问Matlab排序算法

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插入排序用于已知非常小的数组，因为在这种情况下，插入排序通常是最快的。

快速排序在实践中经常使用，因为它期望N个日志N时间，在大多数情况下是相当快的，并且适用于数组--您不需要分配备份数组。

合并排序用于链接列表，有时用于数组，当您确实需要O(N log N)时间或您确实需要一个稳定的排序。(快速排序不稳定)。对数组使用合并排序要求您分配一个备用数组，您可以在合并期间将其用作临时存储。

桶排序只适用于某些类型的数据，因此它并不常见，但您可以在数据合适时使用它来取得良好效果。它通常也被认为是O(N)

当您不需要稳定的排序，并且确实需要O(N，log )时间时，堆排序用于数组。它也不稳定，而且在大多数情况下它比快速排序慢。

哦，至于泡泡那类..。好吧，没人用泡泡排序

我不知道这将如何适用于Matlab，因为我不知道它的排序算法是如何实现的。

除了基排序(在排序整数数组时速度最快)以外，在接近随机数据的情况下，快速排序和合并排序的平均时间是接近的，但是合并排序需要O(n)空间。合并排序是稳定的(保留相等元素的顺序)，而快速排序则不稳定。

快速排序比合并排序更多比较，但移动更少。哪个更快受此影响。如果使用用户定义的函数进行比较，合并排序通常会更快一些。

在有16个寄存器的处理器上，例如64位模式的PC，4路合并排序将比快速排序或标准的双向合并排序要快一些。4路合并排序进行1.5倍的比较，但0.5次移动，所以基本操作的总数是相同的，但是比较更容易缓存，所以4路比较更快一些。对于大型随机整数数组，这些排序方法之间的差异通常小于10%，因此实际差异不大。

多核处理器上的多线程产生了很大的不同。我对一个由1600万个伪随机32位整数组成的数组进行了排序，一个四个线程(自下而上/迭代)合并排序的速度是单个线程(自下而上/迭代)合并排序的3倍(0.5秒对1.5秒)。主要的好处在于每个核心的本地缓存中有多少排序。