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aheadlead
V2EX  ›  问与答

选择排序、插入排序、冒泡排序等 O(n^2) 的排序有什么实际应用?

  •  
  •   aheadlead · 2018-01-31 17:48:36 +08:00 · 3366 次点击
    这是一个创建于 2488 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    除了在数据量较小时,O(n^2) 排序也许常数上要优于 O(n * log(n)) 的算法。

    还有啥时候可能会在工程里实际用到这些排序?

    谢谢
    第 1 条附言  ·  2018-03-18 21:39:55 +08:00

    咱们能不能接着讨论这个话题:

    比如堆排序可以找第 K 大数(得益于堆的 O(1) 查询和 O(lg N) 删除) 再比如归并排序可以用来找逆序对

    第 2 条附言  ·  2018-03-18 21:41:15 +08:00
    不一定要指平方级的排序算法

    这个新问题是这样:各种排序算法除了真正排序之外还有啥有趣的应用
    17 条回复    2018-02-01 01:27:21 +08:00
    forestyuan
        1
    forestyuan  
       2018-01-31 21:03:29 +08:00   ❤️ 2
    好处是算法简单,我就特别喜欢用选择排序
    elgae
        2
    elgae  
       2018-01-31 22:28:30 +08:00
    有在工程中使用冒泡的吗?
    没有
    akira
        3
    akira  
       2018-01-31 22:33:43 +08:00
    大部分人,在大部分情况下 都用不到。
    zhuanzh
        4
    zhuanzh  
       2018-01-31 22:35:18 +08:00 via Android
    可以用于教学。
    Librazy
        5
    Librazy  
       2018-01-31 23:20:40 +08:00   ❤️ 1
    当数列“基本有序”的时候,可以选用冒泡排序。这个“基本有序”要看实际数据的来做 profiling 确定临界点。
    lhx2008
        6
    lhx2008  
       2018-01-31 23:26:32 +08:00 via Android   ❤️ 1
    插入排序在数据几乎有序的时候效率是比较高的,而且是稳定的,易于实现,在没有轮子的情况下手造一个插排也很简单。但是有轮子的话当然是用轮子,java 就是快排和归并,当然递归到数据量小的时候也可能用了插排。
    另外,插排也可以简单进化成希尔排序,它的效率也非常高。
    当然还有就是算法本身的价值了,思路是可复用的。
    MrGba2z
        7
    MrGba2z  
       2018-01-31 23:27:15 +08:00
    用来找工作呀~这很实际吧
    lhx2008
        8
    lhx2008  
       2018-01-31 23:33:53 +08:00 via Android   ❤️ 1
    插排在数据(近乎)有序的时候是 o ( n )的复杂度,空间复杂度也是 o ( n ),还是有优势的
    lhx2008
        9
    lhx2008  
       2018-01-31 23:36:26 +08:00 via Android   ❤️ 1
    @lhx2008 辅助的空间复杂度应该是 o1
    fox0001
        10
    fox0001  
       2018-01-31 23:48:21 +08:00
    一般在数据库查询时排好序,写代码排序的情况很少,自己实现排序算法的情况更少
    chengluyu
        11
    chengluyu  
       2018-01-31 23:50:26 +08:00 via iPad   ❤️ 3
    根据快速排序选取 pivot 的方式可以构造相应的数据把其时间复杂度变成 O(n^2),即使是随机选取 pivot 也有相应的攻击方式。因此比较成熟的语言库实现中都在数据量较小时使用插入排序,以增加算法时间复杂度上的稳定性。👈这是一个非常典型的应用。

    另外插入排序在数据大致有序的情况下效果拔群……

    还有就是在一些嵌入式设备上,栈空间很小,数据量又小,非常适合用插入排序这种不需要空间的算法。
    chengluyu
        12
    chengluyu  
       2018-01-31 23:53:08 +08:00 via iPad   ❤️ 1
    @chengluyu 对了,这种快速排序混着别的排序的算法叫做 introsort。
    h4lbhg1G
        13
    h4lbhg1G  
       2018-02-01 00:44:35 +08:00   ❤️ 1
    楼上正解 我没记错的话 C++的 STL 是 16 还是多少。教学上好像讲的是 9.
    GooMS
        14
    GooMS  
       2018-02-01 00:54:24 +08:00 via Android
    壓榨性能
    msg7086
        15
    msg7086  
       2018-02-01 00:57:28 +08:00   ❤️ 2
    @chengluyu 有中文翻译成内省排序的。

    @aheadlead 算法都是从简单到难的,不可能刚开始直接教你跳舞树什么的吧。以前科技不发达的时候,人们只知道这些简单的排序算法,后来一点点发现性能越来越好的,于是老办法就都淘汰了,只用来教学使用。

    比如说高中时候证明函数单调性,用两个函数相减然后判断变量范围的方法来做。
    到了后来学了微积分,同样的题目一阶导数下去一把梭就得了,就犯不着再用原来的办法了。

    O(n^2)排序也逐渐成为了教科书算法,常常作为反例,告诉你哪些算法太 naïve,自己写代码的时候要小心了。
    aheadlead
        16
    aheadlead  
    OP
       2018-02-01 01:16:14 +08:00
    @lhx2008 “当然还有就是算法本身的价值了,思路是可复用的。”
    愿闻其详


    @chengluyu 就因为快排这问题,所以曾经有一段时间不知不觉练就了 90 秒盲打一个堆排的能力。
    关于 introsort,这点我有所了解,所以会在帖子里面提到在问题规模不大的时候,平方排序有常数优势。


    @msg7086 我非好高骛远。纯粹是从工程的角度,考虑这些算法还有什么工程意义。楼上提到插入排序对于数据大致有序的问题,效果拔群,这点我确实没有想到,感谢楼上各位。


    此外还有一个线性排序也很有趣。
    https://zh.wikipedia.org/wiki/计数排序
    适合数据比较集中的情况。
    gs139
        17
    gs139  
       2018-02-01 01:27:21 +08:00
    “梦然”的歌,在这个浮躁的时代,专心搞音乐不炒作的已经不多了。
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