直接插入排序：

这种排序其实蛮好理解的，很现实的例子就是俺们斗地主，当我们抓到一手乱牌时，我们就要按照大小梳理扑克，30秒后，

扑克梳理完毕，4条3，5条s，哇塞...... 回忆一下，俺们当时是怎么梳理的。

最左一张牌是3，第二张牌是5，第三张牌又是3，赶紧插到第一张牌后面去，第四张牌又是3，大喜，赶紧插到第二张后面去，

第五张牌又是3，狂喜，哈哈，一门炮就这样产生了。

怎么样，生活中处处都是算法，早已经融入我们的生活和血液。

下面就上图说明：

看这张图不知道大家可否理解了，在插入排序中，数组会被划分为两种，“有序数组块”和“无序数组块”，

对的，第一遍的时候从”无序数组块“中提取一个数20作为有序数组块。

第二遍的时候从”无序数组块“中提取一个数60有序的放到”有序数组块中“，也就是20，60。

第三遍的时候同理，不同的是发现10比有序数组的值都小，因此20，60位置后移，腾出一个位置让10插入。

然后按照这种规律就可以全部插入完毕。

复制代码 代码如下:

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.Linq;

using System.Text;

namespace InsertSort

{

public class Program

{

static void Main(string[] args)

{

List<int> list = new List<int>() { 3, 1, 2, 9, 7, 8, 6 };

Console.WriteLine("排序前：" + string.Join(",", list));

InsertSort(list);

Console.WriteLine("排序后：" + string.Join(",", list));

}

static void InsertSort(List<int> list)

{

//无须序列

for (int i = 1; i < list.Count; i++)

{

var temp = list[i];

int j;

//有序序列

for (j = i - 1; j >= 0 && temp < list[j]; j--)

{

list[j + 1] = list[j];

}

list[j + 1] = temp;

}

}

}

}

希尔排序：

观察一下”插入排序“：其实不难发现她有个缺点：

如果当数据是”5, 4, 3, 2, 1“的时候，此时我们将“无序块”中的记录插入到“有序块”时，估计俺们要崩盘，

每次插入都要移动位置，此时插入排序的效率可想而知。

shell根据这个弱点进行了算法改进，融入了一种叫做“缩小增量排序法”的思想，其实也蛮简单的，不过有点注意的就是：

增量不是乱取，而是有规律可循的。

首先要明确一下增量的取法：

第一次增量的取法为： d=count/2;

第二次增量的取法为: d=(count/2)/2;

最后一直到: d=1;

看上图观测的现象为：

d=3时：将40跟50比，因50大，不交换。

将20跟30比，因30大，不交换。

将80跟60比，因60小，交换。

d=2时：将40跟60比，不交换，拿60跟30比交换，此时交换后的30又比前面的40小，又要将40和30交换，如上图。

将20跟50比，不交换，继续将50跟80比，不交换。

d=1时：这时就是前面讲的插入排序了，不过此时的序列已经差不多有序了，所以给插入排序带来了很大的性能提高。

既然说“希尔排序”是“插入排序”的改进版，那么我们就要比一下，在1w个数字中，到底能快多少？

下面进行一下测试：

复制代码 代码如下:

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.Linq;

using System.Text;

using System.Threading;

using System.Diagnostics;

namespace ShellSort

{

public class Program

{

static void Main(string[] args)

{

//5次比较

for (int i = 1; i <= 5; i++)

{

List<int> list = new List<int>();

//插入1w个随机数到数组中

for (int j = 0; j < 10000; j++)

{

Thread.Sleep(1);

list.Add(new Random((int)DateTime.Now.Ticks).Next(10000, 1000000));

}

List<int> list2 = new List<int>();

list2.AddRange(list);

Console.WriteLine("n第" + i + "次比较：");

Stopwatch watch = new Stopwatch();

watch.Start();

InsertSort(list);

watch.Stop();

Console.WriteLine("n插入排序耗费的时间：" + watch.ElapsedMilliseconds);

Console.WriteLine("输出前十个数:" + string.Join(",", list.Take(10).ToList()));

watch.Restart();

ShellSort(list2);

watch.Stop();

Console.WriteLine("n希尔排序耗费的时间：" + watch.ElapsedMilliseconds);

Console.WriteLine("输出前十个数:" + string.Join(",", list2.Take(10).ToList()));

}

}

///<summary>

/// 希尔排序

///</summary>

///<param name="list"></param>

static void ShellSort(List<int> list)

{

//取增量

int step = list.Count / 2;

while (step >= 1)

{

//无须序列

for (int i = step; i < list.Count; i++)

{

var temp = list[i];

int j;

//有序序列

for (j = i - step; j >= 0 && temp < list[j]; j = j - step)

{

list[j + step] = list[j];

}

list[j + step] = temp;

}

step = step / 2;

}

}

///<summary>

/// 插入排序

///</summary>

///<param name="list"></param>

static void InsertSort(List<int> list)

{

//无须序列

for (int i = 1; i < list.Count; i++)

{

var temp = list[i];

int j;

//有序序列

for (j = i - 1; j >= 0 && temp < list[j]; j--)

{

list[j + 1] = list[j];

}

list[j + 1] = temp;

}

}

}

}

截图如下：

看的出来，希尔排序优化了不少，w级别的排序中，相差70几倍哇。

归并排序：

个人感觉，我们能容易看的懂的排序基本上都是O (n^2)，比较难看懂的基本上都是N(LogN)，所以归并排序也是比较难理解的，尤其是在代码

编写上，本人就是搞了一下午才搞出来，嘻嘻。

首先看图：

归并排序中中两件事情要做：

第一： “分”, 就是将数组尽可能的分，一直分到原子级别。

第二： “并”，将原子级别的数两两合并排序，最后产生结果。

代码：

复制代码 代码如下:

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.Linq;

using System.Text;

namespace MergeSort

{

class Program

{

static void Main(string[] args)

{

int[] array = { 3, 2, 1, 8, 9, 0 };

MergeSort(array, new int[array.Length], 0, array.Length - 1);

Console.WriteLine(string.Join(",", array));

}

///<summary>

/// 数组的划分

///</summary>

///<param name="array">待排序数组</param>

///<param name="temparray">临时存放数组</param>

///<param name="left">序列段的开始位置，</param>

///<param name="right">序列段的结束位置</param>

static void MergeSort(int[] array, int[] temparray, int left, int right)

{

if (left < right)

{

//取分割位置

int middle = (left + right) / 2;

//递归划分数组左序列

MergeSort(array, temparray, left, middle);

//递归划分数组右序列

MergeSort(array, temparray, middle + 1, right);

//数组合并操作

Merge(array, temparray, left, middle + 1, right);

}

}

///<summary>

/// 数组的两两合并操作

///</summary>

///<param name="array">待排序数组</param>

///<param name="temparray">临时数组</param>

///<param name="left">第一个区间段开始位置</param>

///<param name="middle">第二个区间的开始位置</param>

///<param name="right">第二个区间段结束位置</param>

static void Merge(int[] array, int[] temparray, int left, int middle, int right)

{

//左指针尾

int leftEnd = middle - 1;

//右指针头

int rightStart = middle;

//临时数组的下标

int tempIndex = left;

//数组合并后的length长度

int tempLength = right - left + 1;

//先循环两个区间段都没有结束的情况

while ((left <= leftEnd) && (rightStart <= right))

{

//如果发现有序列大，则将此数放入临时数组

if (array[left] < array[rightStart])

temparray[tempIndex++] = array[left++];

else

temparray[tempIndex++] = array[rightStart++];

}

//判断左序列是否结束

while (left <= leftEnd)

temparray[tempIndex++] = array[left++];

//判断右序列是否结束

while (rightStart <= right)

temparray[tempIndex++] = array[rightStart++];

//交换数据

for (int i = 0; i < tempLength; i++)

{

array[right] = temparray[right];

right--;

}

}

}

}

结果图：

ps: 插入排序的时间复杂度为：O(N^2)

希尔排序的时间复杂度为：平均为：O(N^3/2)

最坏： O(N^2)

归并排序时间复杂度为： O(NlogN)

空间复杂度为: O(N)