1、选择排序

基本思想：
在一个长度为N的无序数组中。在第一趟遍历N个数据，找出当中最小的数值与第一个元素交换，第二趟遍历剩下的N-1个数据，找出当中最小的数值与第二个元素交换……第N-1趟遍历剩下的2个数据，找出当中最小的数值与第N-1个元素交换。至此选择排序完毕。

举例：选择排序：56 12 80 91 20

第一次：遍历这5个数。找到最小值12。位置在2，交换1和2位置的数字，12 56 80 91 20

第二次：遍历剩下的4个数。找到最小值20。位置在5，交换2和5位置的数字，12 20 80 91 56

依次类推

2、堆排序

是对选择排序的改进

基本思想：

1、将初始待排序keyword序列(R1,R2….Rn)构建成最大堆。此堆为初始的无序区；

2、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];

3、因为交换后新的堆顶R[1]可能违反堆的性质，因此须要对当前无序区(R1,R2,……Rn-1)调整为新最大堆，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)。

不断反复此过程直到有序区的元素个数为n-1。则整个排序过程完毕。

举例：堆排序：
16,7,3,20,17,8

第一次：构建初始最大堆：

到

，此时交换最大值20和堆最后一个位置元素得到
排序之选择排序、堆排序、归并排序、高速排序

第二次：除20外剩下的元素继续调整为最大堆，之后再交换顶点最大值和倒数第二个位置的元素。得到：
排序之选择排序、堆排序、归并排序、高速排序

依次类推

对N个元素进行堆排序，最坏情况下时间复杂度为O(NlogN)

3、归并排序

核心：有序子列的归并

两个有序子列归并算法例如以下：

归并算法基本思想：
将待排序文件看成为n个长度为1的有序子文件，把这些子文件两两归并，得到「n/2」个长度为2的有序子文件；然后再把这「n/2」个有序文件的子文件两两归并。如此重复，直到最后得到一个长度为n的有序文件为止。这样的排序方法成为二路归并排序。

举例：归并排序：72 18 53 36 48 31 36

第一趟：18 72|36 53|31 48|36

第二趟：18 36 53 72|31 36 48

第三趟：18 31 36 36 48 53 72

算法：分而治之：

归并排序非递归的算法须要额外的空间O(N)

4、高速排序

基本思想：
高速排序是找出一个元素（理论上能够随便找一个）作为基准(pivot),然后对数组进行分区操作,使基准左边元素的值都不大于基准值,基准右边的元素值都不小于基准值，如此作为基准的元素调整到排序后的正确位置。递归高速排序。将其它n-1个元素也调整到排序后的正确位置。最后每一个元素都是在排序后的正确位置。排序完毕。

怎样选基准？？算法Median3 想法是把左、中、右三个位置最小的元素放到最左边，然后返回中间位置那个数做为基准

选定基准后，怎样划分子集呢？左右各一个指针，分别往中间走，当左右指针各不正确时（左边大于基准、右边小于基准为不正确的情况）。左右指针指的数字交换。