排序算法稳定性是指什么

排序算法稳定性指假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，经过排序这些记录的相对次序保持不变，则是稳定的;否则为不稳定。不稳定的算法在某种条件下可以变为稳定的算法，而稳定的算法在某种条件下也可以变为不稳定的算法。

排序算法稳定性是指在多个具有相同关键词的记录在待排序的序列中重新排序后，被排序的记录相对位置保持不变。

排序算法稳定性指假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，经过排序这些记录的相对次序保持不变，则称这种排序算法是稳定的;否则称为不稳定的。排序算法是否为稳定的是由具体算法决定的，不稳定的算法在某种条件下可以变为稳定的算法，而稳定的算法在某种条件下也可以变为不稳定的算法。堆排序、快速排序、希尔排序、直接选择排序是不稳定的排序算法，而冒泡排序、直接插入排序、折半插入排序、归并排序是稳定的排序算法。

冒泡排序就是把小的元素往前调或者把大的元素往后调。比较是相邻的两个元素比较，交换也发生在这两个元素之间。所以，如果两个元素相等，我想你是不会再无聊地把他们俩交换一下的；如果两个相等的元素没有相邻，那么即使通过前面的两两交换把两个相邻起来，这时候也不会交换，所以相同元素的前后顺序并没有改变，所以冒泡排序是一种稳定排序算法。

选择排序是给每个位置选择当前元素最小的，比如给第一个位置选择最小的，在剩余元素里面给第二个元素选择第二小的，依次类推，直到第 n – 1 个元素，第 n 个元素不用选择了，因为只剩下它一个最大的元素了。那么，在一趟选择，如果当前元素比一个元素小，而该小的元素又出现在一个和当前元素相等的元素后面，那么交换后稳定性就被破坏了。比较拗口，举个例子，序列 5 8 5 2 9，我们知道第一遍选择第 1 个元素 5 会和 2 交换，那么原序列中 2 个 5 的相对前后顺序就被破坏了，所以选择排序不是一个稳定的排序算法。

插入排序是在一个已经有序的小序列的基础上，一次插入一个元素。当然，刚开始这个有序的小序列只有 1 个元素，就是第一个元素。比较是从有序序列的末尾开始，也就是想要插入的元素和已经有序的最大者开始比起，如果比它大则直接插入在其后面，否则一直往前找直到找到它该插入的位置。如果碰见一个和插入元素相等的，那么插入元素把想插入的元素放在相等元素的后面。所以，相等元素的前后顺序没有改变，从原无序序列出去的顺序就是排好序后的顺序，所以插入排序是稳定的。

快速排序有两个方向，左边的 i 下标一直往右走，当 a[i] <= a[center_index]，其中 center_index 是中枢元素的数组下标，一般取为数组第 0 个元素。而右边的 j 下标一直往左走，当 a[j] > a[center_index]。如果 i 和 j 都走不动了，i <= j，交换 a[i]和 a[j],重复上面的过程，直到 i > j。 交换 a[j]和 a[center_index]，完成一趟快速排序。在中枢元素和 a[j]交换的时候，很有可能把前面的元素的稳定性打乱，比如序列为 5 3 3 4 3 8 9 10 11，现在中枢元素 5 和 3（第 5 个元素，下标从 1 开始计）交换就会把元素 3 的稳定性打乱，所以快速排序是一个不稳定的排序算法，不稳定发生在中枢元素和 a[j] 交换的时刻。

归并排序是把序列递归地分成短序列，递归出口是短序列只有 1 个元素（认为直接有序）或者 2 个序列（1 次比较和交换），然后把各个有序的段序列合并成一个有序的长序列，不断合并直到原序列全部排好序。可以发现，在 1 个或 2 个元素时，1 个元素不会交换，2 个元素如果大小相等也没有人故意交换，这不会破坏稳定性。那么，在短的有序序列合并的过程中，稳定是是否受到破坏？没有，合并过程中我们可以保证如果两个当前元素相等时，我们把处在前面的序列的元素保存在结果序列的前面，这样就保证了稳定性。所以，归并排序也是稳定的排序算法。

基数排序是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的，先按低优先级排序，再按高优先级排序，最后的次序就是高优先级高的在前，高优先级相同的低优先级高的在前。基数排序基于分别排序，分别收集，所以其是稳定的排序算法。

希尔排序是按照不同步长对元素进行插入排序，当刚开始元素很无序的时候，步长最大，所以插入排序的元素个数很少，速度很快；当元素基本有序了，步长很小， 插入排序对于有序的序列效率很高。所以，希尔排序的时间复杂度会比 O(n^2)好一些。由于多次插入排序，我们知道一次插入排序是稳定的，不会改变相同元素的相对顺序，但在不同的插入排序过程中，相同的元素可能在各自的插入排序中移动，最后其稳定性就会被打乱，所以 shell 排序是不稳定的。

我们知道堆的结构是节点 i 的孩子为 2 * i 和 2 * i + 1 节点，大顶堆要求父节点大于等于其 2 个子节点，小顶堆要求父节点小于等于其 2 个子节点。在一个长为 n 的序列，堆排序的过程是从第 n / 2 开始和其子节点共 3 个值选择最大（大顶堆）或者最小（小顶堆），这 3 个元素之间的选择当然不会破坏稳定性。但当为 n / 2 – 1， n / 2 – 2， … 1 这些个父节点选择元素时，就会破坏稳定性。有可能第 n / 2 个父节点交换把后面一个元素交换过去了，而第 n / 2 – 1 个父节点把后面一个相同的元素没 有交换，那么这 2 个相同的元素之间的稳定性就被破坏了。所以，堆排序不是稳定的排序算法。

简单总结一下，稳定算法：冒泡排序、插入排序、归并排序、基数排序；不稳定算法 ：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。

只是简单的进行数字的排序，以及排序的内容仅仅是一个复杂对象的某一个数字属性，那么稳定性将毫无意义。如果要排序的内容是一个复杂对象的多个数字属性，但是其原本的初始顺序毫无意义，那么稳定性依旧将毫无意义。

除非要排序的内容是一个复杂对象的多个数字属性，且其原本的初始顺序存在意义，那么我们需要在二次排序的基础上保持原有排序的意义，才需要使用到稳定性的算法，例如要排序的内容是一组原本按照价格高低排序的对象，如今需要按照销量高低排序，使用稳定性算法，可以使得想同销量的对象依旧保持着价格高低的排序展现，只有销量不同的才会重新排序。（当然，如果需求不需要保持初始的排序意义，那么使用稳定性算法依旧将毫无意义）换句话说，以某种关键字的方式排序后，能不影响到其他关键字原来排序结果的方法就是稳定的。

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