大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下快速排序算法稳定性的问题，以及和归并排序算法的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
sort排序原理
排序是计算机科学中常见的一项基本操作，其中sort排序是一种常用的排序算法。该算法的基本原理是通过多次比较和交换元素位置来将一组待排序数据按照一定规则重新排列，从而得到一个有序序列的过程。
sort排序算法的具体实现过程如下：
1.从待排序数据中选择一个元素作为基准值（通常是第一个元素）。
2.将整个序列中的元素与基准值进行比较，大于基准值的放在右边，小于基准值的放在左边。
3.分别将左右两个子序列递归进行排序，重复以上过程，直到每个子序列只剩下一个元素为止。
4.将所有已排序的子序列按照顺序合并成一个完整的有序序列。
sort排序算法的时间复杂度为O(nlogn)，在实际应用中具有较高的运行效率。除了基本的sort排序算法外，还有许多衍生的优化版本，如快速排序、归并排序等，它们对原始算法进行了各种优化，提高了排序的效率、稳定性和适用性。
稳定排序算法是哪三个
1、冒泡排序
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。
2、选择排序
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58529，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。
3、插入排序
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。
举例说明排序是否为稳定排序法
快速排序、希尔排序、堆排序、直接选择排序不是稳定的排序算法。
基数排序、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。1.所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视，尤其是在大量数据的处理方面。
一个优秀的算法可以节省大量的资源。
2.排序(Sorting)是计算机程序设计中的一种重要操作，它的功能是将一个数据元素（或记录）的任意序列，重新排列成一个关键字有序的序列。
3.稳定度（稳定性）
一个排序算法是稳定的，就是当有两个相等记录的关键字和，且在原本的列表中出现在之前，在排序过的列表中也将会是在之前。
当相等的元素是无法分辨的，比如像是整数，稳定度并不是一个问题。然而，假设以下的数对将要以他们的第一个数字来排序。4.不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序，但是稳定排序算法从来不会如此。
不稳定排序算法可以被特别地实现为稳定。
作这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较，如此在其他方面相同键值的两个对象间之比较，就会被决定使用在原先数据次序中的条目，当作一个同分决赛。
然而，要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担。
在快速排序、堆排序、归并排序中，什么排序是稳定的
归并排序是稳定的“快速排序和堆排序都不稳定.不稳定：就是大小相同的两个数，经过排序后，最终位置与初始位置交换了。
快速排序：2723273以第一个27作为pivot中心点，则27与后面那个3交换，形成3232727，排序经过一次结束，但最后那个27在排序之初先于初始位置3那个27，所以不稳定。
堆排序：比如：3273627，如果堆顶3先输出，则，第三层的27（最后一个27）跑到堆顶，然后堆稳定，继续输出堆顶，是刚才那个27，这样说明后面的27先于第二个位置的27输出，不稳定。”“2归并排序（MergeSort）
归并排序先分解要排序的序列，从1分成2，2分成4，依次分解，当分解到只有1个一组的时候，就可以排序这些分组，然后依次合并回原来的序列中，这样就可以排序所有数据。合并排序比堆排序稍微快一点，但是需要比堆排序多一倍的内存空间，因为它需要一个额外的数组。”
以Ai与Aj为例子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_indexij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53343891011，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。
在数据结构当中排序的稳定性有哪四种
一、稳定排序算法1、冒泡排序2、鸡尾酒排序3、插入排序4、桶排序5、计数排序6、合并排序7、基数排序8、二叉排序树排序二、不稳定排序算法1、选择排序2、希尔排序3、组合排序4、堆排序5、平滑排序6、快速排序排序(Sorting)是计算机程序设计中的一种重要操作，它的功能是将一个数据元素（或记录）的任意序列，重新排列成一个关键字有序的序列。
一个排序算法是稳定的，就是当有两个相等记录的关键字R和S，且在原本的列表中R出现在S之前，在排序过的列表中R也将会是在S之前。
不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序，但是稳定排序算法从来不会如此。
不稳定排序算法可以被特别地实现为稳定。
做这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较，如此在其他方面相同键值的两个对象间之比较，就会被决定使用在原先数据次序中的条目，当作一个同分决赛。然而，要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担。扩展资料：排序算法的分类：
1、通过时间复杂度分类计算的复杂度（最差、平均、和最好性能），依据列表(list)的大小(n)。
一般而言，好的性能是O(nlogn)，且坏的性能是O(n^2)。对于一个排序理想的性能是O(n)。
而仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要O(nlogn)。
2、通过空间复杂度分类存储器使用量（空间复杂度）（以及其他电脑资源的使用）
3、通过稳定性分类稳定的排序算法会依照相等的关键（换言之就是值）维持纪录的相对次序。
关于快速排序算法稳定性的内容到此结束，希望对大家有所帮助。
