1.熟悉的排序算法有哪些，它们的时间空间复杂度如何?
排序算法主要分为内部排序和外部排序。内部排序指的是数据记录在内存中进行排序，而外部排序则适用于排序的数据量很大，一次不能容纳全部排序记录的情况，需要在排序过程中访问外存。
常见的内部排序算法包括插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。
- 插入排序：通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序是稳定排序。
- 希尔排序：是插入排序的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。
- 选择排序：在每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。选择排序是不稳定排序。
- 冒泡排序：重复地走访过要排序的元素列，依次比较两个相邻的元素，如果顺序错误就把他们交换过来。走访元素的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该元素列已经排序完成。冒泡排序是稳定排序。
- 归并排序：是建立在归并操作上的一种有效，稳定的排序算法，该算法是采用分治法的一个非常典型的应用。
- 快速排序：是由冒泡排序改进而来的。在冒泡排序过程中，只对相邻的两个元素进行比较，因此每次交换两个相邻的元素时只能消除一个逆序。快速排序方法中的一次交换可能消除多个逆序，从而大大加快排序的速度。快速排序是不稳定排序。
- 堆排序：是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法。堆排序是一种选择排序，它的最坏、最好、平均时间复杂度均为O(nlogn)，它也是不稳定排序。
- 基数排序：按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；以此类推，直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的，先按低优先级排序，再按高优先级排序。基数排序是稳定排序。
2. 谈谈关于SHELL脚本三剑客？
-
grep：
- 功能：grep是一个强大的文本搜索工具，它使用正则表达式搜索文本，并将匹配的行打印出来。
- 应用场景：grep常用于在文件中查找包含特定模式的行，例如查找包含某个关键词的日志文件、配置文件等。
- 示例：
grep 'error' logfile.txt会在logfile.txt中查找包含“error”的行并打印出来。
-
awk：
- 功能：awk是一个强大的文本分析工具，它不仅可以像grep一样进行模式匹配和文本搜索，还可以对匹配到的行进行复杂的文本处理和数据提取。awk支持使用变量、条件语句、循环等编程结构，使其功能更加强大和灵活。
- 应用场景：awk常用于数据分析和报表生成，例如从日志文件中提取特定字段的数据、统计某个字段的出现次数等。
- 示例：
awk '{print $1}' data.txt会打印data.txt文件中的第一列数据。
-
sed：
- 功能：sed是一个流编辑器，用于对输入流（或文件）进行基本的文本转换。它可以执行删除、替换、插入等操作，并支持使用正则表达式进行模式匹配。
- 应用场景：sed常用于文本替换和修改，例如批量替换文件中的某个字符串、删除文件中的空行等。
- 示例：
sed 's/old/new/g' file.txt会将file.txt文件中的所有“old”替换为“new”。
