一、冒泡排序
说到排序算法，最先令人想到的是最简单的冒泡排序（小到大的顺序）。其原理为：从头开始，遍历当前元素和后一个元素，如果后一个比当前小，则交换，一轮遍历下来会将最大的元素置于最末尾（叫冒泡就很形象），长度为n 数组需要遍历n-1次，两个for 循环控制即可！时间复杂度为O（n^2）
?
?二、快排
快排的核心思想就是，一次遍历（一次排序）使得前半部分个数 均小于中间数，后半部分数均大于中间数，中间数一般选择最后一个数。然后对前半部分与后半部分递归使用排序函数，达到最终的排序目标，快排的时间复杂度为O（nlogn）- O(n^2)
?理解三个while ,就是理解了快排的核心
三、归并
归并的核心思想就是分割然后排序（分冶的思想）：
?merge_sort 为分割函数，不断的平均分割然后用merge 函数实现融合（merge 函数的实现思路不难，但要注意其实现过程）！时间复杂度为O（nlogn）
四、插入排序
和冒泡排序很像，从第二个元素开始，当前元素与前一个元素比较，小则交换，大则不变，依次下去直到最后一个元素
五、选择排序
每次在序列中找出最大的元素（max()方法），放在最后面，依次在剩余序列中重复，时间复杂度为O（n^2）
六、希尔排序
和增量序列排序有关，比如增长序列的值选择1，则需要分别排序奇数位置和偶数位置的序列。依次，希尔排序为一种非稳定排序算法
七、堆排序
先将序列化为二叉树，然后如果是最大堆排序则保证父节点值大于孩子值，从下往上确定有序区域
八、桶排序
将序列通过桶函数映射到桶中，桶是有序的，桶中元素再进行排序，最后输出为桶（桶中有序元素）的顺序！桶排序的复杂度取决于桶函数的选择
九、基数排序（LSD、MSD）
就是将排序元素分割成个位、十位、百位等，LSD为先低位排序、MSD为先高位排序
十、计数排序
计数排序为比较排序算法中最快的，如果一个数，在序列中有n个比其小的数，其位置应为n+1,类似于这样。时间复杂度为O(n),但缺点是需要开辟额外的存储空间！