八大排序时间复杂度
在计算机科学中，排序就是将一个序列按照某种规则进行排列的过程。排序算法在日常的计算机科学中占据重要地位，因为如果遇到的问题需要按照某个关键字进行排序或者比较，那么排序算法就显得非常重要了。计算机科学中一共有许多排序算法，其中比较重要的有八大排序算法，分别是冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序和计数排序。
冒泡排序
冒泡排序是最简单的排序类算法之一，它的基本思路就是通过重复遍历要排序的列表，每次比较相邻的两个项并按照顺序交换它们，直到没有任何一对需要交换为止。虽然冒泡排序的代码非常简单，但是它的时间复杂度为O(n^2)，因此每次执行时需要循环n-1次来完成排序，这使得它适合用于小型数据集的排序。
选择排序
选择排序和冒泡排序非常像，但是它每次循环只会找到数组中最小的值，并将其放到正确的位置上。在下一个循环开始之前，算法会继续查找下一个最小值，直到整个数组被正确排序为止。虽然选择排序比冒泡排序稍微快一点，但是它的时间复杂度仍然为O(n^2)。选择排序也只适合用于小型数据集的排序。
插入排序
插入排序的原理和我们通常做扑克牌排序的方法非常相似。它将数组分成已排序和未排序两个部分，每次循环将未排序的第一项插入到已排序的数组中，直到整个数组被排序完毕。插入排序的时间复杂度和前两个排序算法相比要好一些，为O(nlogn)，因此它适合用于中等大小的数据集的排序。
希尔排序
希尔排序是一种插入式排序算法，在开始时先将数据集按照一定间隔分成几块，每块使用插入排序来排序。然后逐渐缩小块的间隔，在不断缩小间隔的过程中，对数据集进行多次插入排序，而且每次排序都会比上一次的排序速度快。这种算法的时间复杂度为O(nlogn)，因此它适合用于中等大小的数据集的排序。
归并排序
归并排序是基于合并的排序算法，它的思路是不断地将数组分成两半，直到每个数组只有一个元素为止。然后将这些单元素数组按照规则合并成有序数组。这个过程可以递归地进行，如果数组中有n个元素，那么归并排序的时间复杂度为O(nlogn)。归并排序非常适合用于大型数据集的排序。
快速排序
快速排序是一种递归算法，它把数据集分成两个子集，一个子集比参考值大，一个子集比参考值小。然后递归的对这两个子集进行排序。快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn)，比较适合用于大型数据集的排序。
堆排序
堆排序是一种树形选择排序算法，在堆排序中，首先将数据集构建成二叉树，然后循环将树的根节点提取出来，并重新构建一棵二叉树，直到整个树被排序完成为止。堆排序的时间复杂度是O(nlogn)，适合用于中等大小的数据集排序。
计数排序
计数排序是一种没有比较的排序算法，它的思路是在排序之前，先计数每个数出现的次数，然后直接在计数数组中定位各个数字的最终位置。如果存在n个元素，且数值大小均在k范围内，则计数排序的时间复杂度为O(n+k)，这使得它非常适合用于小型数据集的排序。
在排序算法中，时间复杂度是一个非常重要的考虑因素。每个排序算法的时间复杂度不同，使用不同的排序算法需要依据数据量大小和排序速度来做出决策。
