1、稳定排序：如果a原本在b的前面，且a==b，排序之后a仍然在b的前面，则为稳定排序。
2、非稳定排序：如果a原本在b的前面，且a==b，排序之后a可能不在b的前面，则为非稳定排序。
3、原地排序：原地排序就是指在排序过程中不申请多余的存储空间，只利用原来存储待排数据的存储空间进行比较和交换的数据排序。
4、非原地排序：需要利用额外的数组来辅助排序。
6、空间复杂度：运行完一个算法所需的内存大小。
为了方便大家查找，我这里弄一个伪目录。
过程简单描述：首先，找到数组中最小的那个元素，其次，将它和数组的第一个元素交换位置(如果第一个元素就是最小元素那么它就和自己交换)。其次，在剩下的元素中找到最小的元素，将它与数组的第二个元素交换位置。如此往复，直到将整个数组排序。这种方法我们称之为选择排序。
为方便理解我还准备了动图：
代码如下：
我们在玩打牌的时候，你是怎么整理那些牌的呢？一种简单的方法就是一张一张的来，将每一张牌插入到其他已经有序的牌中的适当位置。当我们给无序数组做排序的时候，为了要插入元素，我们需要腾出空间，将其余所有元素在插入之前都向右移动一位，这种算法我们称之为插入排序。
过程简单描述：
1、从数组第2个元素开始抽取元素。
2、把它与左边第一个元素比较，如果左边第一个元素比它大，则继续与左边第二个元素比较下去，直到遇到不比它大的元素，然后插到这个元素的右边。
3、继续选取第3，4，….n个元素,重复步骤2，选择适当的位置插入。
1、把第一个元素与第二个元素比较，如果第一个比第二个大，则交换他们的位置。接着继续比较第二个与第三个元素，如果第二个比第三个大，则交换他们的位置….
我们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，这样一趟比较交换下来之后，排在最右的元素就会是最大的数。
除去最右的元素，我们对剩余的元素做同样的工作，如此重复下去，直到排序完成。
代码如下
优化一下冒泡排序的算法
假如从开始的第一对到结尾的最后一对，相邻的元素之间都没有发生交换的操作，这意味着右边的元素总是大于等于左边的元素，此时的数组已经是有序的了，我们无需再对剩余的元素重复比较下去了。
希尔排序就是为了加快速度简单地改进了插入排序，交换不相邻的元素以对数组的局部进行排序。
希尔排序的思想是采用插入排序的方法，先让数组中任意间隔为h的元素有序，刚开始h的大小可以是h=n/2,接着让h=n/4，让h一直缩小，当h=1时，也就是此时数组中任意间隔为1的元素有序，此时的数组就是有序的了。
为方便理解我还准备了图片：
1publicclassShellSort{2publicstaticint[]shellSort(intarr[]){3if(arr==null||arr.length<2)returnarr;4intn=arr.length;5//对每组间隔为h的分组进行排序，刚开始h=n/2;6for(inth=n/2;h>0;h/=2){7//对各个局部分组进行插入排序8for(inti=h;i 将一个大的无序数组有序，我们可以把大的数组分成两个，然后对这两个数组分别进行排序，之后在把这两个数组合并成一个有序的数组。由于两个小的数组都是有序的，所以在合并的时候是很快的。 通过递归的方式将大的数组一直分割，直到数组的大小为1，此时只有一个元素，那么该数组就是有序的了，之后再把两个数组大小为1的合并成一个大小为2的，再把两个大小为2的合并成4的…..直到全部小的数组合并起来。 然而面试官要你写个非递归式的归并排序怎么办？别怕，我这还撸了个非递归式的归并排序，代码如下： 1publicclassMergeSort{2//非递归式的归并排序3publicstaticint[]mergeSort(int[]arr){4intn=arr.length;5//子数组的大小分别为1，2，4，8...6//刚开始合并的数组大小是1，接着是2，接着4....7for(inti=1;i 从中轴元素那里开始把大的数组切割成两个小的数组(两个数组都不包含中轴元素)，接着我们通过递归的方式，让中轴元素左边的数组和右边的数组也重复同样的操作，直到数组的大小为1，此时每个元素都处于有序的位置。 堆的特点就是堆顶的元素是一个最值，大顶堆的堆顶是最大值，小顶堆则是最小值。 堆排序就是把堆顶的元素与最后一个元素交换，交换之后破坏了堆的特性，我们再把堆中剩余的元素再次构成一个大顶堆，然后再把堆顶元素与最后第二个元素交换….如此往复下去，等到剩余的元素只有一个的时候，此时的数组就是有序的了。 计数排序是一种适合于最大值和最小值的差值不是不是很大的排序。 基本思想：就是把数组元素作为数组的下标，然后用一个临时数组统计该元素出现的次数，例如temp[i]=m,表示元素i一共出现了m次。最后再把临时数组统计的数据从小到大汇总起来，此时汇总起来是数据是有序的。 注：K表示临时数组的大小，下同 优化一下 上面的代码中，我们是根据max的大小来创建对应大小的数组，假如原数组只有10个元素，并且最小值为min=10000，最大值为max=10005，那我们创建10005+1大小的数组不是很吃亏，最大值与最小值的差值为5，所以我们创建大小为6的临时数组就可以了。 也就是说，我们创建的临时数组大小(max-min+1)就可以了，然后在把min作为偏移量。优化之后的代码如下所示： 1publicclassCounting{2publicstaticint[]sort(int[]arr){3if(arr==null||arr.length<2)returnarr;45intn=arr.length;6intmin=arr[0];7intmax=arr[0];8//寻找数组的最大值与最小值9for(inti=1;i 之后每个桶里面的数据就是有序的了，我们在进行合并汇总。 注：k表示桶的个数，下同 基数排序的排序思路是这样的：先以个位数的大小来对数据进行排序，接着以十位数的大小来多数进行排序，接着以百位数的大小…… 排到最后，就是一组有序的元素了。不过，他在以某位数进行排序的时候，是用“桶”来排序的。 由于某位数（个位/十位….，不是一整个数）的大小范围为0-9，所以我们需要10个桶，然后把具有相同数值的数放进同一个桶里，之后再把桶里的数按照0号桶到9号桶的顺序取出来，这样一趟下来，按照某位数的排序就完成了 用一张图汇总了10大排序算法的性质 如果你是复习/学习十大排序算法，一定要自己不看示例代码手动实现一遍，一定要自己不看示例代码手动实现一遍，一定要自己不看示例代码手动实现一遍。