排序的本质、数据类型及算法选择
排序的本质、数据类型及算法选择
排序算法是计算机科学中的基础概念，广泛应用于数据处理和分析中。本文将从排序的本质出发，探讨不同数据类型下的排序方法，并深入分析选择排序算法时需要考虑的关键因素。
排序的本质
从字面上理解，排序就是把一堆乱糟糟的东西按照一定的规则排得整整齐齐，使无序变有序。
人喜欢有序，但大自然是喜欢无序的。
排序一词的英文是sort，这个词本来是“分类”的意思。分类是将相似的东西分到一起，表面上看和排序貌似没什么关系，实际上大多数分类都是有序的。
比如，东汉末年分三国，为什么人们都是说魏蜀吴，而不说蜀吴魏？
因为有了人，世间的一切都有了价，有了价便是有了等级。
所谓的排序，本质上就是划分等级。
对于编程来讲，排序就是将数字按从小到大的顺序排列。
没错，无论排什么，最终本质上排的都是数字。
如果把数字看成长短不一的仙人板板，那么，排序前：
排序后：
是不是赏心悦目好多？
排序的数据类型
常见的用于排序的数据类型有：
1. 数字排序
不要多说，不要多问。这是最基本的排序类型，包括整数、浮点数等。
2. 字符串排序
按字母顺序对单词或句子进行排序，看着是字母，实际上排的是ASCII码，而ASCII码就是数字。
3. 日期和时间排序
要将日期和时间转换为可比较的数值形式，然后进行排序。
4. 多维数据排序
包含多个属性的数据，可能需要根据一个或多个属性进行排序。例如，学生的成绩，可以以总成绩为主关键字、以单科成绩为次关键字一起排序。
5. 特殊类型数据排序
如地理坐标（经纬度）、版本号（如软件版本号）、IP地址等，它们也有特定的排序规则。
排序算法的选择依据
排序算法一上来就10种，为啥要这么多呢？因为没有一种万能的算法能够解决所有问题。
软件工程先天具有复杂性，计算机的世界里有一句名言：
No Silver Bullet in Software Engineering。
幻想一炮就能解决所有问题是不可能的。
排序算法的选择在实际应用中至关重要，因为它直接影响到程序的性能和效率。选择依据如下：
1. 数据规模
如果数据规模很小（比如几十个元素），可以任性一点，选择简单好写的排序算法（比如冒泡排序、选择排序、插入排序）。如果数据规模很大（比如几万、几十万甚至更多个元素），就应选择效率更高的算法（比如快速排序、归并排序）。
2. 算法稳定性
有时，即便两个元素完全相同，排序时也需要保持其原始顺序，这个就叫排序算法的稳定性。比如800对新人的集体婚礼，男方有790人都叫王小二，现在按人名排序出场，如果你把这790个新郎官的次序搞乱了，那妹子们可要几家欢喜几家愁了。如果新娘里有女侠郭芙蓉，势必送你一招“排山倒海”。
稳定的排序算法有：冒泡排序、插入排序、归并排序、计数排序、桶排序、基数排序。
3. 空间复杂度
有些嵌入式系统的内存空间有限，应选择空间复杂度低的算法（比如快速排序、堆排序或插入排序）。
如智能手表为了降低成本、减小体积，内存就比较有限。在智能手表中，需要按时间顺序对心率、步数、睡眠质量等健康数据进行排序，这时候就可以考虑空间复杂度低的排序算法。
4. 数据有序性
如果数据已经有一定的顺序，那插入排序和希尔排序就是比较好的选择。它们能够利用已有的有序序列，减少比较和交换的次数，从而提高效率。
如果数据完全无序，可以选择那些不依赖于数据初始状态的排序算法，比如快速排序和归并排序。