快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。
算法步骤：
1 从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot），
2 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
3 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
算法二：堆排序算法
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。
算法步骤：
创建一个堆H[0..n-1]
把堆首（最大值）和堆尾互换
3. 把堆的尺寸缩小1，并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置
4. 重复步骤2，直到堆的尺寸为1
算法三：归并排序
归并排序（Merge sort，台湾译作：合并排序）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
算法步骤：
1. 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列
2. 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置
3. 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置
4. 重复步骤3直到某一指针达到序列尾
5. 将另一序列剩下的所有元素
public class Monkey{
public static void main(String[] args)
{
int sum=0,remain=1
//每天吃剩的桃子加一个正好是前一天桃子的一半，每天桃子的总数就是前一天剩下桃子的数量
for(int day=9day>=1day--)
{
sum=(remain+1)*2
remain=sum
System.out.println("第"+day+"天还剩"+remain+"个桃子")
}
System.out.println(sum)
}
}
我用C#来写（注意，更多的请直接到我的个人博客，点击， http://www.cnblogs.com/serviceboy/archive/2009/07/19/1526590.html，收看） 【例1】有甲、乙、丙、丁四人，从甲开始到丁，一个比一个大1岁，已知丁10岁，问甲几岁？【分析】这是递归法的一道非常典型的题目——因为我们可以很显然知道：假设要计算甲的年龄，那么必须直到乙的年龄；同样，算乙的必须直到丙的，算丙的必须知道丁的，因为丁已知，自然可以往前推算了。现在假设有一个数学模型（函数）可以计算出他们各自的年龄（方便期间我们给他们编号——甲＝1，乙＝2，丙＝3，丁＝4），那么存在这一个F(X)函数，X表示某人的编号，其规律如下：F(1)=F(2)+1F(2)=F(3)+1F(3)=F(4)+1F(4)=10显然，直到X=4的时候是一个终止值，其余情况下都是返回F(X’)，F(X’’)……F(X’’……’)，且前者总是比后至大1，这也符合了X’和X总是呈现一定函数关系（设想一下，如果不是等差和等比，又怎么可能在一个递归函数中进行计算？要知道，函数本身就是一个公式表示，既然是公式，那么一定是一种函数关系Y=F(X)），此处显然X和X’的关系是X=X’+1。根据规律式，我们可以写出该递归函数：int AgeCal(int id){
if(id==4) return 10
else
return (AgeCal(id+1)+1)
} 【例2】计算n！【分析】虽然这道题目不像例1一样清晰明了告诉你使用“递归”法反推，但是我们有这样一个常识——n！＝(n-1)!*n；(n-1)!=(n-2)!*(n-1)……n=0或1，返回1.显然n与n-1，n-2也是线性的递减数列（等差关系）。其规律如下：F(n)=F(n-1)*nF(n-1)=F(n-2)*(n-1)F(n-2)=F(n-3)*(n-2)……F(1)=1或者F(0)=1(防止别人直接输入0)编写其递归函数，如下：int Fac(int n)
{
if(n==1 || n==0)
{
return 1
}
else
return Fac(n-1)*n
} 【例3】求一组整数中的最大(小)值（整数是一个int[]数组，个数未知）。【分析】当数字只有两个的时候，我们可以使用>和<直接比较；但是当数字超过2个的时候（假设3个），那么我们可以使用一个预订的函数（比如Max(1,2)和3进行比较），由于1，2两个数比较的时候已经得到一个最大值，因此在回代到Max中又变成了两个数的比较。这样，我们可以发现一个规律：F(1,2,3,4……n)＝F(1,2,3,4……n-1)和n比较F(1,2,3,4……n-1)＝F(1,2,3,4……n-2)和n-1比较……F(1,2,3)=F(1,2)和3比较F(1,2)＝结果（并回代）相应的递归函数如下(C#)：Code
int Max(int[]numbers)
{
if(numbers.Length==2)
{
return (numbers[0]>numbers[1]?numbers[0]:numbers[1])
}
else
{
int[]tempnumbers=new int[numbers.Length-1]
for(int i=0i<numbers.Length-1++i)
{
tempnumbers[i]=numbers[i]
}
return (Max(tempnumbers)>numbers[numbers.Length-1]? Max(tempnumbers): numbers[numbers.Length-1]
}
}
