排序由于涉及到递归，理解起来难度是最大的，但是如果你静下心来独自对一组数组用快速排序的原理进行排序就能够很快的理解它，也能够理解递归的原理。
动图演示原理，外加代码实现选择排序：
C语言代码实现：
void QuickSort(int arr[], int left, int right)
{
if (left >= right) return; //只有一个元素不排
int i = left, j = right;
while (i < j)
{
while (i < j&&arr[j] >= arr[left]) //从右向左找第一个小于arr[left]的数
--j;
while (i < j&&arr[i] < arr[left]) //从左向右找第一个大于等于arr[left]的数
++i;
if (i < j)
swap(arr, i, j);
}
QuickSort(arr, left, i - 1);//排左边
QuickSort(arr, i + 1, right);//排右边
}05
希尔排序
希尔排序，也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。但希尔排序是非稳定排序算法。插入排序是将未排序的数字插入到已排序数列中，而希尔排序是将一个已排序的数列插入到另一个已排序的数列中。
示意图演示原理，外加代码实现希尔排序：
C语言代码实现：
void ShellSort(int arr[], int n)
{
int tempVal, j;
int jump = n >> 2; //步长值
while (jump != 0)
{
for (int i = jump; i < n; i++)
{
tempVal = arr[i]; //保存待排序的第一个数，也就是待插入的数
for (j = i - jump; j >= 0 && tempVal < arr[j]; j -= jump)
{
arr[j + jump] = arr[j];
}
arr[j + jump] = tempVal;
}
jump = jump >> 1; //步长值减半
}
}06
归并排序
归并排序（Merge sort）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。
示意图演示原理，外加代码实现归并排序：
C语言代码实现：
void MergeSort(int arr[], int left, int right)
{
if (left >= right)//递归的终止条件，left == right证明这个区间只有一个元素，不需要再拆了
return;
int mid = ((right - left) >> 1) + left;//求中点
MergeSort(arr, left, mid); //拆分左
MergeSort(arr, mid + 1, right); //拆分右
//并操作
_merge_in_arr(arr, left, mid, right);
}
void _merge_in_arr(int arr[], int left, int mid, int right)
{
int length = right - left + 1; //定义一个辅助的空间的长度
int *pData = (int*)malloc(sizeof(int)*length);//分配一个动态内存来调整元素的位置
memset(pData, 0, sizeof(int)* length);
//合并
int low = left; //左边区间的起始下标
int hig = mid + 1; //右边区间的起始下标
int index = 0; //辅助数组的下标
while (hig <= right)//右区间没有合并完
{
while (low <= mid && arr[low] <= arr[hig])//证明左区间没有合并完，且左区间的值小于右区间的值
{
pData[index] = arr[low]; //把左边的值放进辅助数组
low++; //左边往高位移，下一次需要判断左边的新下标
index++; //下一次放进辅助数组的新下标
}
if (low > mid) //证明左区间已经放完
break;
while (hig <= right && arr[low] > arr[hig])//证明右区间没有合并完，且左区间的值大于右区间的值
{
pData[index] = arr[hig]; //把右边的值放进辅助数组
hig++; //右边往高位移，下一次需要判断右边的新下标
index++; //下一次放进辅助数组的新下标
}
}
//到这一步，证明起码有一个区间已经合并完成
if (hig <= right) //证明右边没有完成
memmove(&pData[index], &arr[hig], sizeof(int)* (right - hig + 1));
if (low <= mid) //证明左边没有完成
memmove(&pData[index], &arr[low], sizeof(int)* (mid - low + 1));
//把所有区间都合并到了辅助区间
memmove(&arr[left], pData, sizeof(int)* length);
free(pData); //释放空间
}07
桶排序
桶排序是典型的空间换时间，在对整数排序中，没有什么算法能比它还快，但是在空间浪费上，它是祖宗。
示意图演示原理，外加代码实现桶排序：
C语言代码实现：
void radix_sort(int arr[], size_t len)
{
int**temp = (int **)malloc(sizeof(int) * 10); //10行
//申请动态内存 辅助数组temp[10][];
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
temp[i] = (int *)malloc(sizeof(int)*len);
}
for (int i = 1; i <= 100; i *= 10)//循环数值可能有的位数
{
for (int x = 0; x < 10; ++x)//辅助数组行循环
{
for (int y = 0; y < len; ++y)//辅助数组列循环
{
temp[x][y] = -1;//辅助数组的初始化赋值，-1表示在arr里面不可能出现的数值
}
}
//arr数组中的元素放入辅助数组
for (int m = 0; m < len; ++m)
{
int index = (arr[m] / i) % 10;
temp[index][m] = arr[m];
}
//把辅助数组的内容放回待排序数组
int k = 0;//待排序的下标
for (int x = 0; x < 10; x++)
{
for (int y = 0; y < len; ++y)
{
if (temp[x][y] != -1)
arr[k++] = temp[x][y];
}
}
}
//释放内存
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
free(temp[i]);
}
free(temp);
}续
算法复杂度
这个算法的复杂度纯理论，我就放到最后来讲
一个时间复杂度，一个空间复杂度
一个稳定，一个不稳定
稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面
不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后 a 可能会出现在 b 的后面
时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时，操作次数呈现什么规律
空间复杂度：是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。
附录：
