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@@ -0,0 +1,331 @@
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+title: golang 六个比较排序算法实现
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+date: 2020-07-03T00:00:00.000Z
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+### golang 比较排序算法实现
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+
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+* [比较排序算法](#-1)
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+ - [交换排序](#-14)
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+ + [冒泡排序](#-16)
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+ + [快速排序](#-37)
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+ - [插入排序](#-88)
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+ + [简单插入排序](#-90)
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+ + [希尔排序](#-116)
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+ - [选择排序](#-151)
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+ + [简单选择排序](#-153)
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+ + [堆排序](#-178)
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+
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+# 比较排序算法
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+
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+这里的比较排序算法重点并非比较算法之间优劣，这里的比较一词指的是接下来讲的六种排序算法皆为通过比较来决定元素次序。
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+
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+比较排序 平均时间复杂度 最坏时间复杂度 最好时间复杂度 空间复杂度 是否稳定
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+_**交换排序**_
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+
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+冒泡排序 O(n²) O(n²) O(n) O(1) 稳定 快速排序 O(nlog₂n) O(n²) O(nlog₂n) O(nlog₂n) 不稳定
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+_**插入排序**_
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+
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+简单插入排序 O(n²) O(n²) O(n) O(1) 稳定 希尔排序 O(n3/2) O(n²) O(n) O(1) 不稳定
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+_**选择排序**_
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+
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+简单选择排序 O(n²) O(n²) O(n²) O(1) 不稳定 堆排序 O(nlog₂n) O(nlog₂n) O(nlog₂n) O(1) 不稳定
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+
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+## 交换排序
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+
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+所谓交换，就是根据序列中两个记录键值的比较结果来互换这两个记录在序列中的位置。
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+### 冒泡排序
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+
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+冒泡算是最简单的交换排序了。具体步骤如下：
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+
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+1. 通过循环获取一个未排序元素
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+2. 将该元素循环比较一个未排序元素，符合排序条件(更大或更小)则交换，直到元素全部对比过，此时该元素即为当前循环中的最大/最小元素。
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+3. 重复步骤1-2直到所有元素均为排序后元素。
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+
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+golang实现
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+
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+```go
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+func BubbleSort(array []int) {
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+
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+ for i := 0; i < len(array); i++ {
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+
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+ for j := i + 1; j < len(array); j++ {
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+ if array[i] > array[j] {
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+ array[i], array[j] = array[j], array[i]
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+ }
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+ }
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+ }
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+}
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+```
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+
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+### 快速排序
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+
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+快排是冒泡排序的改良版，也是极为常用的排序手段，golang标准库中的排序就使用了快排。具体步骤如下：
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+
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+1. 设定一个分界值x，通过该分界值将数组分成左右两部分（这里我们简单的把分界值设成第一个元素）。
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+2. 从右边开始循环判断是否比分界值更小，如果更小则把该值填入当前 i 的位置并退出循环，否则继续循环
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+3. 从左边开始循环判断是否比分界值更大，如果更大则把该值填入当前 j 的位置并退出循环，否则继续循环
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+4. 重复2-3，直至i
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+
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+golang实现
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+
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+```go
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+
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+func doPivot(array []int, left, right int) {
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+ if left < right {
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+ i := left
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+ j := right
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+ x := array[left]
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+ for i < j {
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+ for i < j {
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+ if array[j] < x {
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+ array[i] = array[j]
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+ i++
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+ break
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+ } else {
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+ j--
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+ }
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+ }
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+ for i < j {
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+ if array[i] > x {
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+ array[j] = array[i]
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+ j--
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+ break
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+ } else {
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+ i++
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+ }
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+ }
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+ }
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+ array[i] = x
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+ doPivot(array, left, i-1)
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+ doPivot(array, i+1, right)
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+ }
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+}
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+
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+func QuickSort(array []int) {
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+ left := 0
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+ right := len(array) - 1
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+ doPivot(array, left, right)
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+}
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+```
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+
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+## 插入排序
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+
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+所谓插入，指的就是将未排序元素插入有序的队列。
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+
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+### 简单插入排序
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+
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+简单插入排序的实现非常简单。具体步骤如下：
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+
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+1. 循环获取未排序的元素，该元素设为current(当前元素）
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+2. 将当前元素循环对比排序后队列，符合排序条件(更大或更小)则将那个对比元素后移一位
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+3. 不符合排序条件则停止循环并将值插入进队列
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+4. 重复步骤1-3直到所有元素均为排序后元素。
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+
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+golang实现
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+
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+```go
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+func InsertionSort(array []int) {
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+ var preIndex, current int
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+
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+ for i := 1; i < len(array); i++ {
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+ preIndex = i - 1
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+ current = array[i]
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+
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+ for preIndex >= 0 && current < array[preIndex] {
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+ array[preIndex+1] = array[preIndex]
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+ preIndex--
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+ }
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+ array[preIndex+1] = current
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+ }
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+}
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+```
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+
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+### 希尔排序
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+
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+希尔排序是简单插入排序算法的一种更高效的改进版本，主要是在简单插入排序的基础上增加了增量的概念，减少了其复制的次数，golang标准库中的排序就使用了希尔排序。具体步骤如下：
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+
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+1. 设置增量step（这里我们设置为长度/2，不管你自己设成什么规则最后一次增量都应该为1），循环增量序列
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+2. 根据增量序列的每一次增量值为初始下标来获取循环队列（step，len(array)）
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+3. 设 前值下标 为 当前下标-增量值
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+4. 循环对比当前值与前值，若符合排序条件(大于/小于)则更新对应前值下标与当前值下标并继续循环，否则跳出循环
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+5. 将当前值插入队列对应位置
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+6. 循环3-4直至增量
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+
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+其实这里的步骤2-5就是一个简单插入循环，只不过这里加入了一个增量序列，从对比上一个值变成了对比上一个增量下标的值。
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+
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+golang实现
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+
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+```go
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+func ShellSort(array []int) {
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+
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+ for step := len(array) / 2; step >= 1; step = step / 2 {
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+
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+ for i := step; i < len(array); i++ {
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+ currentIndex := i
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+ preIndex := currentIndex-step
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+ current := array[i]
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+
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+ for j-step >= 0 && current < array[preIndex] {
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+ array[currentIndex] = array[preIndex]
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+ currentIndex = currentIndex - step
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+ preIndex = currentIndex-step
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+ }
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+ array[j] = current
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+ }
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+ }
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+}
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+```
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+
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+## 选择排序
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+
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+所谓选择，就是将最符合排序条件(最大或最小)的元素一个个拿出来。
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+
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+### 简单选择排序
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+
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+简单选择排序应该是选择排序中最简单的实现。具体步骤如下：
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+
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+1. 循环获取未排序的元素，该元素的下标设为极值(最大或最小)
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+2. 循环对比未排序元素，获得极值下标。
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+3. 将极值下标对应元素与1中获取的原始极值的元素进行交换
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+4. 重复步骤1-3直到所有元素均为排序后元素。
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+
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+```go
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+func SelectionSort(array []int) {
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+ var minIndex int
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+
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+ for i := 0; i < len(array)-1; i++ {
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+ minIndex = i
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+
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+ for j := i + 1; j < len(array); j++ {
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+ if array[j] < array[minIndex] {
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+ minIndex = j
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+ }
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+ }
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+
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+ array[i], array[minIndex] = array[minIndex], array[i]
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+ }
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+}
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+```
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+
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+### 堆排序
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+
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+推排序指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点，它同时属于选择排序的一种（将最大堆节点或最小堆节点选择出来），golang标准库中的排序就使用了堆排序。具体步骤如下：
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+
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+1. 在顶部构建最大元素的堆
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+（1）从最后一个拥有子节点的父节点开始往上实现父元素更大堆属性
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+2. 最大的元素放置末尾
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+（1）将未排序队列中的最大元素放置末尾
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+（2）使未排序队列实现父元素更大堆属性
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+
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+实现父元素更大堆属性的具体步骤如下：
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+
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+1. 循环父节点下的所有子节点
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+2. 判断父节点是否存在子节点，若不存在子节点退出循环
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+3. 判断两个子节点哪个更大，选择大的那一个子节点
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+4. 判断父节点是否大于子节点，若大于则退出循环
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+5. 互换父子节点
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+6. 将子节点设为父节点重新循环
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+
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+该实现其实就是golang标准库下排序中的堆排序实现，只不过由于在Sort中堆排序只是其排序逻辑中的一部分，因此具有一些其他与堆排序无关的属性，在此将其删除。
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+
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+```go
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+func siftDown(array []int, lo, hi int) {
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+ rootIndex := lo
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+
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+ for {
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+ childIndex := 2*rootIndex + 1
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+
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+ if childIndex >= hi {
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+ break
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+ }
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+
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+ if childIndex+1 < hi && array[childIndex] array[childIndex+1] {
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+ childIndex++
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+ }
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+
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+ if array[rootIndex] > array[childIndex] {
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+ break
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+ }
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+
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+ array[rootIndex], array[childIndex] = array[childIndex], array[rootIndex]
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+ rootIndex = childIndex
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+ }
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+}
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+
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+func HeapSort(array []int) {
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+ lo := 0
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+ hi := len(array)
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+
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+ for i := (hi - 1) / 2; i >= 0; i-- {
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+
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+ siftDown(array, i, hi)
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+ }
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+
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|
+ for i := hi - 1; i >= 0; i-- {
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+
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|
+ array[0], array[i] = array[i], array[0]
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|
+
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|
+ siftDown(array, lo, i)
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+ }
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+}
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+```
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+
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+仅看代码的情况下如果你对堆的数据结构不怎么了解或许你还是会比较懵，因此我就用图来举个例子，剩下的过程你自己试验一下看一遍流程立马就懂了。
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+
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+现调用HeapSort函数并传入一个int切片
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+
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+```go
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+HeapSort([]int{5, 4, 6, 7, 0, 3, 4, 8, 2, 9})
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+```
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+
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+此时切片[]int{5, 4, 6, 7, 0, 3, 4, 8, 2, 9}转换为堆的效果就是
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+
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+当程序运行至
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+
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+```go
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+
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+ for i := (hi - 1) / 2; i >= 0; i-- {
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+
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+ siftDown(array, i, hi)
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+ }
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+```
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+
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+第一次循环 i = (10-1)/2这个 i 就是最后一个具有子节点的父节点下标4，array[4]=0，看上图array[4]符合条件。
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+进入 `siftDown(array,4,10)`函数
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+
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+```go
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+childIndex := 2*rootIndex + 1
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+```
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+
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+这里的 `2*rootIndex + 1`公式对应着父节点的第一个子节点下标此时为9，
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+
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+```go
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+if childIndex >= hi {
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+ break
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+}
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+```
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+
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+9小于堆的最大长度10，则存在该子节点，循环继续。
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+
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+```go
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+if childIndex+1 < hi && array[childIndex] array[childIndex+1] {
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+ childIndex++
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+}
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+```
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+
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+9+1并不小于最大长度10，不存在下一个兄弟节点，跳过if判断，循环继续。
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+
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+```go
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|
+if array[rootIndex] > array[childIndex] {
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|
+ break
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|
+}
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|
|
+array[rootIndex], array[childIndex] = array[childIndex], array[rootIndex]
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+rootIndex = childIndex
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+
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+```
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+
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+4
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+
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+
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+> 原文地址 https://blog.csdn.net/BangBrother/article/details/106866823
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