写代码绕不开排序，不管是处理用户积分排行榜，还是整理后台日志数据，排序就像做饭得先洗菜——基础但关键。别看它简单，方法一多，选错一个，程序跑得比早上挤地铁还慢。
\n\n冒泡排序：新手入门第一课
\n像汽水里的气泡慢慢往上冒，两两比较，大的往后挪。代码好懂，但数据一多就卡成PPT，适合教学练手，实战就算了。
\n\nfor (int i = 0; i < n - 1; i++) {\n for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {\n if (arr[j] > arr[j + 1]) {\n swap(arr[j], arr[j + 1]);\n }\n }\n}选择排序：挑最值往前往
\n每次从没排好的部分里找出最小的，扔到前面已排序区域的末尾。交换次数少，但比较次数一点不少，效率和冒泡半斤八两。
\n\n插入排序：打牌时的习惯
\n摸一张牌，插进手里已经排好序的牌堆里。小规模数据或者基本有序的数据上，它反而比高级算法更快，像是快递站按片区分拣包裹，顺手就理好了。
\n\n希尔排序：插入排序的加速版
\n把数据按间隔分组，先粗排再细排，逐步缩小间隔。相当于先按省分快递，再按市分，最后按街道，比直接一件件排快得多。
\n\n归并排序：稳中求胜派
\n分治思想，先把数组拆到最小单位，再两两合并成有序序列。时间稳定，适合大数据，Java 的 Arrays.sort() 对对象数组就用它。唯一缺点是得额外开空间，内存吃紧时得掂量。
快速排序：面试常客，实战主力
\n选个基准值，小的放左，大的放右，递归下去。平均性能极佳，Python 的 sort() 内部就靠它撑着。但遇到已经有序的数据，可能直接退化成 O(n²)，得加随机化优化。
堆排序：靠堆结构撑腰
\n利用大顶堆或小顶堆的性质，不断取堆顶元素。时间稳定，空间省，但实际运行比快排慢一点，因为缓存不友好。操作系统调度优先级队列时会用到类似思路。
\n\n计数排序：数字范围小才香
\n不是比大小，而是统计每个数出现几次，然后按顺序倒出来。适合分数、年龄这种范围明确的数据。比如统计全班考试成绩分布，一遍扫完就能排好。
\n\n桶排序：分桶装，再细排
\n把数据分到多个“桶”里，每个桶内部再排序。如果数据分布均匀，速度飞快。像快递分拣中心，先按区域分流水线，每条线再人工细排。
\n\n基数排序：一位位来，不比大小
\n从个位开始，依次按每位数字排序，用的是稳定排序（比如计数排序）。适合整数或固定长度字符串，比如排手机号、身份证号，完全避开数值比较。
\n\n这十种方法，各有各的适用场景。别死记硬背，关键是理解什么时候该用哪个。代码写多了，自然就知道哪种“工具”顺手。”,"seo_title":"十大排序方法详解：从冒泡到基数排序实战应用","seo_description":"深入解析十大经典排序算法，涵盖冒泡、快排、归并、计数等常见方法，结合实际应用场景，帮助开发者合理选择排序策略。","keywords":"排序方法,排序算法,快速排序,归并排序,冒泡排序,插入排序,希尔排序,堆排序,计数排序,桶排序,基数排序"}