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大部分内容来自于“一像素”以及其他的网上信息。待完善（关于不同版本代码的实现以及应用实例）
目录：
一、常见算法分类
二、算法复杂度
三、相关概念
四、算法详情以及代码实现
非线性时间比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此称为非线性时间比较类排序。
线性时间非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此称为线性时间非比较类排序。
稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。
不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后 a 可能会出现在 b 的后面。
时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。
空间复杂度：是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数
交换排序： 冒泡排序 与 快速排序
它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
- 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换它们两个；
- 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，这样在最后的元素应该会是最大的数；
- 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个；
- 重复步骤1~3，直到排序完成。
C++版本
//冒泡排序
void bubbleSort(int arr[], int n)
{
for(int i = 0;i < n;i++){
//比较两个相邻的元素
for(int j = 0;j < n-i-1;j++){
if(arr[j] > arr[j+1]){
int t = arr[j];
arr[j] = arr[j+1];
arr[j+1] = t;
}
}
}
}Python版本
MATLAB 版本
其思想是：先选一个“标尺”，用它把整个队列过一遍筛子， 以保证，其左边的元素都不大于它，其右边的元素都不小于它。这样，排序问题就被分割为两个子区间，再分别对子区间排序就可以了。
快速排序使用分治法来把一个串（list）分为两个子串（sub-lists）。具体算法描述如下：
从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）；
重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，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（recursive）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。
C++版本
//快速排序
void quickSort(int *arr,int l,int r)
{
//此处编写代码实现快速排序
int i,j,x,temp;
if(l<r)
{
i=l;
j=r;
x=arr[(l+r)/2];
//以中间元素为轴
while(1)
{
while(i<=r&&arr[i]<x)
i++;
while(j>=0&&arr[j]>x)
j--;
if(i>=j) //相遇则跳出
break;
else
{
temp=arr[i];
arr[i]=arr[j];
arr[j]=temp;
//交换
}
}
quickSort(arr,l,i-1); //对左半部分进行快排
quickSort(arr,j+1,r); //对右半部分进行快排
}
}插入排序：简单插入 与 希尔排序
插入排序（Insertion-Sort）的算法描述是一种简单直观的排序算法。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。
- 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。
C++版本
//插入排序
void insertSort(int arr[], int n){
for(int i = 1;i < n;i++){
int temp = arr[i];
int j = i - 1;
while(temp < arr[j]){
arr[j+1] = arr[j];
j--;
if(j == -1){
break;
}
}
arr[j+1] = temp;
}
} 1959年Shell发明，第一个突破O(n2)的排序算法，是简单插入排序的改进版。它与插入排序的不同之处在于，它会优先比较距离较远的元素。希尔排序又叫缩小增量排序。
选择一个增量序列t1，t2，…，tk，其中ti>tj，tk=1；
按增量序列个数k，对序列进行k 趟排序；
每趟排序，根据对应的增量ti，将待排序列分割成若干长度为m 的子序列，分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。
C++版本
// 希尔排序
void Shellsort(int a[], int n) {
int i, j, gap;
for (gap = n / 2; gap > 0; gap /= 2)
{
//for (i = 0; i < gap; i++)
for (i = gap; i < n; i++)
{
for (j = i - gap; j >= 0; j -= gap)
{
if (a[j + gap] < a[j])
swap(a[j + gap], a[j]);
}
}
}
}选择排序：简单选择 与 堆排序
选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理：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。
- 初始状态：无序区为R[1..n]，有序区为空；
- 第i趟排序(i=1,2,3…n-1)开始时，当前有序区和无序区分别为R[1..i-1]和R(i..n）。该趟排序从当前无序区中-选出关键字最小的记录 R[k]，将它与无序区的第1个记录R交换，使R[1..i]和R[i+1..n)分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区；
- n-1趟结束，数组有序化了。
C++版本
//选择排序
void choiceSort(int arr[], int n){
for(int i = 0;i < n; i++){
int m = i;
for(int j = i + 1;j < n;j++){
//如果第j个元素比第m个元素小，将j赋值给m
if(arr[j] < arr[m]){
m = j;
}
}
//交换m和i两个元素的位置
if(i != m){
int t = arr[i];
arr[i] = arr[m];
arr[m] = t;
}
}
}堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
- 将初始待排序关键字序列(R1,R2….Rn)构建成大顶堆，此堆为初始的无序区；
- 将堆顶元素R[1]与最后一个元素R[n]交换，此时得到新的无序区(R1,R2,……Rn-1)和新的有序区(Rn),且满足R[1,2…n-1]<=R[n]；
- 由于交换后新的堆顶R[1]可能违反堆的性质，因此需要对当前无序区(R1,R2,……Rn-1)调整为新堆，然后再次将R[1]与无序区最后一个元素交换，得到新的无序区(R1,R2….Rn-2)和新的有序区(Rn-1,Rn)。不断重复此过程直到有序区的元素个数为n-1，则整个排序过程完成。
C++版本
//堆排序
void Heapify(int arr[], int first, int end){
int father = first;
int son = father * 2 + 1;
while(son < end){
if(son + 1 < end && arr[son] < arr[son+1]) ++son;
//如果父节点大于子节点则表示调整完毕
if(arr[father] > arr[son]) break;
else {
//不然就交换父节点和子节点的元素
int temp = arr[father];
arr[father] = arr[son];
arr[son] = temp;
//父和子节点变成下一个要比较的位置
father = son;
son = 2 * father + 1;
}
}
}
void HeapSort(int arr[],int len){
int i;
//初始化堆，从最后一个父节点开始
for(i = len/2 - 1; i >= 0; --i){
Heapify(arr,i,len);
}
//从堆中的取出最大的元素再调整堆
for(i = len - 1;i > 0;--i){
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[0];
arr[0] = temp;
//调整成堆
Heapify(arr,0,i);
}
}归并排序：二归并排序 与 多路排序
归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。
- 把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列；
- 对这两个子序列分别采用归并排序；
- 将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。
C++版本
void MergeArray(int a[], int first, int mid, int last, int tmp[]){
int i = first, n = mid;
int j = mid + 1, m = last;
int k = 0;
while (i <= n&&j <= m)
{
if (a[i] < a[j])
tmp[k++] = a[i++];
else
tmp[k++] = a[j++];
}
while (i <= n) {
tmp[k++] = a[i++];
}
while (j <= m)
tmp[k++] = a[j++];
for (i = 0; i < k; i++)
a[first + i] = tmp[i];
}
// 先递归地分解数列，再合并数列完成归并排序
void MergesortSection(int a[], int first, int last, int tmp[]){
if (first < last)
{
int mid = (first + last) / 2;
MergesortSection(a, first, mid, tmp); // 左边有序
MergesortSection(a, mid + 1, last, tmp); // 右边有序
MergeArray(a, first, mid, last, tmp); // 合并两个有序序列
}
}
void Mergesort(int a[], int n){
int *p = new int[n];
if (p == NULL)
return;
MergesortSection(a, 0, n - 1, p);
delete[] p;
}基数排序是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的，先按低优先级排序，再按高优先级排序。最后的次序就是高优先级高的在前，高优先级相同的低优先级高的在前。
- 取得数组中的最大数，并取得位数；
- arr为原始数组，从最低位开始取每个位组成radix数组；
- 对radix进行计数排序（利用计数排序适用于小范围数的特点）；
C++
//基数排序
//寻找数组中最大数的位数作为基数排序循环次数
int KeySize(int a[], int n){
int key = 1;
for(int i=0;i<n;i++){
int temp = 1;
int r = 10;
while(a[i]/r>0){
temp++;
r*=10;
}
key = (temp>key)?temp:key;
}
return key;
}
//基数排序
void RadixSort(int a[], int n){
int key = KeySize(a,n);
int bucket[10][10]={0};
int order[10]={0};
for(int r = 1;key>0;key--,r*=10){
for(int i=0;i<n;i++){
int lsd = (a[i]/r)%10;
bucket[lsd][order[lsd]++]=a[i];
}
int k = 0;
for(int i = 0;i<10;i++){
if(order[i]!=0){
for(int j = 0;j<order[i];j++)
a[k++]=bucket[i][j];
}
order[i]=0;
}
}
}
桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系，高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。桶排序 (Bucket sort)的工作的原理：假设输入数据服从均匀分布，将数据分到有限数量的桶里，每个桶再分别排序（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）。
C++版本
//桶排序 1,桶排序是稳定的 2,桶排序是常见排序里最快的一种,比快排还要快…大多数情况下 3,桶排序非常快,但是同时也非常耗空间,基本上是最耗空间的一种排序算法
void BucketSort(int a[],int n)
{
int maxVal = a[0]; //假设最大为arr[0]
for(int x = 1; x < n; x++) //遍历比较，找到大的就赋值给maxVal
{
if(a[x] > maxVal)
maxVal = a[x];
}
int tmpArrLen = maxVal + 1;
int *tmpArr = new int[tmpArrLen]; //获得空桶大小
int i, j;
for( i = 0; i < tmpArrLen; i++) //空桶初始化
tmpArr[i] = 0;
for(i = 0; i < n; i++) //寻访序列，并且把项目一个一个放到对应的桶子去。
tmpArr[ a[i] ]++;
for(i = 0, j = 0; i < tmpArrLen; i++)
{
while( tmpArr[ i ] != 0) //对每个不是空的桶子进行排序。
{
a[j ] = i; //从不是空的桶子里把项目再放回原来的序列中。i为索引,数组的索引位置就表示值
j++;
tmpArr[i]--;
}
}
}异同：
对于每个元素x，找出比x小的数的个数，从而确定x在排好序的数组中的位置。此算法需要辅助数组，是以空间换时间。
- 找出待排序的数组中最大和最小的元素；
- 统计数组中每个值为i的元素出现的次数，存入数组C的第i项；
- 对所有的计数累加（从C中的第一个元素开始，每一项和前一项相加）；
- 反向填充目标数组：将每个元素i放在新数组的第C(i)项，每放一个元素就将C(i)减去1。
C++版本
void CountSort(vector<int> &arr, int maxVal) {
int len = arr.size();
if (len < 1)
return;
vector<int> count(maxVal+1, 0);
vector<int> tmp(arr);
for (auto x : arr)
count[x]++;
for (int i = 1; i <= maxVal; ++i)
count[i] += count[i - 1];
for (int i = len - 1; i >= 0; --i) {
arr[count[tmp[i]] - 1] = tmp[i];
count[tmp[i]]--; //注意这里要减1
}
}int main()
{
int i;
int a[] = {9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 10};
// 计数排序 OK
int max = a[0];
for (int i = 1;i < 10; ++i)
{
if (a[i]>max)
{
max = a[i];
}
}
Counting_sort(a,10,max+1);
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
cout<<a[i]<<" ";
}
system("pause");
return 0;
}1、基于比较的排序算法有：
（1）直接插入排序；
（2）冒泡排序；
（3）简单选择排序；
（4）希尔排序；
（5）快速排序；
（6）堆排序；
（7）归并排序。
2、基数排序（radix sort）属于“分配式排序”（distribution sort），又称“桶子法”（bucket sort）或bin sort，顾名思义，它是透过键值的部分资讯，将要排序的元素分配至某些“桶”中，藉以达到排序的作用，基数排序法是属于稳定性的排序，其时间复杂度为O (nlog(r)m)，其中r为所采取的基数，而m为堆数，在某些时候，基数排序法的效率高于其它的稳定性排序法。
1.https://www.cnblogs.com/onepixel/articles/7674659.html
2.http://www.ganecheng.tech/blog/52652705.html
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