Algorithm 在哪里使用哪种排序算法？

有多种排序算法可用。时间复杂度为O（n^2）的排序算法可能适用于O（nlogn），因为它已经就位或是稳定的。例如：

• 对于有些排序的东西，插入排序是好的
• 对几乎排序的数组应用快速排序是愚蠢的
• 堆排序适用于O（nlogn），但不稳定
• 合并排序不能用于嵌入式系统，因为在最坏的情况下，它需要O（n）的空间复杂度

我想知道哪种排序算法适用于什么条件

• 哪种排序算法最适合按字母顺序对名称进行排序
• 哪种排序算法最适合排序较少的整数
• 哪种排序算法最适合对较小的整数进行排序，但范围可能较大（98767–6734784）
• 哪种排序算法最适合对数十亿个整数进行排序
• 在空间和时间都受到限制的嵌入式系统或实时系统中，哪种排序算法最适合排序

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请为这些类型的比较推荐这些/其他情况、书籍或网站。

好吧，没有银弹——但这里有一些经验法则：

当元素范围（设为

U

）与元素数量（

U）相比相对较小时，基数排序/计数排序通常比较好
合并排序不能在嵌入式系统中使用，因为在最坏的情况下是这样的
需要O（n）的空间复杂度

您可能对C++中的 Stable排序> /COD>函数感兴趣。它试图为正则归并排序分配额外的空间，但如果失败，则会执行具有较低时间复杂度的就位稳定合并排序（<代码> n*（（log n）^ 2）< />代码>而不是<代码> n*（log n）< />代码>如果你能阅读C++，你可以在你最喜欢的标准库中查看实现，否则我希望你能找到一些用语言不可知的术语解释的细节。
有大量关于就地稳定排序（尤其是就地合并）的学术文献
在C++中，经验法则很容易，“使用<代码> STD:：Stable排序> 如果你需要一个稳定的排序，否则使用<代码> STD:：排序”，Python使它变得更容易，经验法则是“使用<代码>排序< < /代码>”。
一般来说，你会发现很多语言都有相当聪明的内置排序算法，你可以在大多数时候使用它们。很少需要实现自己的算法来打败标准库。如果你真的需要实现自己的算法，那么除了拿出课本，实现一些算法之外，真的没有什么替代品使用尽可能多的技巧，并针对您担心的特定情况相互测试它们，您需要击败库函数

在回答这个问题时，您可能希望得到的大多数“明显”的建议已经包含在一种或多种常见编程语言的内置排序函数中。但要回答您的具体问题：

哪种排序算法最适合按字母顺序对名称进行排序

一个基数排序可能会将标准比较类（如C++ +代码>排序< /COD>）边缘化，但是如果您使用“适当的”排序规则来命名，则可能是不可能的。例如，“McAlister”以前是按字母顺序排列的，与“Maalistor”相同，而“S.John”则称为“Saint John”。。但后来程序员们来了，他们只想按ASCII值排序，而不是编写许多特殊规则，因此大多数计算机系统不再使用这些规则。我发现周五下午是使用这种功能的好时机；-）如果对“规范化”的字母进行排序，仍然可以使用基数排序名称而不是实际名称
英语以外语言的“适当”排序规则也很有趣。例如，在德语中，“Grüber”排序类似于“Grueber”，因此在“Gruber”之后，但在“Gruhn”之前。在英语中，“Llewellyn”是在“Lewis”之后出现的，但我相信威尔士语（使用完全相同的字母表，但不同的传统排序规则）是在“Lewis”之前出现的

因此，谈论优化字符串排序比实际操作更容易。“正确”排序字符串需要能够插入特定于区域设置的排序规则，如果您不再使用比较排序，则可能需要重新编写所有排序规则代码

哪种排序算法最适合排序较少的整数

对于少量的小值，可能是计数排序，但是当数据足够小（20-30个元素）时，带切换到插入排序的Introsort是非常好的。当数据不是随机的时候，Timsort特别好

哪种排序算法最适合对较小的整数进行排序，但范围可能较大（98767–6734784）

大范围排除了计数排序，因此对于少量范围广泛的整数，可以使用Introsort/Timsort

哪种排序算法最适合对数十亿个整数进行排序

如果你所说的“数十亿”是指“太多而无法放入内存”，那么这就稍微改变了游戏。可能您希望将数据分成适合内存的块，对每个块进行Intro/Tim排序，然后进行外部合并。如果你在一个64位的机器上排序32位整数，你可以考虑计数排序。
在空间和时间都受到限制的嵌入式系统或实时系统中，哪种排序算法最适合排序

可能是内向

对于有些排序的东西，插入排序是好的

没错，Timsort也利用了同样的情况

对几乎排序的数组应用快速排序是愚蠢的

错。没有人使用霍尔最初发布的简单快速排序，你可以选择更好的枢轴，使杀手案例比“排序数据”明显得多。要彻底处理不良案件，有必要进行分类

堆排序适用于O（nlogn），但不适用于stabl