简单排序
- 冒泡排序：循环遍历左右比较，较小者左移或较大者后移；
- 选择排序：在未排序序列中找到最小者元素一次放到已排序序列末尾；
- 插入排序：从未排序序列开始取出下一个元素依次从已排序序列从后向前扫描，插入到合适的位置
高效排序
- 快速排序：找到基准，进行分区操作（基准左边的小，右边大），递归对分区的分区继续进行分区操作，直至分区元素有序或则剩余一个元素；
- 堆排序：建堆、首尾交换、断尾、建队，直至剩余一个元素；
- 希尔排序：按照一定步长串起来各步长对应的数字，对各个分区数字进行插入排序，重复上述步骤，最后异步按照步长为1进行插入排序；
基于分治递归
- 归并排序：两两分组排序，排序后两组合并再排序；
- 计数排序：用待排序的数作为计数数组的下标，统计每个数字的个数。然后依次输出即可得到有序序列；
- 桶排序：把每个数字按照一定的映射函数放到相应的桶中，然后对桶内的数字排序；
- 基数排序：所有待比较数值（正整数）统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。然后，从最低位开始，依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后，数列就变成一个有序序列
参考资料：十大排序算法
1.冒泡排序
通过与相邻元素的比较和交换来把小的数交换到最前面
i∈[0,N-1) //循环N-1遍
j∈[0,N-1-i) //每遍循环要处理的无序部分
swap(j,j+1) //两两排序（升序/降序）
2.选择排序
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。
3.插入排序
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
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
4.快速排序
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个序列（list）分为两个子序列（sub-lists）。
步骤为：
- 从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot），
- 重新排序数列，所有比基准值小的元素摆放在基准前面，所有比基准值大的元素摆在基准后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区结束之后，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（recursively）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。
递归到最底部时，数列的大小是零或一，也就是已经排序好了。这个算法一定会结束，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
5.堆排序
堆排序是借助堆来实现的选择排序，思想同简单的选择排序，以下以大顶堆为例。注意：如果想升序排序就使用大顶堆，反之使用小顶堆。原因是堆顶元素需要交换到序列尾部。
首先，实现堆排序需要解决两个问题：
如何由一个无序序列键成一个堆？
如何在输出堆顶元素之后，调整剩余元素成为一个新的堆？
第一个问题，可以直接使用线性数组来表示一个堆，由初始的无序序列建成一个堆就需要自底向上从第一个非叶元素开始挨个调整成一个堆。
第二个问题，怎么调整成堆？首先是将堆顶元素和最后一个元素交换。然后比较当前堆顶元素的左右孩子节点，因为除了当前的堆顶元素，左右孩子堆均满足条件，这时需要选择当前堆顶元素与左右孩子节点的较大者（大顶堆）交换，直至叶子节点。我们称这个自堆顶自叶子的调整成为筛选。
从一个无序序列建堆的过程就是一个反复筛选的过程。若将此序列看成是一个完全二叉树，则最后一个非终端节点是 n/2 取底个元素，由此筛选即可。
6.希尔排序
希尔排序，也称递减增量排序算法，是[插入排序]的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。
希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的：
插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时，效率高，即可以达到线性排序的效率
但插入排序一般来说是低效的，因为插入排序每次只能将数据移动一位
7.归并排序
归并排序是另一种不同的排序方法，因为归并排序使用了递归分治的思想，所以理解起来比较容易。其基本思想是，先递归划分子问题，然后合并结果。把待排序列看成由两个有序的子序列，然后合并两个子序列，然后把子序列看成由两个有序序列。。。。。倒着来看，其实就是先两两合并，然后四四合并。。。最终形成有序序列。空间复杂度为 O(n)，时间复杂度为 O(nlogn)。
8.计数排序
基本思想是，用待排序的数作为计数数组的下标，统计每个数字的个数。然后依次输出即可得到有序序列。
9.桶排序
桶排序（Bucket sort）或所谓的箱排序，是一个排序算法，工作的原理是将数组分到有限数量的桶里。每个桶再个别排序（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序）。桶排序是鸽巢排序的一种归纳结果。当要被排序的数组内的数值是均匀分配的时候，桶排序使用线性时间（Θ(n)）。但桶排序并不是比较排序，他不受到 O(n log n) 下限的影响。
桶排序以下列程序进行：
- 设置一个定量的数组当作空桶子。
- 寻访序列，并且把项目一个一个放到对应的桶子去。
- 对每个不是空的桶子进行排序。
- 从不是空的桶子里把项目再放回原来的序列中。
10.基数排序
将所有待比较数值（正整数）统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。然后，从最低位开始，依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后，数列就变成一个有序序列。
在前面的介绍和分析中我们提到了
- 冒泡排序、选择排序、插入排序三种简单的排序
- 及其变种快速排序、堆排序、希尔排序三种比较高效的排序。
- 后面我们又分析了基于分治递归思想的归并排序还有计数排序、桶排序、基数排序三种线性排序。
我们可以知道排序算法要么简单有效，要么是利用简单排序的特点加以改进，要么是以空间换取时间在特定情况下的高效排序。但是这些排序方法都不是固定不变的，需要结合具体的需求和场景来选择甚至组合使用。才能达到高效稳定的目的。没有最好的排序，只有最适合的排序。
下面就总结一下排序算法的各自的使用场景和适用场合。
从平均时间来看，快速排序是效率最高的，但快速排序在最坏情况下的时间性能不如堆排序和归并排序。而后者相比较的结果是，在 n 较大时归并排序使用时间较少，但使用辅助空间较多。
上面说的简单排序包括除希尔排序之外的所有冒泡排序、插入排序、简单选择排序。其中直接插入排序最简单，但序列基本有序或者 n 较小时，直接插入排序是好的方法，因此常将它和其他的排序方法，如快速排序、归并排序等结合在一起使用。
基数排序的时间复杂度也可以写成 O(d*n)。因此它最使用于 n 值很大而关键字较小的的序列。若关键字也很大，而序列中大多数记录的最高关键字均不同，则亦可先按最高关键字不同，将序列分成若干小的子序列，而后进行直接插入排序。
从方法的稳定性来比较，基数排序是稳定的内排方法，所有时间复杂度为 O(n^2) 的简单排序也是稳定的。但是快速排序、堆排序、希尔排序等时间性能较好的排序方法都是不稳定的。稳定性需要根据具体需求选择。
上面的算法实现大多数是使用线性存储结构，像插入排序这种算法用链表实现更好，省去了移动元素的时间。具体的存储结构在具体的实现版本中也是不同的。
