1，冒泡Bubble：从第0个开始，一直往上，与相邻的元素比较，如果下面的大，则交换。
Analysis：
Implementation：
void BubbleSort(int *pData, int iNum)
2，插入Insertion：与打扑克牌时整理牌很想象，假定第一张牌是有序的，从第二张牌开始，拿出这张牌来，往下比较，如果有比这张牌大的，则把它拨到上一个位置，直到找到比手上的这张更小的（或到顶了），
则把手上的这张牌插入到这张更小的牌的后面。
Analysis：
Implementation：
void InsertionSort(int *list, int length)
{
int i, j, temp
for (i = 1i <lengthi++)
{
temp = list[i]
j = i - 1
while ((j >= 0) &&(list[j] >temp))
{
list[j+1] = list[j]
j--
}
list[j+1] = temp
}
}
3，选择Selection：从所有元素中找到最小的放在0号位置，从其它元素（除了0号元素）中再找到最小的，放到1号位置，......。
Analysis：
Implementation：
void SelectionSort(int data[], int count)
{
int i, j, min, temp
for (i = 0i <count - 1i++)
{
/* find the minimum */
min = i
for (j = i+1j <countj++)
{
if (data[j] <data[min])
{
min = j
}
}
/* swap data[i] and data[min] */
temp = data[i]
data[i] = data[min]
data[min] = temp
}
}
4，快速Quick：先拿出中间的元素来（值保存到temp里），设置两个索引（index or pointer），一个从0号位置开始往最大位置寻找比temp大的元素；一个从最大号位置开始往最小位置寻找比temp小的元素，找到了或到顶了，则将两个索引所指向的元素
互换，如此一直寻找交换下去，直到两个索引交叉了位置，这个时候，从0号位置到第二个索引的所有元素就都比temp小，从第一个索引到最大位置的所有元素就都比temp大，这样就把所有元素分为了两块，然后采用前面的办法分别排序这两个部分。总的来
说，就是随机找一个元素（通常是中间的元素），然后把小的放在它的左边，大的放右边，对左右两边的数据继续采用同样的办法。只是为了节省空间，上面采用了左右交换的方法来达到目的。
Analysis：
Implementation：
void QuickSort(int *pData, int left, int right)
{
int i, j
int middle, iTemp
i = left
j = right
middle = pData[(left + right) / 2]//求中间值
do
{
while ((pData[i] <middle) &&(i <right)) //从左扫描大于中值的数
i++
while ((pData[j] >middle) &&(j >left)) //从右扫描小于中值的数
j--
if (i <= j) //找到了一对值
{
//交换
iTemp = pData[i]
pData[i] = pData[j]
pData[j] = iTemp
i++
j--
}
} while (i <= j)//如果两边扫描的下标交错，就停止（完成一次）
//当左边部分有值(left<j)，递归左半边
if(left <j)
QuickSort(pData, left, j)
//当右边部分有值(right>i)，递归右半边
if(right >i)
QuickSort(pData, i, right)
}
5，希尔Shell：是对Insertion Sort的一种改进，在Insertion Sort中，从第2个位置开始取出数据，每次都是与前一个（step/gap==1）进行比较。Shell Sort修改为，在开始时采用较大的步长step，
从第step位置开始取数据，每次都与它的前step个位置上的数据进行比较（如果有8个数据，初始step==4，那么pos(4)与pos(0)比较，pos(0)与pos(-4)，pos(5)与pos(1)，pos(1)与pos(-3)，
...... pos(7)与pos(3)，pos(3)与pos(-1)），然后逐渐地减小step，直到step==1。step==1时，排序过程与Insertion Sort一样，但因为有前面的排序，这次排序将减少比较和交换的次数。
Shell Sort的时间复杂度与步长step的选择有很大的关系。Shell排序比冒泡排序快5倍，比插入排序大致快2倍。Shell排序比起QuickSort，MergeSort，HeapSort慢很多。但是它相对比较简单，它适合
于数据量在5000以下并且速度并不是特别重要的场合。它对于数据量较小的数列重复排序是非常好的。
Analysis：
Implementation：
template<typename RandomIter, typename Compare>
void ShellSort(RandomIter begin, RandomIter end, Compare cmp)
{
typedef typename std::iterator_traits<RandomIter>::value_type value_type
typedef typename std::iterator_traits<RandomIter>::difference_type diff_t
diff_t size = std::distance(begin, end)
diff_t step = size / 2
while (step >= 1)
{
for (diff_t i = stepi <size++i)
{
value_type key = *(begin+i)
diff_t ins = i// current position
while (ins >= step &&cmp(key, *(begin+ins-step)))
{
*(begin+ins) = *(begin+ins-step)
ins -= step
}
*(begin+ins) = key
}
if(step == 2)
step = 1
else
step = static_cast<diff_t>(step / 2.2)
}
}
template<typename RandomIter>
void ShellSort(RandomIter begin, RandomIter end)
{
typedef typename std::iterator_traits<RandomIter>::value_type value_type
ShellSort(begin, end, std::less<value_type>())
}
6，归并Merge：先将所有数据分割成单个的元素，这个时候单个元素都是有序的，然后前后相邻的两个两两有序地合并，合并后的这两个数据再与后面的两个合并后的数据再次合并，充分前面的过程直到所有的数据都合并到一块。
通常在合并的时候需要分配新的内存。
Analysis：
Implementation：
void Merge(int array[], int low, int mid, int high)
{
int k
int *temp = (int *) malloc((high-low+1) * sizeof(int))//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
int begin1 = low
int end1 = mid
int begin2 = mid + 1
int end2 = high
for (k = 0begin1 <= end1 &&begin2 <= end2++k) //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
{
if(array[begin1]<=array[begin2])
{
temp[k] = array[begin1++]
}
else
{
temp[k] = array[begin2++]
}
}
if(begin1 <= end1) //若第一个序列有剩余，直接拷贝出来粘到合并序列尾
{
memcpy(temp+k, array+begin1, (end1-begin1+1)*sizeof(int))
}
if(begin2 <= end2) //若第二个序列有剩余，直接拷贝出来粘到合并序列尾
{
memcpy(temp+k, array+begin2, (end2-begin2+1)*sizeof(int))
}
memcpy(array+low, temp, (high-low+1)*sizeof(int))//将排序好的序列拷贝回数组中
free(temp)
}
void MergeSort(int array[], unsigned int first, unsigned int last)
{
int mid = 0
if (first <last)
{
mid = (first+last)/2
MergeSort(array, first, mid)
MergeSort(array, mid+1,last)
Merge(array,first,mid,last)
}
}
排序算法说明:
（1）对于评述算法优劣术语的说明
稳定 ：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面；
不稳定 ：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a可能会出现在b的后面；
内排序 ：所有排序操作都在内存中完成；
外排序 ：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行；
时间复杂度 : 一个算法执行所耗费的时间。
空间复杂度 : 运行完一个程序所需内存的大小。
(2)排序算法图片总结:
1.冒泡排序:
解析：1.比较相邻的两个元素，如果前一个比后一个大，则交换位置。
2.第一轮的时候最后一个元素应该是最大的一个。
3.按照步骤一的方法进行相邻两个元素的比较，这个时候由于最后一个元素已经是最大的了，所以最后一个元素不用比较。
2.快速排序:
解析：快速排序是对冒泡排序的一种改进，第一趟排序时将数据分成两部分，一部分比另一部分的所有数据都要小。然后递归调用，在两边都实行快速排序。
3.插入排序:
解析：
（1） 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序
（2） 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描
（3） 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置
（4） 重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置
（5）将新元素插入到下一位置中
（6） 重复步骤2
2.二分查找:
解析：二分查找，也为折半查找。首先要找到一个中间值，通过与中间值比较，大的放又，小的放在左边。再在两边中寻找中间值，持续以上操作，直到找到所在位置为止。
（1）递归方法
（2）非递归方法
4.选择排序:
解析:首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。
以此类推，直到所有元素均排序完毕。
5.希尔排序:
解析:先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序
6.归并排序:
解析:归并排序是一种稳定的排序方法。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。
7.堆排序:
解析: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。
8.计数排序:
解析:计数排序使用一个额外的数组C，其中第i个元素是待排序数组A中值等于i的元素的个数。然后根据数组C来将A中的元素排到正确的位置。它只能对整数进行排序。
9.桶排序:
解析:假设输入数据服从均匀分布，将数据分到有限数量的桶里，每个桶再分别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排
10.基数排序:
解析:基数排序是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，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。最后的次序就是高优先级高的在前，高优先级相同的低优先级高的在前。基数排序基于分别排序，分别收集，所以是稳定的。
基数排序 vs 计数排序 vs 桶排序
这三种排序算法都利用了桶的概念，但对桶的使用方法上有明显差异：
基数排序：根据键值的每位数字来分配桶 计数排序：每个桶只存储单一键值 桶排序：每个桶存储一定范围的数值
JS数组排序方法有两个： reverse() 和 sort() ，其中 reverse() 可将数组进行倒序，而 sort() 则可将数组项灵活地进行升序或降序排列。
可以看出， reverse() 会直接改变原数组，并且返回值也是倒序后的数组。
记得当年学C语言时，要学各种各样的排序算法，比如经典的冒泡排序法、二分排序法等，现在抛开这些算法不说，JS就自带原生的排序函数，用起来非常方便，它就是 sort() 。
可以看出， sort() 不传参数时会按升序方式对数组项进行排序，并且与 reverse() 一样既改变原数组，同时返回的也是排序后的数组。
我们再来看下一个例子：
这时你可能会说，不对呀，最终排序返回的不应该是 [8, 9, 16, 90] 吗？然鹅事实返回的却是 [16, 8, 9, 90] ，这到底是哪门子逻辑？
事实上， sort() 并不是按照数值进行排序，而是按字符串字母的ASCII码值进行比较排序的，所以当数组项为数字时， sort() 也会自动先将数字转换成字符串，然后再按字母比较的规则进行排序处理。
现在我们再回头看看前面两个例子。当 arr 为 [8,4,9,1] 时，数组每一项转换成字符串后进行排序的结果正好与数字排序结果相同；而当 arr 为 [8,90,9,16] 时，数组每一项转换成字符串后就得按顺序一位一位进行比较，比如升序排序时，“16”应该排在最前面，因为“16”的第一位是“1”，比“8”和“9”的ASCII码值都要小。
啰嗦了这么多，其实我们实际很少会使用这种排序方式，而更多的应该就是纯数字的排序。那么我们该如何正确地使用 sort() 来达到预期的排序效果呢？
接下来就来看看传参后的 sort() 能给我们怎样的精彩表现。
这个函数参数功能其实很简单，实际上就是告诉 sort() 排序方式到底是升序还是降序，我们还是来看具体实例吧~
这种用法的规则是，当 sort() 传入函数中的第一个参数a位于第二个参数b之前，则返回一个负数，相等则返回0，a位于b之后则返回正数。
比如，当要做升序排序时，我们需要想到前面的数肯定是要比后面的数小，所以传入的这个函数参数返回值应该要是个负数，因此函数参数返回 a - b 。
如果实在不好理解，我们可以干脆记下来， a - b 升序， b - a 降序，但是需要注意的是，如果按照这种记忆方式的话，函数括号内的两个参数 a 和 b 的书写顺序可不能颠倒哦~
