十大經典排序演算法
演算法一：快速排序演算法
快速排序是由東尼·霍爾所發展的一種排序演算法。在平均狀況下，排序 n 個項目要Ο(n log n)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2)次比較，但這種狀況並不常見。事實上，快速排序通常明顯比其他Ο(n log n) 演算法更快，因為它的內部循環（inner loop）可以在大部分的架構上很有效率地被實現出來。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略來把一個串列（list）分為兩個子串列（sub-lists）。
演算法步驟：
1 從數列中挑出一個元素，稱為 "基準"（pivot），
2 重新排序數列，所有元素比基準值小的擺放在基準前面，所有元素比基準值大的擺在基準的後面（相同的數可以到任一邊）。在這個分區退出之後，該基準就處於數列的中間位置。這個稱為分區（partition）操作。
3 遞歸地（recursive）把小於基準值元素的子數列和大於基準值元素的子數列排序。
遞歸的最底部情形，是數列的大小是零或一，也就是永遠都已經被排序好了。雖然一直遞歸下去，但是這個演算法總會退出，因為在每次的迭代（iteration）中，它至少會把一個元素擺到它最後的位置去。
演算法二：堆排序演算法
堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。
堆排序的平均時間復雜度為Ο(nlogn) 。
演算法步驟：
創建一個堆H[0..n-1]
把堆首（最大值）和堆尾互換
3. 把堆的尺寸縮小1，並調用shift_down(0),目的是把新的數組頂端數據調整到相應位置
4. 重復步驟2，直到堆的尺寸為1
演算法三：歸並排序
歸並排序（Merge sort，台灣譯作：合並排序）是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用。
演算法步驟：
1. 申請空間，使其大小為兩個已經排序序列之和，該空間用來存放合並後的序列
2. 設定兩個指針，最初位置分別為兩個已經排序序列的起始位置
3. 比較兩個指針所指向的元素，選擇相對小的元素放入到合並空間，並移動指針到下一位置
4. 重復步驟3直到某一指針達到序列尾
5. 將另一序列剩下的所有元素
『貳』 排序方法有哪幾種
1、排序方法有10種，分別是：冒泡排序、選擇排序、插入排序、希爾排序、歸並排序、快速排序、堆排序、計數排序、桶排序、基數排序。
2、冒泡排序演算法是把較小的元素往前調或者把較大的元素往後調。這種方法主要是通過對相鄰兩個元素進行大小的比較，根據比較結果和演算法規則對該二元素的位置進行交換，這樣逐個依次進行比較和交換，就能達到排序目的。
3、選擇排序演算法的基本思路是為每一個位置選擇當前最小的元素。選擇排序的基本思想是，基於直接選擇排序和堆排序這兩種基本的簡單排序方法。
4、插入排序演算法是基於某序列已經有序排列的情況下，通過一次插入一個元素的方式按照原有排序方式增加元素。
『叄』 幾種經典排序演算法優劣比較的C++程序實現
一、低級排序演算法
1.選擇排序
（1）排序過程
給定一個數值集合，循環遍歷集合，每次遍歷從集合中選擇出最小或最大的放入集合的開頭或結尾的位置，下次循環從剩餘的元素集合中遍歷找出最小的並如上操作，最後直至所有原集合元素都遍歷完畢，排序結束。
（2）實現代碼
//選擇排序法
template
void Sort：：SelectSort（T* array， int size）
{
int minIndex；
for（int i = 0； i < size； i++）
{
minIndex = i；
for（int j = i + 1； j < size； j++）
{
if（array[minIndex] > array[j]）
{
minIndex = j；
}
}
if（minIndex ！= i）
{
Swap（array， i， minIndex）；
}
}
}
（3）分析總結
選擇排序時間復雜度比較高，達到了O（n^2），每次選擇都要遍歷一遍無序區間。選擇排序對一類重要的元素序列具有較好的效率，就是元素規模很大，而排序碼卻比較小的序列。另外要說明的是選擇排序是一種不穩定的排序方法。
2.冒泡排序
（1）排序過程
冒泡排序的過程形如其名，就是依次比較相鄰兩個元素，優先順序高（或大或小）的元素向後移動，直至到達序列末尾，無序區間就會相應地縮小。下一次再從無序區間進行冒泡操作，依此循環直至無序區間為1，排序結束。
（2）實現代碼
//冒泡排序法
template
void Sort：：BubbleSort（T* array， int size）
{
for（int i = 0； i < size； i++）
{
for（int j = 1； j < size - i； j++）
{
if（array[j] < array[j - 1]）
{
Swap（array， j， j - 1）；
}
}
}
}
（3）分析總結
冒泡排序的時間復雜度也比較高，達到O（n^2），每次遍歷無序區間都將優先順序高的元素移動到無序區間的末尾。冒泡排序是一種穩定的排序方式。
二、高級排序演算法
（1）排序過程
歸並排序的原理比較簡單，也是基於分治思想的。它將待排序的元素序列分成兩個長度相等的子序列，然後為每一個子序列排序，然後再將它們合並成一個序列。
（2）實現代碼
//歸並排序
template
void Sort：：MergeSort（T* array， int left， int right）
{
if（left < right）
{
int mid = （left + right） / 2；
MergeSort（array， left， mid）；
MergeSort（array， mid + 1， right）；
Merge（array， left， mid， right）；
}
}
//合並兩個已排好序的子鏈
template
void Sort：：Merge（T* array， int left， int mid， int right）
{
T* temp = new T[right - left + 1]；
int i = left， j = mid + 1， m = 0；
while（i <= mid && j <= right）
{
if（array[i] < array[j]）
{
temp[m++] = array[i++]；
}
else
{
temp[m++] = array[j++]；
}
}
while（i <= mid）
{
temp[m++] = array[i++]；
}
while（j <= right）
{
temp[m++] = array[j++]；
}
for（int n = left， m = 0； n <= right； n++， m++）
{
array[n] = temp[m]；
}
delete temp；
}
（3）分析總結
歸並排序最好、最差和平均時間復雜度都是O（nlogn），是一種穩定的排序演算法。
『肆』 十大經典演算法之動圖演示
前面好奇心已經帶大家從 冒泡排序 開始，一直到 基數排序 ，從頭過了一遍，那麼這里歸納一下，將 十個經典演算法 的 演示圖 都放出來，供大家對比參考學習。
每張圖都會附帶詳細 解說鏈接 ，有需要的同學可以 點擊詳細了解學習 。
Python 實現經典演算法之冒泡排序
Python 實現經典演算法之選擇排序
Python 實現經典演算法之插入排序
Python 實現經典演算法之希爾排序
Python 實現經典演算法之歸並排序
Python 實現經典演算法之堆排序
Python 實現經典演算法之快速排序
Python 實現經典演算法之計數排序
Python 實現經典演算法之桶排序
Python 實現經典演算法之基數排序
好了，上面就是 經典十大排序演算法 的圖片演示了，我 盡可能 的都是放了動圖。
部分文章裡面可能不止一張圖片，我這里礙於篇幅和排版，就沒放。有需要的同學也可以 點擊 附帶的 鏈接 詳細 學習
『伍』 十大經典排序演算法
排序演算法是《數據結構與演算法》中最基本的演算法之一。
排序演算法可以分為內部排序和外部排序，內部排序是數據記錄在內存中進行排序，而外部排序是因排序的數據很大，一次不能容納全部的排序記錄，在排序過程中需要訪問外存。常見的內部排序演算法有：插入排序、希爾排序、選擇排序、冒泡排序、歸並排序、快速排序、堆排序、基數排序等。用一張圖概括：
點擊以下圖片查看大圖：
關於時間復雜度
平方階 (O(n2)) 排序 各類簡單排序：直接插入、直接選擇和冒泡排序。
線性對數階 (O(nlog2n)) 排序 快速排序、堆排序和歸並排序；
O(n1+§)) 排序，§ 是介於 0 和 1 之間的常數。 希爾排序
線性階 (O(n)) 排序 基數排序，此外還有桶、箱排序。
關於穩定性
穩定的排序演算法：冒泡排序、插入排序、歸並排序和基數排序。
不是穩定的排序演算法：選擇排序、快速排序、希爾排序、堆排序。
名詞解釋：
n：數據規模 k："桶"的個數 In-place：佔用常數內存，不佔用額外內存 Out-place：佔用額外內存 穩定性：排序後 2 個相等鍵值的順序和排序之前它們的順序相同包含以下內容：
1、冒泡排序 2、選擇排序 3、插入排序 4、希爾排序 5、歸並排序 6、快速排序 7、堆排序 8、計數排序 9、桶排序 10、基數排序排序演算法包含的相關內容具體如下：
冒泡排序演算法
冒泡排序（Bubble Sort）也是一種簡單直觀的排序演算法。它重復地走訪過要排序的數列，一次比較兩個元素，如果他們的順序錯誤就把他們交換過來。走訪數列的工作是重復地進行直到沒有再需要交換，也就是說該數列已經排序完成。這個演算法的名字由來是因為越小的元素會經由交換慢慢"浮"到數列的頂端。
選擇排序演算法
選擇排序是一種簡單直觀的排序演算法，無論什麼數據進去都是 O(n?) 的時間復雜度。所以用到它的時候，數據規模越小越好。唯一的好處可能就是不佔用額外的內存空間。
插入排序演算法
插入排序的代碼實現雖然沒有冒泡排序和選擇排序那麼簡單粗暴，但它的原理應該是最容易理解的了，因為只要打過撲克牌的人都應該能夠秒懂。插入排序是一種最簡單直觀的排序演算法，它的工作原理是通過構建有序序列，對於未排序數據，在已排序序列中從後向前掃描，找到相應位置並插入。
希爾排序演算法
希爾排序，也稱遞減增量排序演算法，是插入排序的一種更高效的改進版本。但希爾排序是非穩定排序演算法。
歸並排序演算法
歸並排序（Merge sort）是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用。
快速排序演算法
快速排序是由東尼·霍爾所發展的一種排序演算法。在平均狀況下，排序 n 個項目要 Ο(nlogn) 次比較。在最壞狀況下則需要 Ο(n2) 次比較，但這種狀況並不常見。事實上，快速排序通常明顯比其他 Ο(nlogn) 演算法更快，因為它的內部循環（inner loop）可以在大部分的架構上很有效率地被實現出來。
堆排序演算法
堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。堆排序可以說是一種利用堆的概念來排序的選擇排序。
計數排序演算法
計數排序的核心在於將輸入的數據值轉化為鍵存儲在額外開辟的數組空間中。作為一種線性時間復雜度的排序，計數排序要求輸入的數據必須是有確定范圍的整數。
桶排序演算法
桶排序是計數排序的升級版。它利用了函數的映射關系，高效與否的關鍵就在於這個映射函數的確定。
基數排序演算法
基數排序是一種非比較型整數排序演算法，其原理是將整數按位數切割成不同的數字，然後按每個位數分別比較。由於整數也可以表達字元串（比如名字或日期）和特定格式的浮點數，所以基數排序也不是只能使用於整數。