Bubble 冒泡

• 思想——交换
• 将每一个元素与它后边的元素相比，如果前面的更大就交换位置。
• 对于每一个元素来讲，当交换停止时，都满足前面的元素小于它，后面的元素大于它
• 因此整个数组有序。冒泡排序的平均复杂度是O(N²）。

Insertion 插入

• 思想——插入
• 插入排序会维护一个小的有序队列，在排序开始时这个队列的长度是0
• 此后，每一次将一个新的元素插入这个有序队列中合适的位置，则当全部的元素都插入这个队列时排序完成。
• 插入排序平均复杂度是O(N²)。

Selection 选择

• 思想——插入
• 选择排序则是每一次都遍历所有未排序的元素，从中选出最小的或者最大的元素插入有序队列的头或者尾
• 平均复杂度同样是O(N²)。

Shell 希尔

• 思想——特殊的插入
• 希尔排序与插入排序基本相同，但是在开始时会规定一个增量（一般是数组长度的一半），并且每一趟将这个增量缩小至之前的一半，直至增量变为1。
• 希尔排序根据增量把每隔N个的所有元素分为同一组，对每一组内使用插入排序。当增量为1时，对整组元素逐个排序。
• 尽管希尔排序的平均复杂度也是O(N²)，但是在实践中一般比插入排序更快（因为每一次处理的都是部分有序的数列，移动元素的次数较少）。

Bucket 桶排

• 思想——特殊的插入
• 桶排序则更好的体现了插入的思想，事先将最小值到最大值之间的区间分成N个桶，每个桶涵盖了相同的数据范围。
• 每次从数组中取出一个元素放入对应的桶内，并将其插入到桶内的所有元素组成的小数组中的合适位置，以此完成排序。最后只需要按顺序把每个桶中的所有元素倒出来就行了。
• 桶排序对于空间的需求相对较大，但是相应的会减少时间上的需求，平均复杂度我懒得算了，但是可以确定是log级别平方级别之间的，但是在桶划分不合理时会退化到O(N²)。

Quick 快排

• 思想——分治法
• 属于最难理解的一个。
• 快速排序从局部数组中（在第一趟中，这个局部指的是整个数组）随机选取一个中间数，然后将大于它的数全部移动到右边，小于它的数全部移动到左边，再对左右两个局部数组递归进行上述操作，直至在某一趟中每个局部数组都只有一个元素。
• 在交换结束时，每一个数都满足左边的比它小，右边的比它大，因此整个数组有序。
• 快排的平均复杂度是O(N*logN)，因此叫快速排序，但是在整个数组已经有序时会退化为O(N²)。

Merge 归并排序

• 思想——分治法
• 也是上述所有排序法中唯一个外部排序法。
• 归并排序的基本思想是合并N个有序数组，当N为1时排序完成。
• 归并排序主要分为两步，第一步把大数据集分成N个小数据集，并使用任意一种内部排序法对每一个小数据集进行排序；第二步是每次将其中的K个已经有序的小数据集进行合并（称为K路归并）。
• 归并排序的平均复杂度是O(M_N_logN)，其中M为每个小数据集中数据的个数，N为小数据集的数量，log的底数为K

Radix 基数排序

• 最无聊的一种排序法。
• 假设有一个数据集是{456, 123, 789}，基数排序先比较个位数字并排列有序，再比较十位数字并排列有序，最后比较百位数字并排列有序。
• 人类在查找纸质字典的目录时就是在进行基数排序。
• 基数排序不太容易衡量复杂度，也不太可能考。