计数排序和基数排序的区别 和常用的排序算法外，还有哪些奇葩而有趣的排序算法？
和常用的排序算法外，还有哪些奇葩而有趣的排序算法？
排序算法有：冒泡排序-O（n^2）鸡尾酒排序-O（n^2）插入排序-O（n^2）桶排序-O（n）需要O（k）额外空间计数排序-O（n k）需要O（n k）额外空间合并排序-O（NLog n）需要O（n）额外空间就地合并排序-O（n^2）二叉树排序-O（NLog n）预期时间；O（n^2）最差时间；O（n）需要额外空间鸽子洞排序-O（n k）需要O（k）额外空间
1。稳定排序算法1，气泡排序2，鸡尾酒排序3，插入排序4，桶排序5，计数排序6，合并排序7，基数排序8，二叉排序树排序2，不稳定排序算法1，选择排序2，希尔排序3，组合排序4，堆排序5，平滑排序6，排序是计算机程序设计中的一项重要操作。它的功能是将任意序列的数据元素（或记录）重新排列成有序的关键字序列。一种排序算法是稳定的，即当有两个相同记录的关键字R和s时，原表中R出现在s之前，则排序后的表中R也会出现在s之前。不稳定的排序算法可能会改变相同键值中记录的相对顺序，但稳定的排序算法永远不会这样做。不稳定的排序算法可以具体实现为稳定的。一种方法是手动展开键值比较，这样在其他方面具有相同键值的两个对象之间的比较将决定使用原始数据顺序中的条目作为最终匹配。但是，请记住，此顺序通常会带来额外的空间负担。扩展数据：分类排序算法：1。根据列表的大小（n），通过时间复杂度分类计算的复杂度（最差、平均和最佳性能）。一般来说，好的性能是O（nlogn），坏的性能是O（n^2）。对于排序，理想的性能是O（n）。另一方面，仅使用一个抽象密钥比较的排序算法平均至少需要o（nlogn）。2内存使用（空间复杂度）（和其他计算机资源使用）按空间复杂度分类。三。稳定的排序算法根据相等的键（换句话说，值）保持记录的相对顺序。
数据结构的排序算法中，哪些排序是稳定的，哪些排序是不稳定的？
因为这是一个Java问题，所以这是典型的TOPK问题。首先取前100个数字构建一个最小堆，然后依次从堆的顶部插入剩余的数字，同时调整堆。堆中最后100个元素就是结果。空间复杂度为K，时间复杂度为nlogk
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