發現 自己寫個小程序 - 文本存儲二叉結構的hashMap。 那個費勁！ 痛下決心 仔細學習 算法 。
（如果大家有興趣就跟我一起 -
《算法導論》，也望大家監督我能每天拿出一小時和大家分享算法,算法代碼我會盡量使用 py 和 解決一些分析日志的應用上靠 （其實，上面費勁的
二叉hash 是為了分析日志中 - 希望能實現 多個大文件不需要合并就能根據某列排序輸出! 目前的解決辦法 find .. -exec cat {} \; | perl |sort 的笨方法 ）
1. 算法在計算中的作用 （筆記） :
算法(algorithm):就是定義良好的計算過程，它取一個或一組作為輸出，并產生一個或一組自作為輸出。
一些函數運行級別 # http://www.wolframalpha.com/ 函數都可在網站里運行
這里 n=一億條數據 :
log_2(n) 30
n^0.5 31622
n 10^9
n*log_2(n) 2.9^10
n^2 10^18
n^3 10^27
2^n 無窮
n! 10^362880
需要知道的復雜度 - 在某一個臨界點后 合并會別插入要快的
插入排序 復雜度 n^2 http://www.wolframalpha.com/input/?i=n^2
合并排序 復雜度 n*log_2(n) http://www.wolframalpha.com/input/?i=n*log_2%28n%29+
網上的查找到的一些名稱：參考 http://www.51testing.com/?uid-130868-action-viewspace-itemid-66729
1.1
穩定排序 非穩定排序 -
穩定排序是所有相等的數經過某種排序方法后，仍能保持它們在排序之前的相對次序，。反之，就是非穩定的排序。
1.2
內排序 外排序
在排序過程中，所有需要排序的數都在內存，并在內存中調整它們的存儲順序，稱為內排序； 在排序過程中，只有部分數被調入內存，并借助內存調整數在外存中的存放順序排序方法稱為外排序。
1.3
算法的時間復雜度 空間復雜度
所謂算法的時間復雜度，是指執行算法所需要的計算工作量。 一個算法的空間復雜度，一般是指執行這個算法所需要的內存空間。
幾種常見的算法復雜度：
2.1冒泡排序 （Bubble Sort） O(n^2)
2.2選擇排序 （Selection Sort） O(n^2 )
2.3插入排序 （Insertion Sort） O(n^2)
2.4堆排序 O( nlog(n) )
2.5歸并排序 O( nlog_2(n) )
2.6快速排序 最好 O( nlog_2(n) ) 最壞 O(n^2)
wiki 參考 ：http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95
穩定的
- 冒泡排序（bubble sort） — O(n2)
- 雞尾酒排序 (Cocktail sort, 雙向的冒泡排序) — O(n2)
- 插入排序 （insertion sort）— O(n2)
- 桶排序 （bucket sort）— O(n); 需要 O(k) 額外空間
- 計數排序 (counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 額外空間
- 合併排序 （merge sort）— O(n log n); 需要 O(n) 額外空間
- 原地合併排序 — O(n2)
- 二叉排序樹排序 （Binary tree sort） — O(n log n)期望時間; O(n2)最壞時間; 需要 O(n) 額外空間
- 鴿巢排序 (Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 額外空間
- 基數排序 （radix sort）— O(n·k); 需要 O(n) 額外空間
- Gnome sort — O(n2)
- Library sort — O(n log n) with high probability, 需要 (1+ε)n 額外空間
[編輯] 不穩定
- 選擇排序 （selection sort）— O(n2)
- 希爾排序 （shell sort）— O(n log n) 如果使用最佳的現在版本
- Comb sort — O(n log n)
- 堆排序 （heapsort）— O(n log n)
- Smoothsort — O(n log n)
- 快速排序 （quicksort）— O(n log n) 期望時間, O(n2) 最壞情況; 對於大的、亂數串列一般相信是最快的已知排序
- Introsort — O(n log n)
- Patience sorting — O(n log n + k) 最壞情況時間，需要 額外的 O(n + k) 空間，也需要找到最長的遞增子序列（longest increasing subsequence）
[編輯] 不實用的排序演算法
整理 www.aygfsteel.com/Good-Game