十大经典排序算法
十大经典排序算法总结
⼗⼤经典排序算法总结最近⼏天在研究算法，将⼏种排序算法整理了⼀下，便于对这些排序算法进⾏⽐较，若有错误的地⽅，还请⼤家指正0、排序算法说明0.1 排序术语稳定：如果a=b,且a原本排在b前⾯，排序之后a仍排在b的前⾯不稳定：如果a=b,且a原本排在b前⾯，排序之后排在b的后⾯时间复杂度：⼀个算法执⾏所耗费的时间空间复杂度：⼀个算法执⾏完所需内存的⼤⼩内排序：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0.2算法时间复杂度、空间复杂度⽐较0.3名词解释n:数据规模k:桶的个数In-place:占⽤常数内存，不占⽤额外内存Out-place:占⽤额外内存0.4算法分类1.冒泡排序冒泡排序是⼀种简单的排序算法。
它重复地⾛访过要排序的数列，⼀次⽐较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。
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1.1算法描述⽐较相邻的元素，如果前⼀个⽐后⼀个打，就交换对每⼀对相邻元素做同样的⼯作，从开始第⼀对到结尾最后⼀对，这样在最后的元素应该会是最⼤的数针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后⼀个重复步骤1-3，知道排序完成1.2动图演⽰1.3代码实现public static int[] bubbleSort(int[] array) {if (array.length == 0)return array;for (int i = 0; i < array.length; i++)for (int j = 0; j < array.length - 1 - i; j++)if (array[j + 1] < array[j]) {int temp = array[j + 1];array[j + 1] = array[j];array[j] = temp;}return array;}1.4算法分析最佳情况：T(n) = O(n) 最差情况：T(n) = O(n2) 平均情况：T(n) = O(n2)2.选择排序表现简单直观的最稳定的排序算法之⼀，因为⽆论什么数据都是O(n2)的时间复杂度，⾸先在未排序序列中找到最⼩（⼤）元素，与数组中第⼀个元素交换位置，作为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）的元素，与数组中的下⼀个元素交换位置，也就是放在已排序序列的末尾2.1算法描述1.初始状态：⽆序区为R[1..n],有序区为空2.第i躺排序开始时，当前有序区和⽆序区R[1..i-1]、R[i..n]3.n-1趟结束，数组有序化2.2动图演⽰2.3代码实现public static int[] selectionSort(int[] array) {if (array.length == 0)return array;for (int i = 0; i < array.length; i++) {int minIndex = i;for (int j = i; j < array.length; j++) {if (array[j] < array[minIndex]) //找到最⼩的数minIndex = j; //将最⼩数的索引保存}int temp = array[minIndex];array[minIndex] = array[i];array[i] = temp;}return array;}2.4算法分析最佳情况：T(n) = O(n2) 最差情况：T(n) = O(n2) 平均情况：T(n) = O(n2)3、插⼊排序是⼀种简单直观的排序算法，通过构建有序序列，对于未排序序列，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插⼊，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素腾出插⼊空间3.1算法描述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（h），在已排序的元素序列中从后往前扫描3.如果当前元素⼤于h，将当前元素移到下⼀位置4.重复步骤3，直到找到已排序的元素⼩于等于h的位置5.将h插⼊到该位置6.重复步骤2-53.2动图演⽰3.3代码实现public static int[] insertionSort(int[] array) {if (array.length == 0)return array;int current;for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {current = array[i + 1];int preIndex = i;while (preIndex >= 0 && current < array[preIndex]) {array[preIndex + 1] = array[preIndex];preIndex--;}array[preIndex + 1] = current;}return array;}3.4算法分析最佳情况：T(n) = O(n) 最坏情况：T(n) = O(n2) 平均情况：T(n) = O(n2)4、希尔排序是简单插⼊排序经过改进之后的⼀个更⾼效的版本，也称为缩⼩增量排序，同时该算法是冲破O(n2）的第⼀批算法之⼀。
10种常用典型算法
10种常用典型算法1. 冒泡排序(Bubble Sort)冒泡排序是一种简单的排序算法。
它通过依次比较相邻的两个元素，如果顺序不对则交换位置。
这样，每一趟排序都会将最大的元素移动到末尾。
通过多次重复这个过程，直到所有元素按照升序排列为止。
2. 选择排序(Selection Sort)选择排序也是一种简单的排序算法。
它通过每次从未排序的部分中选出最小的元素，放到已排序部分的末尾。
通过多次重复这个过程，直到所有元素按照升序排列为止。
3. 插入排序(Insertion Sort)插入排序是一种简单且稳定的排序算法。
它通过将未排序的元素逐个插入到已排序部分的正确位置。
每次插入一个元素，已排序部分都是有序的。
通过多次重复这个过程，直到所有元素按照升序排列为止。
4. 快速排序(Quick Sort)快速排序是一种高效的排序算法。
它通过选择一个基准元素，将数组分成两部分，一部分元素小于基准，另一部分元素大于基准。
然后对这两部分递归地进行快速排序。
通过多次重复这个过程，直到所有元素按照升序排列为止。
5. 归并排序(Merge Sort)归并排序是一种稳定的排序算法。
它通过将数组递归地分成两半，分别对这两半进行归并排序，然后将排序好的两部分合并起来。
通过多次重复这个过程，直到所有元素按照升序排列为止。
6. 堆排序(Heap Sort)堆排序是一种高效的排序算法。
它利用堆的性质来进行排序，通过构建一个最大堆或最小堆，并不断地取出堆顶元素并调整堆。
通过多次重复这个过程，直到所有元素按照升序排列为止。
7. 计数排序(Counting Sort)计数排序是一种非比较性的整数排序算法。
它通过统计每个元素的个数来排序。
首先统计每个元素出现的次数，然后根据元素的大小顺序将其放入新的数组中。
通过多次重复这个过程，直到所有元素按照升序排列为止。
8. 桶排序(Bucket Sort)桶排序是一种非比较性的排序算法。
它通过将元素划分到不同的桶中，每个桶内再使用其他排序算法进行排序。
scratch经典算法实例
scratch经典算法实例以下是几个经典的算法实例：1. 冒泡排序算法（Bubble Sort）：冒泡排序是一种简单的排序算法。
它通过不断交换相邻的两个元素将最大的元素冒泡到最后一位，然后再对剩下的元素进行同样的操作，直到整个数组排序完成。
2. 插入排序算法（Insertion Sort）：插入排序是一种简单直观的排序算法。
它将数组分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分选取一个元素，插入到已排序部分的正确位置。
3. 选择排序算法（Selection Sort）：选择排序是一种简单直观的排序算法。
它每次从未排序部分选择最小（或最大）的元素，然后与未排序部分的第一个元素进行交换。
4. 快速排序算法（Quick Sort）：快速排序是一种高效的排序算法。
它通过选择一个基准元素，将数组分为两部分，一部分小于基准元素，一部分大于基准元素，然后对两部分分别递归地进行快速排序。
5. 归并排序算法（Merge Sort）：归并排序是一种高效的排序算法。
它通过将数组分成两部分，对每部分递归地进行归并排序，然后将两个有序的部分合并成一个有序的数组。
6. 二分查找算法（Binary Search）：二分查找是一种高效的查找算法。
它通过将有序数组分为两部分，每次根据中间元素与目标值的大小关系，将查找范围缩小一半，直到找到目标值或查找范围为空。
7. 链表反转算法（Reverse Linked List）：链表反转是一种常见的操作。
它通过将链表的指针方向逆转，实现原链表的反转。
8. 字符串匹配算法（String Matching）：字符串匹配是一种常见的问题。
常用的算法包括暴力匹配、KMP算法和Boyer-Moore算法等，它们通过不同的方法在文本中查找指定的模式串。
以上算法示例都是经典而重要的算法，对算法的理解和掌握有很大帮助。
除了上述算法外，还有很多其他的经典算法，如动态规划、贪心算法、最短路径算法等，它们在实际应用中有着广泛的用途。
10个经典的C语言基础算法及代码
10个经典的C语言基础算法及代码1.冒泡排序算法冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法，在每一轮遍历中比较相邻的两个元素，如果顺序不正确则交换它们，直到整个数组有序为止。
```cvoid bubbleSort(int arr[], int n)for (int i = 0; i < n-1; i++)for (int j = 0; j < n-1-i; j++)if (arr[j] > arr[j+1])int temp = arr[j];arr[j] = arr[j+1];arr[j+1] = temp;}}}```2.选择排序算法选择排序是一种简单直观的排序算法，它每次从待排序的数组中选择最小（或最大）的元素，并放到已排序的数组末尾。
```cvoid selectionSort(int arr[], int n)for (int i = 0; i < n-1; i++)int min_index = i;for (int j = i+1; j < n; j++)if (arr[j] < arr[min_index])min_index = j;}}int temp = arr[i];arr[i] = arr[min_index];arr[min_index] = temp;}```3.插入排序算法插入排序的基本思想是将数组分为已排序和未排序两部分，每次将未排序的元素插入到已排序的合适位置。
```cvoid insertionSort(int arr[], int n)for (int i = 1; i < n; i++)int key = arr[i];int j = i - 1;while (j >= 0 && arr[j] > key)arr[j+1] = arr[j];j--;}arr[j+1] = key;}```4.快速排序算法快速排序使用分治法的思想，每次选择一个基准元素，将小于基准的元素放到左边，大于基准的元素放到右边，然后递归地对左右两个子数组进行排序。
经典算法题范文
经典算法题范文1.冒泡排序算法冒泡排序是一种简单而常用的排序算法。
它通过重复地交换相邻的元素来对一个数组进行排序，直到没有可交换的元素为止。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，是一种效率较低的排序算法，但它非常容易理解和实现。
2.快速排序算法快速排序是一种高效的排序算法，它通过一趟排序将一个数组分成两个独立的部分，其中一部分的所有元素都比另一部分的所有元素小。
然后，继续对这两个部分递归地进行排序，直到整个数组有序。
快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，是一种常用的排序算法。
3. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种用于求解单源最短路径问题的经典算法。
它通过动态规划的思想，逐步确定每个顶点到源点的最短路径长度，并记录下最短路径。
Dijkstra算法的时间复杂度为O(ElogV)，其中E为边数，V为顶点数。
它在图论和网络路由等领域具有重要的应用。
4.红黑树算法红黑树是一种自平衡的二叉查找树，它在插入和删除元素时能够保持树的平衡性。
红黑树的主要特点是每个节点都有一个颜色属性，可以是红色或黑色，并且满足一些额外的条件确保树的平衡。
红黑树的时间复杂度为O(logn)，是一种高效的动态数据结构，广泛应用于数据库和操作系统等领域。
5.归并排序算法归并排序是一种稳定的排序算法，它通过将已经有序的子序列合并成一个有序的序列，从而实现排序功能。
归并排序的核心思想是将一个数组分成两个子数组，然后对这两个子数组分别进行归并排序，最后将两个有序的子数组合并成一个有序的数组。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，是一种高效的排序算法。
总结起来，上面介绍的这几个经典算法题分别涉及排序、图论、数据结构等不同领域，它们是算法研究和实践中的重要问题。
掌握这些经典算法题，能够帮助我们理解算法设计的思想和方法，提高算法设计和分析的能力。
同时，这些经典算法题还具有广泛的应用，可以帮助我们解决日常生活和工作中的实际问题。
因此，学习和掌握这些经典算法题对于计算机科学和软件工程的学习和工作都具有重要意义。
php的9个经典排序算法
以下是使用PHP 实现的9个经典的排序算法：1. 冒泡排序```function bubble_sort($arr) {$n = count($arr);if ($n <= 1) {return $arr;}for ($i = 0; $i < $n; $i++) {for ($j = 0; $j < $n - $i - 1; $j++) {if ($arr[$j] > $arr[$j+1]) {$temp = $arr[$j+1];$arr[$j+1] = $arr[$j];$arr[$j] = $temp;}}}return $arr;}```2. 选择排序```function selection_sort($arr) {$n = count($arr);if ($n <= 1) {return $arr;}for ($i = 0; $i < $n; $i++) {$minIndex = $i;for ($j = $i+1; $j < $n; $j++) {if ($arr[$j] < $arr[$minIndex]) {$minIndex = $j;}}$temp = $arr[$i];$arr[$i] = $arr[$minIndex];$arr[$minIndex] = $temp;}return $arr;}```3. 插入排序```function insertion_sort($arr) {$n = count($arr);if ($n <= 1) {return $arr;}for ($i = 1; $i < $n; $i++) {$value = $arr[$i];$j = $i - 1;for (; $j >= 0; $j--) {if ($arr[$j] > $value) {$arr[$j+1] = $arr[$j];} else {break;}}$arr[$j+1] = $value;}return $arr;}```4. 快速排序```function quick_sort($arr) {$n = count($arr);if ($n <= 1) {return $arr;}$pivotIndex = floor($n/2);$pivot = $arr[$pivotIndex];$left = array();$right = array();for ($i = 0; $i < $n; $i++) {if ($i == $pivotIndex) {continue;} else if ($arr[$i] < $pivot) {$left[] = $arr[$i];} else {$right[] = $arr[$i];}}return array_merge(quick_sort($left), array($pivot), quick_sort($right));}```5. 归并排序```function merge_sort($arr) {$n = count($arr);if ($n <= 1) {return $arr;}$mid = floor($n/2);$left = array_slice($arr, 0, $mid);$right = array_slice($arr, $mid);$left = merge_sort($left);$right = merge_sort($right);$newArr = array();while (count($left) && count($right)) {$newArr[] = $left[0] < $right[0] ? array_shift($left) : array_shift($right);}return array_merge($newArr, $left, $right);}```6. 堆排序```function heap_sort(&$arr) {$n = count($arr);if ($n <= 1) {return;}build_heap($arr);for ($i = $n-1; $i > 0; $i--) {$temp = $arr[0];$arr[0] = $arr[$i];$arr[$i] = $temp;heapify($arr, 0, $i);}}function build_heap(&$arr) {$n = count($arr);for ($i = floor($n/2)-1; $i >= 0; $i--) {heapify($arr, $i, $n);}}function heapify(&$arr, $i, $n) {$left = 2*$i+1;$right = 2*$i+2;$largest = $i;if ($left < $n && $arr[$left] > $arr[$largest]) {$largest = $left;}if ($right < $n && $arr[$right] > $arr[$largest]) {$largest = $right;}if ($largest != $i) {$temp = $arr[$i];$arr[$i] = $arr[$largest];$arr[$largest] = $temp;heapify($arr, $largest, $n);}}```7. 希尔排序```function shell_sort($arr) {$n = count($arr);if ($n <= 1) {return $arr;}$gap = floor($n/2);while ($gap > 0) {for ($i = $gap; $i < $n; $i++) {$temp = $arr[$i];for ($j = $i-$gap; $j >= 0 && $arr[$j] > $temp; $j -= $gap) {$arr[$j+$gap] = $arr[$j];}$arr[$j+$gap] = $temp;}$gap = floor($gap/2);}return $arr;}```8. 计数排序```function counting_sort($arr) {$n = count($arr);if ($n <= 1) {return $arr;}$maxVal = max($arr);$countArr = array_fill(0, $maxVal+1, 0);for ($i = 0; $i < $n; $i++) {$countArr[$arr[$i]]++;}for ($i = 1; $i < $maxVal+1; $i++) {$countArr[$i] += $countArr[$i-1];}$tmpArr = array();for ($i = $n-1; $i >= 0; $i--) {$tmpArr[$countArr[$arr[$i]]-1] = $arr[$i];$countArr[$arr[$i]]--;}for ($i = 0; $i < $n; $i++) {$arr[$i] = $tmpArr[$i];}return $arr;}```9. 桶排序```function bucket_sort($arr) {$n = count($arr);if ($n <= 1) {return $arr;}$maxVal = max($arr);$bucketSize = 10;$bucketCount = floor($maxVal / $bucketSize) + 1;$buckets = array();for ($i = 0; $i < $bucketCount; $i++) {$buckets[$i] = array();}for ($i = 0; $i < $n; $i++) {$index = floor($arr[$i] / $bucketSize);array_push($buckets[$index], $arr[$i]);}$newArr = array();for ($i = 0; $i < $bucketCount; $i++) {$bucketArr = $buckets[$i];$len = count($bucketArr);if ($len > 1) {sort($bucketArr);}for ($j = 0; $j < $len; $j++) {array_push($newArr, $bucketArr[$j]);}}return $newArr;}```以上就是使用PHP 实现的9个经典的排序算法。
c语言经典算法
c语言经典算法1. 冒泡排序：冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单的排序算法。
它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。
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。
2. 选择排序：选择排序（Selection Sort）是一种简单直观的排序算法。
它的工作原理是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，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，直到全部待排序的数据元素排完。
3. 插入排序：插入排序（Insertion Sort）是一种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。
插入排序在实现上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间的排序），因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。
4. 希尔排序：希尔排序（Shell Sort）是插入排序的一种又称“缩小增量排序”（Diminishing Increment Sort），是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。
希尔排序是非稳定排序算法。
该方法因DL．Shell于1959年提出而得名。
希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。
5. 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（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
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。
排序算法十大经典方法
排序算法十大经典方法
排序算法是计算机科学中的经典问题之一，它们用于将一组元素按照一定规则排序。
以下是十大经典排序算法：
1. 冒泡排序：比较相邻元素并交换，每一轮将最大的元素移动到最后。
2. 选择排序：每一轮选出未排序部分中最小的元素，并将其放在已排序部分的末尾。
3. 插入排序：将未排序部分的第一个元素插入到已排序部分的合适位置。
4. 希尔排序：改进的插入排序，将数据分组排序，最终合并排序。
5. 归并排序：将序列拆分成子序列，分别排序后合并，递归完成。
6. 快速排序：选定一个基准值，将小于基准值的元素放在左边，大于基准值的元素放在右边，递归排序。
7. 堆排序：将序列构建成一个堆，然后一次将堆顶元素取出并调整堆。
8. 计数排序：统计每个元素出现的次数，再按照元素大小输出。
9. 桶排序：将数据分到一个或多个桶中，对每个桶进行排序，最后输出。
10. 基数排序：按照元素的位数从低到高进行排序，每次排序只考虑一位。
以上是十大经典排序算法，每个算法都有其优缺点和适用场景，选择合适的算法可以提高排序效率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
.1 算法分类十种常见排序算法可以分为两大类：•比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此也称为非线性时间比较类排序。
•非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此也称为线性时间非比较类排序。
0.2 算法复杂度0.3 相关概念•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。
•时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。
反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。
•空间复杂度：是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。
1、冒泡排序（Bubble Sort）冒泡排序是一种简单的排序算法。
它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。
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。
1.1 算法描述•比较相邻的元素。
如果第一个比第二个大，就交换它们两个；•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，这样在最后的元素应该会是最大的数；•针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个；•重复步骤1~3，直到排序完成。
1.2 动图演示1.3 代码实现?2、选择排序（Selection Sort）选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。
它的工作原理：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。
2.1 算法描述n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。
具体算法描述如下：•初始状态：无序区为R[1..n]，有序区为空；•第i趟排序(i=1,2,3…n-1)开始时，当前有序区和无序区分别为R[1..i-1]和R(i..n）。
该趟排序从当前无序区中-选出关键字最小的记录R[k]，将它与无序区的第1个记录R交换，使R[1..i]和R[i+1..n)分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区；•n-1趟结束，数组有序化了。
2.2 动图演示2.3 代码实现?2.4 算法分析表现最稳定的排序算法之一，因为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了吧。
理论上讲，选择排序可能也是平时排序一般人想到的最多的排序方法了吧。
3、插入排序（Insertion Sort）插入排序（Insertion-Sort）的算法描述是一种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。
3.1 算法描述一般来说，插入排序都采用in-place在数组上实现。
具体算法描述如下：•从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序；•取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描；•如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置；•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；•将新元素插入到该位置后；•重复步骤2~5。
3.2 动图演示3.2 代码实现?3.4 算法分析插入排序在实现上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间的排序），因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。
4、希尔排序（Shell Sort）1959年Shell发明，第一个突破O(n2)的排序算法，是简单插入排序的改进版。
它与插入排序的不同之处在于，它会优先比较距离较远的元素。
希尔排序又叫缩小增量排序。
4.1 算法描述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，具体算法描述：•选择一个增量序列t1，t2，…，tk，其中ti>tj，tk=1；•按增量序列个数k，对序列进行k 趟排序；•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。
4.2 动图演示4.3 代码实现?4.4 算法分析希尔排序的核心在于间隔序列的设定。
既可以提前设定好间隔序列，也可以动态的定义间隔序列。
动态定义间隔序列的算法是《算法（第4版）》的合著者Robert Sedgewick 提出的。
5、归并排序（Merge Sort）归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。
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。
若将两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。
5.1 算法描述•把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列；•对这两个子序列分别采用归并排序；•将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。
5.2 动图演示5.3 代码实现?5.4 算法分析归并排序是一种稳定的排序方法。
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。
6、快速排序（Quick Sort）快速排序的基本思想：通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。
6.1 算法描述快速排序使用分治法来把一个串（list）分为两个子串（sub-lists）。
具体算法描述如下：•从数列中挑出一个元素，称为“基准”（pivot）；•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；•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。
6.2 动图演示6.3 代码实现?7、堆排序（Heap Sort）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。
7.1 算法描述•将初始待排序关键字序列(R1,R2….Rn)构建成大顶堆，此堆为初始的无序区；•将堆顶元素R[1]与最后一个元素R[n]交换，此时得到新的无序区(R1,R2,……Rn-1)和新的有序区(Rn),且满足R[1,2…n-1]<=R[n]；•由于交换后新的堆顶R[1]可能违反堆的性质，因此需要对当前无序区(R1,R2,……Rn-1)调整为新堆，然后再次将R[1]与无序区最后一个元素交换，得到新的无序区(R1,R2….Rn-2)和新的有序区(Rn-1,Rn)。
不断重复此过程直到有序区的元素个数为n-1，则整个排序过程完成。
7.2 动图演示7.3 代码实现?8、计数排序（Counting Sort）计数排序不是基于比较的排序算法，其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。
8.1 算法描述•找出待排序的数组中最大和最小的元素；•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；•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）；•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。
8.2 动图演示8.3 代码实现?8.4 算法分析计数排序是一个稳定的排序算法。
当输入的元素是n 个0到k 之间的整数时，时间复杂度是O(n+k)，空间复杂度也是O(n+k)，其排序速度快于任何比较排序算法。
当k不是很大并且序列比较集中时，计数排序是一个很有效的排序算法。
9、桶排序（Bucket Sort）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。
桶排序(Bucket sort)的工作的原理：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）。
9.1 算法描述•设置一个定量的数组当作空桶；•遍历输入数据，并且把数据一个一个放到对应的桶里去；•对每个不是空的桶进行排序；•从不是空的桶里把排好序的数据拼接起来。
9.2 图片演示9.3 代码实现?9.4 算法分析桶排序最好情况下使用线性时间O(n)，桶排序的时间复杂度，取决与对各个桶之间数据进行排序的时间复杂度，因为其它部分的时间复杂度都为O(n)。
很显然，桶划分的越小，各个桶之间的数据越少，排序所用的时间也会越少。
但相应的空间消耗就会增大。
10、基数排序（Radix Sort）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。
10.1 算法描述•取得数组中的最大数，并取得位数；•arr为原始数组，从最低位开始取每个位组成radix数组；•对radix进行计数排序（利用计数排序适用于小范围数的特点）；10.2 动图演示10.3 代码实现?10.4 算法分析基数排序基于分别排序，分别收集，所以是稳定的。
但基数排序的性能比桶排序要略差，每一次关键字的桶分配都需要O(n)的时间复杂度，而且分配之后得到新的关键字序列又需要O(n)的时间复杂度。
假如待排数据可以分为d个关键字，则基数排序的时间复杂度将是O(d*2n) ，当然d要远远小于n，因此基本上还是线性级别的。
基数排序的空间复杂度为O(n+k)，其中k为桶的数量。
一般来说n>>k，因此额外空间需要大概n个左右。