这种排序有什么名字吗？答案

【问题标题】：Does this kind of sorting has any name?这种排序有什么名字吗？
【发布时间】：2019-05-11 23:48:32
【问题描述】：

我编写/使用了这种排序。我只是想知道它是否有任何名称，或者它是否类似于任何现有的排序算法。顺便说一句，它是否有效/有价值？

int s = 20;

int unsorted_array[s];

//(adding numbers to unsorted_array)
//We assume that every number is different to avoid any difficulties.

int i, i2, pos;
int sorted_array[s];

//!!! sorting algo starts here:

for(i=0; i<s; i++){
   pos = 0;
   for(i2=0; i2<s; i2++){

      if(unsorted_array[i] > unsorted_array[i2]){
         pos += 1;
      }
   }

   sorted_array[pos] = unsorted_array[i];

}

那你怎么看？它比其他类型的排序方法慢/快吗？我还在学习。感谢您的任何回复！

【问题讨论】：

int unsorted_array[s]; -- 无效的 C++，因为变量 s 用于表示数组的大小。
By the way, is it even efficient/worthy or not really? -- 如果您有 1,000 个元素，那么您将循环最坏的情况总共 1,000,000 次。如果有 1,000,000 个元素，那就是 1,000,000,000,000 次迭代。好不好由你来评判。
@PaulMcKenzie 大多数 C++ 编译器仍然会接受它作为扩展。

标签： c algorithm sorting

【解决方案1】：

它是否比其他类型的排序方法更慢/更快？

我们来分析the time complexity of this function。随着未排序列表的大小增加，它需要做多少工作？

重要的部分是循环。他们会告诉我们你需要做多少次这件事，这很重要。您的循环可以分解为：

for(1 to s){
   for(1 to s){
       do that thing
   }
}

对于每个元素，它必须重新检查每个元素。如果有 2 个项目，这意味着你做了 4 次。 3 项，9 次。 4 项，16 次。我们说时间复杂度是n^2（n 是大小的约定），因为随着大小的增加，步数是平方的。这意味着随着大小的增加，所需的时间将呈指数增长。 10 个项目需要 100 次。 100 件物品需要 10,000 件。 1,000 需要 1,000,000。 n^2 应尽可能避免。

Most sorting algorithms 可以在n * log(n) 或准线性时间内完成他们的工作。随着大小的增加，时间将增加n * log(n)。这比线性快，但比指数慢。 log(n) 通常是 natural logarithm 或 ln(n)。 10 个项目大约需要 23 次。 100 大约 460。1000 大约 6900。所以你的算法比较慢。

n * log(n) 以上的算法增长得如此之快，以至于有必要扭曲垂直时间尺度，以便使用性能更好的算法将它们有意义地拟合到同一张图上。

您可以猜到，对于大量项目，拥有性能更好的算法比更快地完成事情更重要。比n log n 快100 倍的n^2 算法将丢失大约600 个项目。

n^2 = 100 n * ln(n)
n = 100 ln(n)
n / ln(n) = 100

【讨论】：

【解决方案2】：

在我看来，它就像某种反向选择排序。选择排序会说“什么元素位于位置 0？”然后找到那个元素。您的排序似乎在说“当前位置 0 的元素去哪里了？”，这是一个同样有效的问题。

就复杂度而言，绝对是O(n^2)，它与插入、选择、冒泡等其他“低效”方案相提并论，低于合并或快速等更复杂的“更好”方案.我最关心的主要问题是你实际上迭代n^2 次，而像插入或选择这样的算法可以逃脱n (n + 1) / 2（三角形数字，而不是方形数字），这是相同的复杂性类，但总体数量较少。此外，您的排序要求我们在内存中提出一个新数组，而许多现有数组（特别是插入和选择，因为它们有点接近您的）可以在恒定空间中完成，而无需分配任何更多数组。

【讨论】：

【解决方案3】：

这是通过为数组中的每个元素查找小于它的元素数来实现的。这相当于找到它的最终位置。

O(n*n) 很慢（有不错的O(n*lg(n)) 算法）。但是那里有很多O(n*n) 排序算法，所以你在好公司。

它也只适用于唯一值，这是一个非常严重的限制。

它还需要第二个数组来复制它，大多数排序算法都不需要，所以这是另一个缺点。

它的好处是零交换，并且只有非常少量的实际副本（实际上是n），这在某些情况下可能是一件好事，但这是一个很小的优势。

【讨论】：