Java-常见的排序算法有哪些
比较排序算法：
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冒泡排序（Bubble Sort）：
- 过程： 从左到右依次比较相邻的元素，如果顺序不对就交换它们，一轮比较会将最大的元素冒泡到末尾。
- 优势： 简单易懂，对于小型数据集表现较好。
- 劣势： 时间复杂度为 O(n^2)，性能相对较差。
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插入排序（Insertion Sort）：
- 过程： 从左到右逐个将元素插入已排序部分的正确位置。
- 优势： 对于小型数据集或基本有序的数据表现较好。
- 劣势： 时间复杂度为 O(n^2)，对于大型数据集性能较差。
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选择排序（Selection Sort）：
- 过程： 从未排序部分选择最小（或最大）的元素，与未排序部分的第一个元素交换。
- 优势： 实现简单，对于小型数据集性能尚可。
- 劣势： 时间复杂度为 O(n^2)，性能相对较差。
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归并排序（Merge Sort）：
- 过程： 将待排序序列二分，递归排序，然后将排好序的子序列合并。
- 优势： 稳定，时间复杂度为 O(n log n)，适用于大型数据集。
- 劣势： 需要额外的空间，空间复杂度较高。
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快速排序（Quick Sort）：
- 过程： 选择基准元素，将小于基准的放在左边，大于基准的放在右边，递归处理左右两部分。
- 优势： 高效，平均时间复杂度为 O(n log n)，对于大型数据集性能较好。
- 劣势： 不稳定，最坏情况下时间复杂度为 O(n^2)。
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堆排序（Heap Sort）：
- 过程： 构建最大堆（或最小堆），每次取出堆顶元素，调整堆，重复直到整个序列有序。
- 优势： 不依赖输入数据的初始状态，空间复杂度较低。
- 劣势： 不稳定，相对于快速排序性能较差。
非比较排序算法：
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计数排序（Counting Sort）：
- 过程： 统计每个元素的出现次数，然后根据统计信息重建有序序列。
- 优势： 稳定，线性时间复杂度 O(n + k)，适用于特定范围内的整数。
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桶排序（Bucket Sort）：
- 过程： 将元素分配到不同的桶中，对每个桶中的元素进行排序，最后合并桶。
- 优势： 可以处理非常大的数据集，平均时间复杂度为 O(n + k/n)，适用于均匀分布的数据。
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基数排序（Radix Sort）：
- 过程： 将待排序元素按位进行排序，从低位到高位或者从高位到低位。
- 优势： 稳定，适用于整数或字符串的排序。