算法的稳定性

1. 关于排序算法的稳定性

假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，r[i]=r[j]，且r[i]在r[j]之前，而在排序后的序列中，r[i]仍在r[j]之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。

即可说明它的不稳定性；而对于稳定的排序算法，必须对算法进行分析从而得到稳定的特性。需要注意的是，排序算法是否为稳定的是由具体算法决定的，不稳定的算法在某种条件下可以变为稳定的算法，而稳定的算法在某种条件下也可以变为不稳定的算法。

(1)算法的稳定性扩展阅读：

基数排序按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的。

先按低优先级排序，再按高优 先级排序，最后的次序就是高优先级高的在前，高优先级相同的低优先级高的在前。基数排序基于分别排序，分别收集，所以其是稳定的排序算法。

2. 数据结构 如何判断算法是否稳定

如果是复杂度，就多次测试的样本方差大小，如果小，则算法复杂度稳定
如果是排序，就看排序前后相同大小的元素相对位置有无变化，如果没有，则稳定，稳定的排序算法有冒泡排序，归并排序和插入排序，其他的常用排序比如快排基本都不是稳定排序

3. 排序算法 的稳定性 意义何在

这个是很有意义的，其实有很多算法你现在看着没啥，但是当放在大数据云计算的条件下它的稳定性非常重要。举个例子来说，对淘宝网的商品进行排序，按照销量，价格等条件进行排序，它的数据服务器中的数据非常多，因此，当时用一个稳定性效果不好的排序算法，如堆排序、shell排序，当遇到最坏情形，会使得排序的效果非常差，严重影响服务器的性能，影响到用户的体验。望采纳，共勉

4. 排序算法的稳定性有什么意义

当然是稳定的好。。

稳定意思是说原本键值一样的元素排序后相对位置不变

学习的时候，可能编的程序里面要排序的元素都是简单类型，实际上真正使用的时候，可能是对一个复杂类型的数组排序，而排序的键实际上只是这个元素中的一个属性，对于一个简单类型，数字值就是其全部意义，即使交换了也看不出什么不同。。。但是对于复杂的类型，交换的话可能就会使原本不应该交换的元素交换了。。

比如，一个“学生”数组，按照年龄排序，“学生”这个对象不仅含有“年龄”，还有其他很多属性，稳定的排序会保证比较时，如果两个学生年龄相同，一定不交换。

5. 数值计算中稳定性是一个重要概念，什么是稳定性

对一个问题的求解可以有多种不同的方法，难易迥异。在计算机科学中往往把要解决的问题转化为数学模型来加以解决。由于机器字长的限制和存贮空间
的有限性，不同的模型由于误差的存在，往往使计算的结果存在很大的差异。若执行的结果与精确解之间的误差很大的话，势必会影响与之相关的数据的精确度。这
就引出了我们的问题：数值稳定性。

定义1对于一个已经存在的算法，若输入数据的误差在计算过程中迅速增长而得不到控制，则称该算法是不稳定的，否则是数值稳定的。

6. 数据结构中什么是排序算法的稳定性

第一章 数据结构基本概念
1、基本概念：理解什么是数据、数据对象、数据元素、数据结构、数据的逻辑结构与物理结构、逻辑结构与物理结构间的关系。
2、面向对象概念：理解什么是数据类型、抽象数据类型、数据抽象和信息隐蔽原则。了解什么是面向对象。由于目前关于这个问题有许多说法，我们采用了一种最流行的说法，即Coad与Yourdon 给出的定义：面向对象 = 对象 + 类 + 继承 + 通信。
要点：
·抽象数据类型的封装性
·面向对象系统结构的稳定性
·面向对象方法着眼点在于应用问题所涉及的对象
3、数据结构的抽象层次：理解用对象类表示的各种数据结构
4、算法与算法分析：理解算法的定义、算法的特性、算法的时间代价、算法的空间代价。
要点：·算法与程序的不同之处需要从算法的特性来解释
·算法的正确性是最主要的要求
·算法的可读性是必须考虑的
·程序的程序步数的计算与算法的事前估计
·程序的时间代价是指算法的渐进时间复杂性度量

第二章 数组
1、作为抽象数据类型的数组：数组的定义、数组的按行顺序存储与按列顺序存储
要点：
·数组元素的存放地址计算
2、顺序表：顺序表的定义、搜索、插入与删除
要点：
·顺序表搜索算法、平均比较次数的计算
·插入与删除算法、平均移动次数的计算
3、多项式：多项式的定义
4、字符串：字符串的定义及其操作的实现
要点：
·串重载操作的定义与实现

第三章 链接表
1、单链表：单链表定义、相应操作的实现、单链表的游标类。
要点：
·单链表的两种定义方式（复合方式与嵌套方式）
·单链表的搜索算法与插入、删除算法
·单链表的递归与迭代算法
2、循环链表：单链表与循环链表的异同
3、双向链表：双向链表的搜索、插入与删除算法、链表带表头结点的优点
4、多项式的链接表示

第四章 栈与队列
1、栈：栈的特性、栈的基本运算
要点：
·栈的数组实现、栈的链表实现
·栈满及栈空条件、抽象数据类型中的先决条件与后置条件
2、栈的应用：用后缀表示计算表达式，中缀表示改后缀表示
3、队列：队列的特性、队列的基本运算
要点：
·队列的数组实现：循环队列中队头与队尾指针的表示，队满及队空条件
·队列的链表实现：链式队列中的队头与队尾指针的表示、
4、双向队列：双向队列的插入与删除算法
5、优先级队列：优先级队列的插入与删除算法

第五章 递归与广义表
1、递归：递归的定义、递归的数据结构、递归问题用递归过程求解
要点：·链表是递归的数据结构，可用递归过程求解有关链表的问题
2、递归实现时栈的应用
要点：·递归的分层（树形）表示：递归树
·递归深度（递归树的深度）与递归工作栈的关系
·单向递归与尾递归的迭代实现
3、广义表：广义表定义、广义表长度、广义表深度、广义表表头、广义表表尾
要点：
·用图形表示广义表的存储结构
·广义表的递归算法

第六章 树与森林
1、树：树的定义、树的基本运算
要点：
·树的分层定义是递归的
·树中结点个数与高度的关系
2、二叉树：二叉树定义、二叉树的基本运算
要点：
·二叉树性质、二叉树中结点个数与高度的关系、不同种类的二叉树棵数
·完全二叉树的顺序存储、完全二叉树的双亲、子女和兄弟的位置
·二叉树的前序·中序·后序·层次遍历
·前序
·中序
·后序的线索化二叉树、前驱与后继的查找方法
3、霍夫曼树：霍夫曼树的构造方法、霍夫曼编码、带权路径长度的计算
4、树的存储：树的广义表表示、树的双亲表示、树与二叉树的对应关系、树的先根·中根·后根·层次遍历。
5、堆：堆的定义、堆的插入与删除算法
要点：
·形成堆时用到的向下调整算法及形成堆时比较次数的上界估计
·堆插入时用到的向上调整算法

第七章 集合与搜索
1、集合的概念：集合的基本运算、集合的存储表示
要点：
·用位数组表示集合时集合基本运算的实现
·用有序链表表示集合时集合基本运算的实现
2、并查集：并查集定义、并查集的三种基本运算的实现
3、基本搜索方法
要点：
·对一般表的顺序搜索算法（包括有监视哨和没有监视哨）
·对有序顺序表的顺序搜索算法、用判定树（即扩充二叉搜索树）描述搜索，以及平均搜索长度（成功与不成功）的计算。
·对有序顺序表的折半搜索算法、用判定树（即扩充二叉搜索树）描述搜索，以及平均搜索长度（成功与不成功）的计算。
4、二叉搜索树：
要点：
·动态搜索树与静态搜索树的特性
·二叉搜索树的定义、二叉搜索树上的搜索算法、二叉搜索树搜索时的平均搜索长度（成功与不成功）的计算。
·AVL树结点上的平衡因子、AVL树的平衡旋转方法
·高度为h的AVL树上的最少结点个数与最多结点个数
· AVL树的搜索方法、插入与删除方法

第八章 图
1、图：图的定义与图的存储表示
要点：
·邻接矩阵表示（通常是稀疏矩阵）
·邻接表与逆邻接表表示
·邻接多重表(十字链表)表示
2、深度优先遍历与广度优先遍历
要点：
·生成树与生成树林的定义
·深度优先搜索是个递归的过程，而广度优先搜索是个非递归的过程
·为防止重复访问已经访问过的顶点，需要设置一个访问标志数组visited
3、图的连通性
要点：
·深度优先搜索可以遍历一个连通分量上的所有顶点
·对非连通图进行遍历，可以建立一个生成森林
·对强连通图进行遍历，可能建立一个生成森林
·关节点的计算和以最少的边构成重连通图
4、最小生成树
要点：
·对于连通网络、可用不会构成环路的权值最小的n-1条边构成最小生成树
·会画出用Kruskal算法及Prim算法构造最小生成树的过程
5、单源最短路径
要点：
·采用逐步求解的方式求某一顶点到其他顶点的最短路径
·要求每条边的权值必须大于零
6、活动网络
要点：
·拓扑排序、关键路径、关键活动、AOE网
·拓扑排序将一个偏序图转化为一个全序图。
·为实现拓扑排序，要建立一个栈，将所有入度为零的顶点进栈
·关键路径的计算

第九章 排序
1、基本概念：关键码、初始关键码排列、关键码比较次数、数据移动次数、稳定性、附加存储、内部排序、外部排序
2、插入排序：
要点：
·当待排序的关键码序列已经基本有序时，用直接插入排序最快
3、选择排序：
要点：
·用直接选择排序在一个待排序区间中选出最小的数据时，与区间第一个数据对调，而不是顺次后移。这导致方法不稳定。
·当在n个数据（n很大）中选出最小的5 ~ 8个数据时，锦标赛排序最快
·锦标赛排序的算法中将待排序的数据个数n补足到2的k次幂2k-1<n≤2k
·在堆排序中将待排序的数据组织成完全二叉树的顺序存储。
4、交换排序：
要点：
·快速排序是一个递归的排序方法
·当待排序关键码序列已经基本有序时，快速排序显着变慢。
5、二路归并排序：
要点：
·归并排序可以递归执行
·归并排序需要较多的附加存储。可以采用一种"推拉法"（参见教科书上习题）实现归并排序，算法的时间复杂度为O (n)、空间复杂度为O(1)
·归并排序对待排序关键码的初始排列不敏感，排序速度较稳定
6、外排序
要点：
·多路平衡归并排序的过程、I/O缓冲区个数的配置
·外排序的时间分析、利用败者树进行多路平衡归并
·利用置换选择方法生成不等长的初始归并段
·最佳归并树的构造及WPL的计算

第十章 索引与散列
1、线性索引：
要点：
·密集索引、稀疏索引、索引表计算
·基于属性查找建立倒排索引、单元式倒排表
2、动态搜索树
要点：
·平衡的m路搜索树的定义、搜索算法
·B树的定义、B树与平衡的m路搜索树的关系
·B树的插入（包括结点分裂）、删除（包括结点调整与合并）方法
·B树中结点个数与高度的关系
·B+树的定义、搜索、插入与删除的方法
3、散列表
要点：
·散列函数的比较
·装填因子 a 与平均搜索长度的关系，平均搜索长度与表长m及表中已有数据对象个数n的关系
·解决地址冲突的（闭散列）线性探查法的运用，平均探查次数的计算
·线性探查法的删除问题、散列表类的设计中必须为各地址设置三个状态
·线性探查法中的聚集问题
·解决地址冲突的（闭散列）双散列法的运用，平均探查次数的计算
·双散列法中再散列函数的设计要求与表长m互质，为此m设计为质数较宜
·解决地址冲突的（闭散列）二次散列法的运用，平均探查次数的计算
·注意：二次散列法中装填因子 a 与表长m的设置
·解决地址冲突的（开散列）链地址法的运用，平均探查次数的计算

7. 算法的数值稳定性和数学问题本身的稳定性的异同

算法的稳定性主要是描述算法的优劣,而数学问题的稳定性是讨论一个东西的数学特性.

8. 排序算法稳定性的常见排序算法的稳定性

堆排序、快速排序、希尔排序、直接选择排序不是稳定的排序算法，而基数排序、冒泡排序、直接插入排序、折半插入排序、归并排序是稳定的排序算法。
首先，排序算法的稳定性大家应该都知道，通俗地讲就是能保证排序前2个相等的数其在序列的前后位置顺序和排序后它们两个的前后位置顺序相同。在简单形式化一下，如果Ai = Aj, Ai原来在位置前，排序后Ai还是要在Aj位置前。
其次，说一下稳定性的好处。排序算法如果是稳定的，那么从一个键上排序，然后再从另一个键上排序，第一个键排序的结果可以为第二个键排序所用。基数排序就 是这样，先按低位排序，逐次按高位排序，低位相同的元素其顺序再高位也相同时是不会改变的。
回到主题，现在分析一下常见的排序算法的稳定性，每个都给出简单的理由。
(1)冒泡排序
冒泡排序就是把小的元素往前调或者把大的元素往后调。比较是相邻的两个元素比较，交换也发生在这两个元素之间。所以，如果两个元素相等，我想你是不会再无 聊地把他们俩交换一下的；如果两个相等的元素没有相邻，那么即使通过前面的两两交换把两个相邻起来，这时候也不会交换，所以相同元素的前后顺序并没有改 变，所以冒泡排序是一种稳定排序算法。
(2)选择排序
选择排序是给每个位置选择当前元素最小的，比如给第一个位置选择最小的，在剩余元素里面给第二个元素选择第二小的，依次类推，直到第n-1个元素，第n个 元素不用选择了，因为只剩下它一个最大的元素了。那么，在一趟选择，如果当前元素比一个元素小，而该小的元素又出现在一个和当前元素相等的元素后面，那么 交换后稳定性就被破坏了。比较拗口，举个例子，序列5 8 5 2 9， 我们知道第一遍选择第1个元素5会和2交换，那么原序列中2个5的相对前后顺序就被破坏了，所以选择排序不是一个稳定的排序算法。
(3)插入排序
插入排序是在一个已经有序的小序列的基础上，一次插入一个元素。当然，刚开始这个有序的小序列只有1个元素，就是第一个元素。比较是从有序序列的末尾开 始，也就是想要插入的元素和已经有序的最大者开始比起，如果比它大则直接插入在其后面，否则一直往前找直到找到它该插入的位置。如果碰见一个和插入元素相 等的，那么插入元素把想插入的元素放在相等元素的后面。所以，相等元素的前后顺序没有改变，从原无序序列出去的顺序就是排好序后的顺序，所以插入排序是稳 定的。
(4)快速排序
快速排序有两个方向，左边的i下标一直往右走，当a[i] <= a[center_index]，其中center_index是中枢元素的数组下标，一般取为数组第0个元素。而右边的j下标一直往左走，当a[j] > a[center_index]。如果i和j都走不动了，i <= j, 交换a[i]和a[j],重复上面的过程，直到i>j。 交换a[j]和a[center_index]，完成一趟快速排序。在中枢元素和a[j]交换的时候，很有可能把前面的元素的稳定性打乱，比如序列为 5 3 3 4 3 8 9 10 11， 现在中枢元素5和3(第5个元素，下标从1开始计)交换就会把元素3的稳定性打乱，所以快速排序是一个不稳定的排序算法，不稳定发生在中枢元素和a[j] 交换的时刻。
(5)归并排序
归并排序是把序列递归地分成短序列，递归出口是短序列只有1个元素(认为直接有序)或者2个序列(1次比较和交换),然后把各个有序的段序列合并成一个有 序的长序列，不断合并直到原序列全部排好序。可以发现，在1个或2个元素时，1个元素不会交换，2个元素如果大小相等也没有人故意交换，这不会破坏稳定 性。那么，在短的有序序列合并的过程中，稳定是是否受到破坏？没有，合并过程中我们可以保证如果两个当前元素相等时，我们把处在前面的序列的元素保存在结 果序列的前面，这样就保证了稳定性。所以，归并排序也是稳定的排序算法。
(6)基数排序
基数排序是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的，先按低优先级排序，再按高优 先级排序，最后的次序就是高优先级高的在前，高优先级相同的低优先级高的在前。基数排序基于分别排序，分别收集，所以其是稳定的排序算法。
(7)希尔排序(shell)
希尔排序是按照不同步长对元素进行插入排序，当刚开始元素很无序的时候，步长最大，所以插入排序的元素个数很少，速度很快；当元素基本有序了，步长很小， 插入排序对于有序的序列效率很高。所以，希尔排序的时间复杂度会比o(n^2)好一些。由于多次插入排序，我们知道一次插入排序是稳定的，不会改变相同元 素的相对顺序，但在不同的插入排序过程中，相同的元素可能在各自的插入排序中移动，最后其稳定性就会被打乱，所以shell排序是不稳定的。
(8)堆排序
我们知道堆的结构是节点i的孩子为2*i和2*i+1节点，大顶堆要求父节点大于等于其2个子节点，小顶堆要求父节点小于等于其2个子节点。在一个长为n 的序列，堆排序的过程是从第n/2开始和其子节点共3个值选择最大(大顶堆)或者最小(小顶堆),这3个元素之间的选择当然不会破坏稳定性。但当为n /2-1, n/2-2, ...1这些个父节点选择元素时，就会破坏稳定性。有可能第n/2个父节点交换把后面一个元素交换过去了，而第n/2-1个父节点把后面一个相同的元素没 有交换，那么这2个相同的元素之间的稳定性就被破坏了。所以，堆排序不是稳定的排序算法。
综上，得出结论: 选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序不是稳定的排序算法，而冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序是稳定的排序算法。

9. 什么是算法的稳定性

算法的稳定性一般是指复杂度的稳定性。

一般的算法都具有稳定性的，也就是说有固定的多项式时间。而一般的np问题和np完全问题有可能没有多项式的复杂度，所以可能有些问题很快，有些问题慢。

10. 排序算法的稳定性

常用的几种排序算法中，稳定的排序有，冒泡排序，插入排序，归并排序，不稳定的排序有选择排序希尔排序，快速排序，堆排序，二叉排序树排序，等等。