思路：依次比较相邻的两个数，将小数放在前面，大数放在后面。即在第一趟：首先比较第1个和第2个数，将小数放前，大数放后。然后比较第2个数和第3个数，将小数放前，大数放后，如此继续，直至比较最后两个数，将小数放前，大数放后。重复第一趟步骤，直至全部排序完成。
N个数字要排序完成，总共进行N-1趟排序，每i趟的排序次数为(N-i)次，所以可以用双重循环语句，外层控制循环多少趟，内层控制每一趟的循环次数。
冒泡排序的优点：每进行一趟排序，就会少比较一次，因为每进行一趟排序都会找出一个较大值。如上例：第一趟比较之后，排在最后的一个数一定是最大的一个数，第二趟排序的时候，只需要比较除了最后一个数以外的其他的数，同样也能找出一个最大的数排在参与第二趟比较的数后面，第三趟比较的时候，只需要比较除了最后两个数以外的其他的数，以此类推……也就是说，没进行一趟比较，每一趟少比较一次，一定程度上减少了算法的量。
冒泡排序优化版：
一.选择排序原理
1.每一次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
2.再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到刚才已排序序列的后面。
3.以此类推，直到全部待排序的数据元素排完。
选择排序是不稳定的排序方法。例如：序列3，3，2，1， 我们知道第一次遍历的时候，选择最后一个元素1和第一个元素3交换，那么原序列中2个3的相对前后顺序就和之前不一样了，所以选择排序不是一个稳定的排序算法。
二.选择排序时间复杂度
第一次循环比较 n - 1次，第二次循环比较 n - 2次，依次类推，最后一个元素不需要比较，因此共进行 n - 1次循环，最后一次循环比较1次。
因此一共比较1 + 2 + 3 + ... +（n - 2）+（n - 1）次，求和得n2/2 - n / 2 ，忽略系数，取最高指数项，该排序的时间复杂度为O(n2)
选择排序优化版：
插入排序：
首先创建一棵二叉搜索树，所谓二叉搜索树，则左子树节点的值小于父节点，右子树的值大于父节点
以上就是二叉树前序遍历，中序遍历，后序遍历的所有内容。有问题欢迎指出。
javascript的数组有sort方法。按照数值的大小对数字进行排序，必须使用一个排序函数：a代表数组的前一位，b代表数组的后一位。var arr = [1,2,3,5,2,5,3,6,2,6,2,6,2,5,9,6,8,54,3,6,8]
arr.sort(function(a,b){return a-b})
这样是升序排列。
如果希望降序排列，就写成return b-a；
