如何在合並排序和插入排序之間進行選擇？

Question

我需要實現最快的排序算法來對使用stdin創建的鏈表進行排序。

我知道合並排序的時間復雜度是O（n logn），插入排序的時間復雜度是O（n ^ 2）（是鏈接列表中元素的數量n）。

但是列表是由標准輸入創建的，因此，在未排序的列表上使用merge-sort還是更有效，還是通過插入排序來創建列表，這意味着對輸入進行排序，效率更高？

結構如下：

#define SIZE 50

struct node {
   int num;
   char name[SIZE];
   struct node* next;
};

這些是排序標准：

1. Sorted alphabetically by "name".
2. When the name is the same it's sorted by "num" (from higher to lower).

Answer 1

實際上，插入排序是一種在線算法，而合並排序是一種離線算法。 然而：

並非每個離線算法都有一個有效的在線對應方法。

在這里也是如此。

當數據已經部分排序時，您應該更喜歡插入排序而不是合並排序，因為前者是自適應算法。

注意：對於小尺寸輸入，插入排序也是首選。

Answer 2

通過使用比列表或向量更復雜的存儲（例如堆（請參閱堆排序）或集合或映射，二元樹類型或哈希映射類型，每個元素的插入成本為Ologn），可以提高插入排序的成本。 [當您不與主頁沖突時，Hashmap的成本為零，但如果可以生成完整的輔助/第三/等哈希值，則哈希表實際上是一棵壓縮的樹。 如果您的輔助系統是線性的，那么希望您的主哈希值是好的。]

傳統上，heapsort是受青睞的，因為它使用向量存儲，但是要順序登錄log，因此總體上使用Onlogn。 當然，您需要再次付費以按排序順序提取每個元素，因此總體來說它是2xOnlogn，仍然分類為Onlogn。

出於完整性考慮：由於對插入點的搜索是線性的，因此排序后的鏈接列表會受到影響。 排序的向量會受到影響，因為盡管很容易找到插入點，但騰出空間涉及每次（平均）復制一半的向量內容。

Answer 3

最多包含100個條目，這無關緊要。 插入排序或合並排序將花費不到20微秒的時間來排序100個節點的列表。 在我的系統（Intel 3770K，Windows 7 Pro 64位）上，使用鏈表的自底向上合並排序，甚至一百萬個節點只需要大約0.3秒即可在Java中進行排序，而對於C / C ++，則大約需要2 / 3rd。

對於大型列表，如果有足夠的內存，將鏈表復制到數組，合並對數組進行排序並創建新鏈表的速度最快。 數組排序要快得多，因為元素被移入了對緩存友好的組中，而鏈表排序則更改了鏈接而不是移動了節點，如果節點隨機分散，則對緩存不友好（最壞的情況是，每個訪問的節點都丟失緩存） ）。