sortingalgorithm的稳定性是什么？为什么它很重要？
我很好奇，为什么稳定性在sortingalgorithm中是或不重要的？
一个sortingalgorithm被认为是稳定的，如果两个具有相同键的对象在sorting的输出中以相同的顺序出现在它们出现在要sorting的input数组中。 一些sortingalgorithm本质上是稳定的，如插入sorting，合并sorting，泡泡sorting等。而一些sortingalgorithm则不像堆sorting，快速sorting等。
背景 ：一个“稳定的”sortingalgorithm保持与sorting键相同的项目顺序。 假设我们有一个5个字母的单词列表：
peach straw apple spork
如果我们按照每个单词的第一个字母对列表进行sorting，那么稳定sorting会产生：
apple peach straw spork
在一个不稳定的sortingalgorithm中， straw可以互换，但是在一个稳定的sortingalgorithm中，它们保持在相同的相对位置上（即straw在input之前出现在input之前，它也出现在输出之前）。
我们可以使用这个algorithm对单词列表进行sorting：按列5，然后是4，然后是3，然后是2，然后是1进行稳定sorting。最后，它将被正确sorting。 说服你自己。 （顺便说一句，该algorithm被称为基数sorting）
现在回答你的问题，假设我们有一个名字和姓氏的名单。 我们被要求按“姓，然后先”sorting。 我们可以先按名字sorting（稳定或不稳定），然后按姓氏sorting。 这些sorting之后，列表主要按姓氏sorting。 但是，在姓氏相同的情况下，名字sorting。
您不能以相同的方式堆叠不稳定的sorting。
这取决于你做什么。
想象一下，你有一些人的logging，第一个和最后一个姓氏字段。 首先按名字sorting列表。 如果你用姓按稳定的algorithm对列表进行sorting，你将得到一个按姓氏sorting的列表。
sorting稳定性意味着具有相同键的logging在sorting之前和之后保持它们的相对顺序。
所以，只有当你解决的问题需要保留这个相对顺序时，稳定性才有意义。
如果你不需要稳定性的话，你可以使用库中的快速内存抽取algorithm，比如heapsort或者quicksort，而忘记它。
如果你需要稳定，那就更加复杂了。 与不稳定algorithm相比，稳定algorithm具有更高的大O CPU和/或内存使用率。 所以，当你有一个大型的数据集，你必须select击败CPU或内存之间。 如果你受到CPU和内存的限制，那么你有问题。 一个好的妥协稳定algorithm是一个二叉树sorting; 维基百科的文章有一个很简单的基于STL的C ++实现。
通过添加原始logging号作为每个logging的最后一个键，可以使不稳定的algorithm变为稳定的algorithm。
有几个原因可以使稳定性变得重要。 一个是，如果两个logging不需要交换它们，你可以导致内存更新，页面被标记为脏，并且需要被重新写入磁盘（或另一个慢速媒体）。
一个稳定的sortingalgorithm就是按照它们在input中出现的顺序排列相同元素的sortingalgorithm ，而不稳定的sorting可能不能满足这种情况。
稳定的sortingalgorithm：
- 插入sorting
- 合并sorting
- 泡沫sorting
- 蒂姆sorting
不稳定的sortingalgorithm：
- 堆sorting
- selectsorting
- 壳牌sorting
- 快速sorting
9,6被错写了。 现在是9,8
如果你假定你正在sorting的只是数字，只有它们的值可以识别/区分它们（例如，具有相同值的元素是唯一的），那么sorting的稳定性问题是毫无意义的。
然而，sorting中优先级相同的对象可能是不同的，有时它们的相对顺序是有意义的信息。 在这种情况下，不稳定sorting会产生问题。
例如，你有一个数据列表，其中包含所有玩家用游戏中的Level [L]清理迷宫的时间成本[T]。 假设我们需要通过他们清理迷宫的速度来排列玩家。 但是，另外一个规则也适用：无论时间花费多长时间，清理更高级迷宫的玩家总是拥有更高的等级。
当然你也可以尝试用一些遵循规则的algorithm将配对值[T，L]映射到一个实数[R]，然后用[R]值排列所有玩家。
但是，如果稳定的sorting是可行的，那么你可以简单地按照[T]（更快的玩家先）和[L]sorting整个列表。 在这种情况下，玩家的相对顺序（按时间成本）在您按照他们所清理的迷宫级别进行分组后将不会改变。
PS：当然，两次sorting的方法不是解决特定问题的最佳scheme，而是要解释海报的问题就足够了。
如果两个具有相同键的对象在sorting的输出中以相同的顺序出现，就像sortingalgorithm在input未sorting的数组中出现的那样，sortingalgorithm被认为是稳定的。 一些sortingalgorithm本质上是稳定的，如插入sorting，合并sorting，泡泡sorting等。而一些sortingalgorithm则不像堆sorting，快速sorting等。
然而，任何给定的不稳定的分类algorithm都可以修改为稳定的。 可以有sortingalgorithm的具体方法使其稳定，但一般来说，任何本质上不稳定的基于比较的sortingalgorithm都可以通过改变键比较操作来修改为稳定的，以便两个键的比较将位置视为具有相同键的对象的因子。
参考文献： http ： //www.math.uic.edu/~leon/cs-mcs401-s08/handouts/stability.pdf http://en.wikipedia.org/wiki/Sorting_algorithm#Stability
稳定的sorting将始终返回相同的input相同的解决scheme（排列）。
例如[2,1,2]将使用稳定sortingsorting[2,1,3]（首先是索引2，然后是索引1然后索引3在sorting的输出）这意味着输出总是以同样的方式混洗。 其他不稳定但仍然正确的排列是[2,3,1]。
快速sorting不稳定sorting和相同元素之间的置换差异取决于拾取枢轴的algorithm。 有些实现是随机选取的，并且可以使用相同的algorithm在相同的input上快速sorting产生不同的排列。
稳定的sortingalgorithm是必要的确定性的。
