sortingalgorithm稳定的好处是什么？
一个sorting被认为是稳定的，如果它保持相同的键元素的顺序。 我想我的问题是，维持这个相对顺序的好处是什么？ 有人可以举个例子吗？ 谢谢。
它使您能够通过多种条件“连锁”。
假设你有一个随机顺序的名字和姓氏的表。 如果按姓氏sorting，然后按姓氏sorting，则稳定sortingalgorithm将确保具有相同姓氏的人按姓氏sorting。
例如：
- 史密斯，阿尔弗雷德
- 史密斯，泽德
将保证按正确的顺序。
如果保留重复键的顺序，sortingalgorithm是稳定的。
好，很好，但为什么这应该是重要的？ 那么，当我们希望根据不同的键不止一次地对相同的数据进行sorting时，就会出现sortingalgorithm中“稳定性”的问题。
有时数据项有多个键。 例如，可能是（唯一的）主键，例如社会保险号码或学生识别号码，以及一个或多个副键，例如居住城市或实验室部分。 而且我们可能希望根据多个关键字对这些数据进行sorting。 麻烦的是，如果我们按照一个按键对相同的数据进行sorting，然后按照第二个按键，则第二个按键可能会破坏第一个sorting所实现的sorting。 但是如果我们的第二类是一个稳定的sorting，这将不会发生。
从稳定的sortingalgorithm
优先级队列就是这样一个例子。 说你有这个：
- （1，“bob”）
- （3，“账单”）
- （1，“简”）
如果从最小到最大的数字sorting，不稳定的sorting可能会这样做。
- （1，“简”）
- （1，“bob”）
- （3，“账单”）
…但是“简”在“bob”之前，即使它本来是相反的。
一般来说，它们对于在多个步骤中sorting多个条目是有用的。
不是所有的sorting都是基于整个价值。 考虑一个人的名单。 我可能只想按他们的名字sorting，而不是所有的信息。 用一个稳定的sortingalgorithm，我知道如果我有两个人叫“约翰·史密斯”，那么他们的相对顺序就会被保留下来。
Last First Phone ----------------------------- Wilson Peter 555-1212 Smith John 123-4567 Smith John 012-3456 Adams Gabriel 533-5574 由于两个“约翰·史密斯”已经“sorting”（他们按照我想要的顺序），我不希望他们改变立场。 如果我最后sorting这些项目，那么首先使用不稳定的sortingalgorithm，我可能会以这种方式结束：
Last First Phone ----------------------------- Adams Gabriel 533-5574 Smith John 123-4567 Smith John 012-3456 Wilson Peter 555-1212
这是我想要的，或者我可以结束这个：
Last First Phone ----------------------------- Adams Gabriel 533-5574 Smith John 012-3456 Smith John 123-4567 Wilson Peter 555-1212
（你看到两个“约翰·史密斯”已经转换的地方）。 这不是我想要的。
如果我使用稳定的sortingalgorithm，我将保证得到第一个选项，这是我所追求的。
这意味着如果您想按照专辑进行sorting，按轨道编号进行sorting，则可以先单击曲目编号，然后按顺序sorting – 然后单击专辑名称，曲目编号按照每个专辑的顺序保持不变。
一个例子：
假设你有一个包含电话号码和雇员的数据结构。 每次通话后添加号码/员工logging。 有些电话号码可能会被几个不同的员工调用。
此外，假设您想按电话号码对列表进行分类，并向前两个给予任何给定号码的人发放奖金。
如果按照不稳定的algorithm进行sorting，则可能无法保留给定号码的呼叫者的顺序，而错误的员工可能会获得奖金。
一个稳定的algorithm确保每个电话号码的正确的2名雇员获得奖金。
一种情况是当你想按多个键sorting。 例如，要排列名/姓对的列表，可以先按姓氏sorting，然后按姓氏sorting。
如果你的sorting不稳定，那么你将失去第一类的好处。
对多个键进行稳定sorting的优点是可疑的，你可以总是使用一次比较所有键的比较。 如果您一次排列一个字段，这是一个优势，就像点击列标题一样 – Joe Koberg就是一个很好的例子。
如果您可以为logging添加序列号，则可以将任何sorting转换为稳定的sorting，并在使用相同的键时将其用作打破平局。
当最初的订单本身具有某种意义时，最大的好处就来了。 我不能拿出一个很好的例子，但是当我想到的时候，我看到JeffH这么做了。
假设您正在对具有两个字段的input集进行sorting，而您只sorting在第一个字段上。 '|' 人物分割领域。
在input集中，您有很多条目，但是，您有3个条目
。 。 。 AAA |牵引。 。 。 AAA |汽车出租。 。 。 AAA |pipe道。 。 。
现在，当你完成sorting，你期望在他们所有的领域与AAA在一起。
稳定的sorting会给你：。 。 。 AAA |牵引AAA |汽车租赁AAA |pipe道。 。 。
即具有相同sorting键AAA的三个logging在input中的输出中的顺序相同。 请注意，它们不在第二个字段上sorting，因为您没有对logging中的第二个字段进行sorting。
不稳定的sorting会给你：。 。 。 AAA |水pipeAAA |汽车出租AAA |拖车。 。 。
请注意，logging仍然只在第一个字段上sorting，第二个字段的顺序与input顺序不同。
不稳定的sorting有可能会更快。 稳定的sorting倾向于模拟非计算机科学家/非math人员在分析某些内容时所处的位置。 也就是说，如果您使用索引卡进行插入sorting，您很可能会有一个稳定的sorting。
你不能总是一次比较所有的领域。 下面举几个例子：（1）内存限制，大型磁盘文件sorting的位置，主内存中所有logging的所有字段都没有空间; （2）对基类指针列表进行sorting，其中一些对象可能是派生子类（只能访问基类字段）。
而且，稳定sorting在给定相同input的情况下具有确定性输出，这对于debugging和testing可能是重要的。
