Question

时间限制为 1s 时，大 O 为 10000000 时勉强可行，100,000,000 时很悬。

算法分析

1. 时间复杂度-执行时间（比较和交换次数)
2. 空间复杂度-所消耗的额外内存空间
   • 使用小堆栈或表
   • 使用链表或指针、数组索引来代表数据
   • 排序数据的副本

对具有重键的数据（同一组数按不同键多次排序) 进行排序时，需要考虑排序方法的稳定性，在非稳定性排序算法中需要稳定性时可考虑加入小索引。

稳定性：如果排序后文件中拥有相同键的项的相对位置不变，这种排序方式是稳定的。

常见的排序算法根据是否需要比较可以分为如下几类：

• Comparison Sorting
  1. Bubble Sort
  2. Selection Sort
  3. Insertion Sort
  4. Shell Sort
  5. Merge Sort
  6. Quck Sort
  7. Heap Sort
• Bucket Sort
• Counting Sort
• Radix Sort

从稳定性角度考虑可分为如下两类：

• 稳定
• 非稳定

Reference

• 常用排序算法总结（性能+代码） - SegmentFault
• Sorting algorithm - Wikipedia, the free encyclopedia - 各类排序算法的「平均、最好、最坏时间复杂度」总结。
• 经典排序算法总结与实现 | Jark's Blog - 基于 Python 的较为清晰的总结。
• 【面经】硅谷前沿 Startup 面试经验-排序算法总结及快速排序算法代码_九章算法 - 总结了一些常用常问的排序算法。