十大经典排序算法

• 冒泡排序
• 选择排序
• 插入排序
• 希尔排序
• 归并排序
• 快速排序
• 堆排序
• 计数排序
• 桶排序
• 基数排序
• 总结

一、冒泡排序

冒泡排序是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端。

冒泡排序还有一种优化算法，就是立一个 flag，当在一趟序列遍历中元素没有发生交换，则证明该序列已经有序。但这种改进对于提升性能来说并没有什么太大作用。

1. 算法步骤

1. 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。

2. 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。

3. 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。

4. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。

2. 动图演示

3. 总结

1. 相邻记录，反序则交换，if(a[j]>a[j+1])
2. 冒泡排序每一趟都能把一个数送到最终位置【最大(向前向后），最小(从后向前)】
3. 时间复杂度：平均o(n*n),最坏的情况：n-1+n-2+n-3…+1=n(n-1)/2，最好的情况：比较n-1次，交换0次o(n)
4. 冒泡排序法受初始序列的影响
5. 空间复杂度：o(1)
6. 冒泡排序是稳定的【相同关键字在比较过程中不会发生前后位置交换】

4. 代码实现

void bubble_sort(int arr[], int len){
    for (int i = 0; i < len - 1; i++){
        for (int j = 0; j < len - 1 - i; j++){
            if (arr[j] > arr[j + 1]){
                int temp = arr[j];
                arr[j] = arr[j + 1];
                arr[j + 1] = temp;
            }
        }
    }
}

二、选择排序

选择排序是一种简单直观的排序算法，无论什么数据进去都是 O(n²) 的时间复杂度。所以用到它的时候，数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间。

1. 算法步骤

1. 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。

2. 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。

3. 重复第二步，直到所有元素均排序完毕。

2. 动图演示

3. 总结

1. 第i躺选当第i小的值，放到第i个位置【求最小值】

2. 时间复杂度o(n²)

3. 选择排序每一趟都能把一个值送到最终位置，从待排序序列中选择一个最小值放到已排序序列的末尾

4. 选择排序时间不受初始序列影响，恒为o(n²)

5. 空间复杂度：交换时用一个空间o(1)

6. 选择排序不稳定

4. 代码实现

for(i=0;i<n-1;i++){
    k=i;
    for(j=i+1;j<n;j++){
        if(a[j]<a[k])
            k=j;
        if(k!=i){
            t=a[i];
            a[i]=a[k];
            a[k]=t;
        }
    }
} 

三、插入排序

插入排序的代码实现虽然没有冒泡排序和选择排序那么简单粗暴，但它的原理应该是最容易理解的了，因为只要打过扑克牌的人都应该能够秒懂。插入排序是一种最简单直观的排序算法，它的工作原理是通过构建有序序列，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。

插入排序和冒泡排序一样，也有一种优化算法，叫做拆半插入。

1. 算法步骤

1. 将第一待排序序列第一个元素看做一个有序序列，把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列。

2. 从头到尾依次扫描未排序序列，将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置。（如果待插入的元素与有序序列中的某个元素相等，则将待插入元素插入到相等元素的后面）

2. 动图演示

3. 总结

1. 直接插入排序

   （1）基本思想：将一个待排序记录插入到一个有序子序列中依然保持有序。

   （2）最后一次排序开始之前有可能所有的元素都不在最终位置上，也就是说插入排序并不保证每一趟都 把一个元素送到最终位置上
   （3）插入排序最好的情况下：数据已经按要求有序，比较n-1次，不发生移动o(n)
   最坏的情况下：数据全部反序，需要比较n(n-1)/2，移动n(n-1)/2，o(n²)

   （4）插入排序受数据初始序列的影响，数据基本有序的时候用插入排序最好。
   （5）空间复杂度：o(1)
   （6）稳定性：稳定

4. 代码实现

void insertion_sort(int arr[], int len){
    int i,j,key;
    for (i=1;i<len;i++){
        key = arr[i];
        j=i-1;
        while((j>=0) && (arr[j]>key)) {
                arr[j+1] = arr[j];
                j--;
        }
        arr[j+1] = key;
    }
}

四、希尔排序

希尔排序，也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。但希尔排序是非稳定排序算法。

希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的：

• 插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时，效率高，即可以达到线性排序的效率；
• 但插入排序一般来说是低效的，因为插入排序每次只能将数据移动一位；
  希尔排序的基本思想是：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，待整个序列中的记录"基本有序"时，再对全体记录进行依次直接插入排序。

1. 算法步骤

1. 选择一个增量序列 t1，t2，……，tk，其中 ti > tj, tk = 1；

2. 按增量序列个数 k，对序列进行 k 趟排序；

3. 每趟排序，根据对应的增量 ti，将待排序列分割成若干长度为 m 的子序列，分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为 1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。

2. 动图演示

3. 总结

1. 分组插入排序，逐渐合并分组后再插入排序
2. 稳定性：不稳定

4. 代码实现

void shell_sort(int arr[], int len) {
    int gap, i, j;
    int temp;
    for (gap = len >> 1; gap > 0; gap >>= 1)
        for (i = gap; i < len; i++) {
            temp = arr[i];
            for (j = i - gap; j >= 0 && arr[j] > temp; j -= gap)
                    arr[j + gap] = arr[j];
            arr[j + gap] = temp;
        }
}

五、归并排序

归并排序（Merge sort）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的一个非常典型的应用。

• 作为一种典型的分而治之思想的算法应用，归并排序的实现由两种方法：自上而下的递归，自下而上的迭代。
• 和选择排序一样，归并排序的性能不受输入数据的影响，但表现比选择排序好的多，因为始终都是 O(nlogn) 的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。

1. 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直接复制到合并序列尾。

2. 动图演示

3. 总结

1. 两个有序子序列合并成一个有序子序列
2. 归并排序每一趟都要进行n次赋值，进行log₂n躺，所以时间复杂度恒o(log₂n)
3. 最后一次排序开始之前有可能所有的元素都不在最终位置上，也就是说归并排序并不保证每一趟都把一个元素送到最终位置
4. 空间复杂度：o(n)
5. 稳定性：稳定

4. 代码实现

int min(int x, int y) {
    return x < y ? x : y;
}
void merge_sort(int arr[], int len) {
    int *a = arr;
    int *b = (int *) malloc(len * sizeof(int));
    int seg, start;
    for (seg = 1; seg < len; seg += seg) {
        for (start = 0; start < len; start += seg * 2) {
            int low = start, mid = min(start + seg, len), high = min(start + seg * 2, len);
            int k = low;
            int start1 = low, end1 = mid;
            int start2 = mid, end2 = high;
            while (start1 < end1 && start2 < end2)
                b[k++] = a[start1] < a[start2] ? a[start1++] : a[start2++];
            while (start1 < end1)
                b[k++] = a[start1++];
            while (start2 < end2)
                b[k++] = a[start2++];
        }
        int *temp = a;
        a = b;
        b = temp;
    }
    if (a != arr) {
        int i;
        for (i = 0; i < len; i++)
            b[i] = a[i];
        b = a;
    }
    free(b);
}

递归版

void merge_sort_recursive(int arr[], int reg[], int start, int end) {
    if (start >= end)
        return;
    int len = end - start, mid = (len >> 1) + start;
    int start1 = start, end1 = mid;
    int start2 = mid + 1, end2 = end;
    merge_sort_recursive(arr, reg, start1, end1);
    merge_sort_recursive(arr, reg, start2, end2);
    int k = start;
    while (start1 <= end1 && start2 <= end2)
        reg[k++] = arr[start1] < arr[start2] ? arr[start1++] : arr[start2++];
    while (start1 <= end1)
        reg[k++] = arr[start1++];
    while (start2 <= end2)
        reg[k++] = arr[start2++];
    for (k = start; k <= end; k++)
        arr[k] = reg[k];
}

void merge_sort(int arr[], const int len) {
    int reg[len];
    merge_sort_recursive(arr, reg, 0, len - 1);
}

六、快速排序

快速排序在平均状况下，排序 n 个项目要 Ο(nlogn) 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(nlogn) 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）。

快速排序又是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用。本质上来看，快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法。

快速排序的名字起的是简单粗暴，因为一听到这个名字你就知道它存在的意义，就是快，而且效率高！它是处理大数据最快的排序算法之一了。虽然 Worst Case 的时间复杂度达到了 O(n²)，但是人家就是优秀，在大多数情况下都比平均时间复杂度为 O(n logn) 的排序算法表现要更好.

快速排序的最坏运行情况是 O(n²)，比如说顺序数列的快排。但它的平摊期望时间是 O(nlogn)，且 O(nlogn) 记号中隐含的常数因子很小，比复杂度稳定等于 O(nlogn) 的归并排序要小很多。所以，对绝大多数顺序性较弱的随机数列而言，快速排序总是优于归并排序。

1. 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；

2. 动图演示

3. 总结

1. 枢轴：序列的第一个数当作枢轴先提出，i从前向后，j从后向前，都与枢轴比，j对应的数小于枢轴则提到i处，i对应的数大于枢轴则提到j处，i，j相遇则将枢轴值填入
2. 每一次会把当前序列中的一个数送到最终位置【枢轴】
3. 时间复杂度：o(log₂n)，原始有序时间复杂度最差：o(n² )
4. 快速排序时间受初始序列影响（初始有序，反倒最差）
5. 空间复杂度：o(log₂n)
6. 稳定性：不稳定

4. 代码实现

typedef struct _Range {
    int start, end;
} Range;

Range new_Range(int s, int e) {
    Range r;
    r.start = s;
    r.end = e;
    return r;
}

void swap(int *x, int *y) {
    int t = *x;
    *x = *y;
    *y = t;
}

void quick_sort(int arr[], const int len) {
    if (len <= 0)
        return; // 避免len等於負值時引發段錯誤（Segment Fault）
    // r[]模擬列表,p為數量,r[p++]為push,r[--p]為pop且取得元素
    Range r[len];
    int p = 0;
    r[p++] = new_Range(0, len - 1);
    while (p) {
        Range range = r[--p];
        if (range.start >= range.end)
            continue;
        int mid = arr[(range.start + range.end) / 2]; // 選取中間點為基準點
        int left = range.start, right = range.end;
        do {
            while (arr[left] < mid) ++left;   // 檢測基準點左側是否符合要求
            while (arr[right] > mid) --right; //檢測基準點右側是否符合要求
            if (left <= right) {
                swap(&arr[left], &arr[right]);
                left++;
                right--;               // 移動指針以繼續
            }
        } while (left <= right);
        if (range.start < right) r[p++] = new_Range(range.start, right);
        if (range.end > left) r[p++] = new_Range(left, range.end);
    }
}

递归法

void swap(int *x, int *y) {
    int t = *x;
    *x = *y;
    *y = t;
}

void quick_sort_recursive(int arr[], int start, int end) {
    if (start >= end)
        return;
    int mid = arr[end];
    int left = start, right = end - 1;
    while (left < right) {
        while (arr[left] < mid && left < right)
            left++;
        while (arr[right] >= mid && left < right)
            right--;
        swap(&arr[left], &arr[right]);
    }
    if (arr[left] >= arr[end])
        swap(&arr[left], &arr[end]);
    else
        left++;
    if (left)
        quick_sort_recursive(arr, start, left - 1);
    quick_sort_recursive(arr, left + 1, end);
}

void quick_sort(int arr[], int len) {
    quick_sort_recursive(arr, 0, len - 1);
}

七、堆排序

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。堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。分为两种方法：

• 大顶堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值，在堆排序算法中用于升序排列；
• 小顶堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值，在堆排序算法中用于降序排列；
  堆排序的平均时间复杂度为 Ο(nlogn)。

1. 算法步骤

1. 创建一个堆 H[0……n-1]；

2. 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。

2. 动图演示

3. 总结

1. 基本思想：【选择类排序】,树形选择排序的一个变形，使用一种堆的概念

2. 大根堆【从小到大排序】任意一个非叶子结点的值都大于其左右孩子的值，

   小根堆【从大到小排序】任意一个非叶子结点的值都小于其左右孩子的值，

3. 时间复杂度：初始建堆+n-2次调整堆时间，恒为o(log₂n)

4. 空间复杂度：o(1)交换用的一个空间

5. 每趟都会把一个元素送到最终位置

6. 不受初始序列的影响

7. 不稳定

4. 代码实现

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

void swap(int *a, int *b) {
    int temp = *b;
    *b = *a;
    *a = temp;
}

void max_heapify(int arr[], int start, int end) {
    // 建立父節點指標和子節點指標
    int dad = start;
    int son = dad * 2 + 1;
    while (son <= end) { // 若子節點指標在範圍內才做比較
        if (son + 1 <= end && arr[son] < arr[son + 1]) // 先比較兩個子節點大小，選擇最大的
            son++;
        if (arr[dad] > arr[son]) //如果父節點大於子節點代表調整完畢，直接跳出函數
            return;
        else { // 否則交換父子內容再繼續子節點和孫節點比較
            swap(&arr[dad], &arr[son]);
            dad = son;
            son = dad * 2 + 1;
        }
    }
}

void heap_sort(int arr[], int len) {
    int i;
    // 初始化，i從最後一個父節點開始調整
    for (i = len / 2 - 1; i >= 0; i--)
        max_heapify(arr, i, len - 1);
    // 先將第一個元素和已排好元素前一位做交換，再重新調整，直到排序完畢
    for (i = len - 1; i > 0; i--) {
        swap(&arr[0], &arr[i]);
        max_heapify(arr, 0, i - 1);
    }
}

int main() {
    int arr[] = { 3, 5, 3, 0, 8, 6, 1, 5, 8, 6, 2, 4, 9, 4, 7, 0, 1, 8, 9, 7, 3, 1, 2, 5, 9, 7, 4, 0, 2, 6 };
    int len = (int) sizeof(arr) / sizeof(*arr);
    heap_sort(arr, len);
    int i;
    for (i = 0; i < len; i++)
        printf("%d ", arr[i]);
    printf("\n");
    return 0;
}

八、计数排序

计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。

1. 计数排序的特征
   当输入的元素是 n 个 0 到 k 之间的整数时，它的运行时间是 Θ(n + k)。计数排序不是比较排序，排序的速度快于任何比较排序算法。

由于用来计数的数组C的长度取决于待排序数组中数据的范围（等于待排序数组的最大值与最小值的差加上1），这使得计数排序对于数据范围很大的数组，需要大量时间和内存。例如：计数排序是用来排序0到100之间的数字的最好的算法，但是它不适合按字母顺序排序人名。但是，计数排序可以用在基数排序中的算法来排序数据范围很大的数组。

通俗地理解，例如有 10 个年龄不同的人，统计出有 8 个人的年龄比 A 小，那 A 的年龄就排在第 9 位,用这个方法可以得到其他每个人的位置,也就排好了序。当然，年龄有重复时需要特殊处理（保证稳定性），这就是为什么最后要反向填充目标数组，以及将每个数字的统计减去 1 的原因。

1. 算法步骤

1. 找出待排序的数组中最大和最小的元素
2. 统计数组中每个值为i的元素出现的次数，存入数组C的第i项
3. 对所有的计数累加（从C中的第一个元素开始，每一项和前一项相加）
4. 反向填充目标数组：将每个元素i放在新数组的第C(i)项，每放一个元素就将C(i)减去1

2. 动图演示

4. 代码实现

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

void print_arr(int *arr, int n) {
        int i;
        printf("%d", arr[0]);
        for (i = 1; i < n; i++)
                printf(" %d", arr[i]);
        printf("\n");
}

void counting_sort(int *ini_arr, int *sorted_arr, int n) {
        int *count_arr = (int *) malloc(sizeof(int) * 100);
        int i, j, k;
        for (k = 0; k < 100; k++)
                count_arr[k] = 0;
        for (i = 0; i < n; i++)
                count_arr[ini_arr[i]]++;
        for (k = 1; k < 100; k++)
                count_arr[k] += count_arr[k - 1];
        for (j = n; j > 0; j--)
                sorted_arr[--count_arr[ini_arr[j - 1]]] = ini_arr[j - 1];
        free(count_arr);
}

int main(int argc, char **argv) {
        int n = 10;
        int i;
        int *arr = (int *) malloc(sizeof(int) * n);
        int *sorted_arr = (int *) malloc(sizeof(int) * n);
        srand(time(0));
        for (i = 0; i < n; i++)
                arr[i] = rand() % 100;
        printf("ini_array: ");
        print_arr(arr, n);
        counting_sort(arr, sorted_arr, n);
        printf("sorted_array: ");
        print_arr(sorted_arr, n);
        free(arr);
        free(sorted_arr);
        return 0;
}

九、桶排序

桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系，高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。为了使桶排序更加高效，我们需要做到这两点：

1. 在额外空间充足的情况下，尽量增大桶的数量
2. 使用的映射函数能够将输入的 N 个数据均匀的分配到 K 个桶中
   同时，对于桶中元素的排序，选择何种比较排序算法对于性能的影响至关重要。

2. 动图演示

3. 总结

1. 基本思想：按数值的各位进行桶的分配，之后收集成一组，再按十位分配桶，再收集，再按百位分配收集，依次进行
2. 位数为d，基数(桶数)
3. 当输入的数据可以均匀的分配到每一个桶中时最快
4. 当输入的数据被分配到了同一个桶中时最慢

4. 代码实现

public class BucketSort implements IArraySort {

    private static final InsertSort insertSort = new InsertSort();

    @Override
    public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
        // 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容
        int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);

        return bucketSort(arr, 5);
    }

    private int[] bucketSort(int[] arr, int bucketSize) throws Exception {
        if (arr.length == 0) {
            return arr;
        }

        int minValue = arr[0];
        int maxValue = arr[0];
        for (int value : arr) {
            if (value < minValue) {
                minValue = value;
            } else if (value > maxValue) {
                maxValue = value;
            }
        }

        int bucketCount = (int) Math.floor((maxValue - minValue) / bucketSize) + 1;
        int[][] buckets = new int[bucketCount][0];

        // 利用映射函数将数据分配到各个桶中
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            int index = (int) Math.floor((arr[i] - minValue) / bucketSize);
            buckets[index] = arrAppend(buckets[index], arr[i]);
        }

        int arrIndex = 0;
        for (int[] bucket : buckets) {
            if (bucket.length <= 0) {
                continue;
            }
            // 对每个桶进行排序，这里使用了插入排序
            bucket = insertSort.sort(bucket);
            for (int value : bucket) {
                arr[arrIndex++] = value;
            }
        }

        return arr;
    }

    /**
     * 自动扩容，并保存数据
     *
     * @param arr
     * @param value
     */
    private int[] arrAppend(int[] arr, int value) {
        arr = Arrays.copyOf(arr, arr.length + 1);
        arr[arr.length - 1] = value;
        return arr;
    }

}

十、基数排序

基数排序是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。由于整数也可以表达字符串（比如名字或日期）和特定格式的浮点数，所以基数排序也不是只能使用于整数。

1. 基数排序 vs 计数排序 vs 桶排序

基数排序有两种方法：

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；

2. 动图演示

3. 总结

1. 基本思想：【桶】,按数值的各位进行桶的分配，之后收集成一组，再按十位分配桶，再收集，再按百位分配收集，依次进行
2. 位数为d，基数(桶数)

4. 代码实现

#include<stdio.h>
#define MAX 20
//#define SHOWPASS
#define BASE 10

void print(int *a, int n) {
  int i;
  for (i = 0; i < n; i++) {
    printf("%d\t", a[i]);
  }
}

void radixsort(int *a, int n) {
  int i, b[MAX], m = a[0], exp = 1;

  for (i = 1; i < n; i++) {
    if (a[i] > m) {
      m = a[i];
    }
  }

  while (m / exp > 0) {
    int bucket[BASE] = { 0 };

    for (i = 0; i < n; i++) {
      bucket[(a[i] / exp) % BASE]++;
    }

    for (i = 1; i < BASE; i++) {
      bucket[i] += bucket[i - 1];
    }

    for (i = n - 1; i >= 0; i--) {
      b[--bucket[(a[i] / exp) % BASE]] = a[i];
    }

    for (i = 0; i < n; i++) {
      a[i] = b[i];
    }

    exp *= BASE;

#ifdef SHOWPASS
    printf("\nPASS   : ");
    print(a, n);
#endif
  }
}

int main() {
  int arr[MAX];
  int i, n;

  printf("Enter total elements (n <= %d) : ", MAX);
  scanf("%d", &n);
  n = n < MAX ? n : MAX;

  printf("Enter %d Elements : ", n);
  for (i = 0; i < n; i++) {
    scanf("%d", &arr[i]);
  }

  printf("\nARRAY  : ");
  print(&arr[0], n);

  radixsort(&arr[0], n);

  printf("\nSORTED : ");
  print(&arr[0], n);
  printf("\n");

  return 0;
}

总结

• 不稳定排序：快速排序，选择排序，堆排序，希尔排序
• 稳定排序：冒泡排序，直接插入排序，归并排序，基数排序
• 时间复杂度受初始序列影响：快速排序，希尔排序，直接插入排序，冒泡排序
• 每次排序都能使一个元素到达最终位置：快速排序，选择排序(最小)，堆排序(最大)，冒泡排序(大泡沉底)
• 平均性能最好的是：快速排序
• 空间复杂度最大的是：归并排序
• 基本有序时选：插入排序
• 数据有序反而更差的是：快速排序

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