哪種排序演算法最快
㈠ 1,請選擇下面四種排序演算法中最快又是穩定的排序演算法 A.快速排序 B.希爾排序 C.堆排序 D.歸並排序
選D！復雜度O( n*logn )
㈡ 以下哪種排序演算法對進行的排序最快
1.選擇排序：不穩定，時間復雜度
O(n^2)
選擇排序的基本思想是對待排序的記錄序列進行n-1遍的處理，第i遍處理是將L[i..n]中最小者與L[i]交換位置。這樣，經過i遍處理之後，前i個記錄的位置已經是正確的了。
2.插入排序：穩定，時間復雜度
O(n^2)
插入排序的基本思想是，經過i-1遍處理後,L[1..i-1]己排好序。第i遍處理僅將L[i]插入L[1..i-1]的適當位置，使得L[1..i]
又是排好序的序列。要達到這個目的，我們可以用順序比較的方法。首先比較L[i]和L[i-1]，如果L[i-1]≤
L[i]，則L[1..i]已排好序，第i遍處理就結束了；否則交換L[i]與L[i-1]的位置，繼續比較L[i-1]和L[i-2]，直到找到某一個位置j(1≤j≤i-1)，使得L[j]
≤L[j+1]時為止。圖1演示了對4個元素進行插入排序的過程，共需要(a),(b),(c)三次插入。
3.冒泡排序：穩定，時間復雜度
O(n^2)
冒泡排序方法是最簡單的排序方法。這種方法的基本思想是，將待排序的元素看作是豎著排列的「氣泡」，較小的元素比較輕，從而要消慎稿往上浮。在冒泡排序演算法中我們要對這個「氣泡」序列處理若干遍。所謂一遍處理，就是自底向上檢查一遍這個序列，並時刻注意兩個相鄰的元素的順序是否正確。如果發現兩個相鄰元素的順序不對，即「輕」的元素在下面，就交換它們的位置。顯然，處理一遍之後，「最輕」的元素就浮拿孝到了最高位置；處理二遍之後，「次輕」的元素就浮到了次高位置。在作第二遍處理時，由於最高位置上的元素已是「最輕」元素，所以不必檢查。一般地，第i遍處理時，不必檢查第i高位置以上的元素，因為經過前面i-1遍的處理，它們已正確地排好序。
4.堆排序：不穩定，時間復雜度
O(nlog
n)
堆排序是一種樹形選擇排序，在排序過程中，將A[n]看成是完全二叉樹的順序存儲結構，利用完全二叉樹中雙親結點和孩子結點之間的內在關系來選擇最小的元素。
5.歸並排序：穩定，時間復雜度
O(nlog
n)
設有兩個有序（升序）序列存儲在孝橡同一數組中相鄰的位置上，不妨設為A[l..m]，A[m+1..h]，將它們歸並為一個有序數列，並存儲在A[l..h]。
6.快速排序：不穩定，時間復雜度
最理想
O(nlogn)
最差時間O(n^2)
快速排序是對冒泡排序的一種本質改進。它的基本思想是通過一趟掃描後，使得排序序列的長度能大幅度地減少。在冒泡排序中，一次掃描只能確保最大數值的數移到正確位置，而待排序序列的長度可能只減少1。快速排序通過一趟掃描，就能確保某個數（以它為基準點吧）的左邊各數都比它小，右邊各數都比它大。然後又用同樣的方法處理它左右兩邊的數，直到基準點的左右只有一個元素為止。
幾種排序的時間復雜度，可以參考一下
㈢ 一般來說,最快的排序演算法是（） A：歸並排序 B：快速排序 C：插入排序 D：希爾排序
B：快速排序
現在開始,我們要接觸高效排序演算法了.實踐證明,快速排序是所有排序演算法中最高效的一種.它採用了分治的思想：先保證列表的前半部分都小於後半部分,然後分別對前半部分和後半部分排序,這樣整個列表就有序了.這是一種先進的思想,也是它高效的原因.
各個演算法時間復雜度比較：
平均時間復雜度
插入排序 O(n2)
冒泡排序 O(n2)
選擇排序 O(n2)
快速排序 O(n log n)
堆排序 O(n log n)
歸並排序 O(n log n)
基數排序 O(n)
希爾排序 O(n1.25)
㈣ 在各類演算法中那種演算法排序是最快的
說句實話，沒有最快這一說。
如果不在乎浪費空間，應該是桶排序最快
如果整體基本有序，插入排序最快
如果考慮綜合情況，快速排序更加實用常見（希爾排序、堆排序等各種排序也各有優劣）
一般情況下，冒泡這種排序僅僅是名字起的有趣罷了，不太好用
㈤ 最快的排序演算法是什麼
最快的排序演算法是什麼，很多人的第一反應是快排，感覺QuickSort 當然應該最快了，其實並非如此，坦歲快排是不穩定的，最壞情況下，快排序並不是最優，Java7 中引入的 TimSort 就是一個結合了插入排序和歸並排序的高效演算法.
Timsort最早是 Tim Peters 於2001年為 python 寫的排序演算法。自從發明該演算法以來，它已被用作Python，Java，Android平台和GNU Octave中的默認排序演算法。
關於此演算法的詳細描述參見 http://svn.python.org/projects/python/trunk/Objects/listsort.txt
看看它與另外兩個高效排序演算法的比較
相比之下， TimSort 的最佳，平均和最壞情況綜合起來最佳。在數據量比較少（<=64）的情況下，它直接用 Insert Sort，否則使用 MergeSort + BinarySearch 來提高排序效率
下面寫一個給撲克牌排序的例子，比較一下冒泡，插入，快排，歸並排序，TimSort的性能:
然後分別用以上5種排序方法來做下性能比較
將1000 副牌打亂順序的撲克牌排序下來，結果如下
但是 TimSort 也有讓做睜一個問題， 在 JDK7 的描述中提到它有如下兼容性問題
所以在JDK7以後，實現Comparable介面的比較器需要滿足以下三個約束條件：
1） 自反性：x，y 的比較結果和 y，x 的比較結果胡團相反。
2） 傳遞性：x>y, y>z,則 x>z。
3） 對稱性：x=y,則 x,z 比較結果和 y，z 比較結果相同。
如果你的比較方法違反了以上的約束，要麼你不使用這個新的演算法，還是回到傳統的歸並排序
要麼修改你的比較器以符合上述的約束條件。
舉兩個例子如下