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花了很長時間終於把排序的基礎學了一下，這段時間學了很多東西，總結一下：學的排序算法有：插入排序，合併排序，冒泡排序，選擇排序，希爾排序，堆排序，快速排序，計數排序，基數排序，桶排序（沒有實現）。比較一下學習後的心得。
我不是很清楚他們的時間複雜度，也真的不知道他們到底誰快誰慢，因爲書上的推導我確實只是小小了解，並沒有消化。也沒有完全理解他們的精髓，所以又什麼錯誤的還需要高手指點。呵呵。
1.普及一下排序穩定，所謂排序穩定就是指：如果兩個數相同，對他們進行的排序結果爲他們的相對順序不變。例如A={1,2,1,2,1}這裏排序之後是A = {1,1,1,2,2} 穩定就是排序後第一個1就是排序前的第一個1，第二個1就是排序前第二個1，第三個1就是排序前的第三個1。同理2也是一樣。這裏用顏色標明瞭。不穩定呢就是他們的順序不應和開始順序一致。也就是可能會是A={1,1,1,2,2}這樣的結果。
2.普及一下原地排序：原地排序就是指不申請多餘的空間來進行的排序，就是在原來的排序數據中比較和交換的排序。例如快速排序，堆排序等都是原地排序，合併排序，計數排序等不是原地排序。
3.感覺誰最好，在我的印象中快速排序是最好的，時間複雜度：n*log(n)，不穩定排序。原地排序。他的名字很棒，快速嘛。當然快了。我覺得他的思想很不錯，分治，而且還是原地排序，省去和很多的空間浪費。速度也是很快的，n*log(n)。但是有一個軟肋就是如果已經是排好的情況下時間複雜度就是n*n,不過在加入隨機的情況下這種情況也得以好轉，而且他可以做任意的比較，只要你能給出兩個元素的大小關係就可以了。適用範圍廣，速度快。
4.插入排序：n*n的時間複雜度，穩定排序，原地排序。插入排序是我學的第一個排序，速度還是很快的，特別是在數組已排好了之後，用它的思想來插入一個數據，效率是很高的。因爲不用全部排。他的數據交換也很少，只是數據後移，然後放入要插入的數據。（這裏不是指調用插入排序，而是用它的思想）。我覺得，在數據大部分都排好了，用插入排序會給你帶來很大的方便。數據的移動和交換都很少。
5.冒泡排序，n*n的時間複雜度，穩定排序，原地排序。冒泡排序的思想很不錯，一個一個比較，把小的上移，依次確定當前最小元素。因爲他簡單，穩定排序，而且好實現，所以用處也是比較多的。還有一點就是加上哨兵之後他可以提前退出。
6.選擇排序，n*n的時間複雜度， 穩定排序，原地排序。選擇排序就是冒泡的基本思想，從小的定位，一個一個選擇，直到選擇結束。他和插入排序是一個相反的過程，插入是確定一個元素的位置，而選擇是確定這個位置的元素。他的好處就是每次只選擇確定的元素，不會對很多數據進行交換。所以在數據交換量上應該比冒泡小。
7.插入排序，選擇排序，冒泡排序的比較，他們的時間複雜度都是n*n。我覺得他們的效率也是差不多的，我個人喜歡冒泡一些，因爲要用它的時候數據多半不多，而且可以提前的返回已經排序好的數組。而其他兩個排序就算已經排好了，他也要做全部的掃描。在數據的交換上，冒泡的確比他們都多。呵呵。舉例說明插入一個數據在末尾後排序，冒泡只要一次就能搞定，而選擇和插入都必須要n*n的複雜度才能搞定。就看你怎麼看待咯。
8.合併排序：n*log(n)的時間複雜度， 穩定排序，非原地排序。他的思想是分治，先分成小的部分，排好部分之後合併，因爲我們另外申請的空間，在合併的時候效率是0(n)的。速度很快。貌似他的上限是n*log(n)，所以如果說是比較的次數的話，他比快速排序要少一些。對任意的數組都能有效地在n*log(n)排好序。但是因爲他是非原地排序，所以雖然他很快，但是貌似他的人氣沒有快速排序高。
9.堆排序：n*log(n)的時間複雜度， 非穩定排序，原地排序。他的思想是利用的堆這種數據結構，堆可以看成一個完全二叉樹，所以在排序中比較的次數可以做到很少。加上他也是原地排序，不需要申請額外的空間，效率也不錯。可是他的思想感覺比快速難掌握一些。還有就是在已經排好序的基礎上添加一個數據再排序，他的交換次數和比較次數一點都不會減少。雖然堆排序在使用的中沒有快速排序廣泛，但是他的數據結構和思想真的很不錯，而且用它來實現優先隊列，效率沒得說。堆，還是要好好學習掌握的。
10.希爾排序：n*log(n)的時間複雜度(這裏是錯誤的，應該是n^lamda(1 < lamda < 2), lamda和每次步長選擇有關。)， 非穩定排序，原地排序。主要思想是分治，不過他的分治和合並排序的分治不一樣，他是按步長來分組的，而不是想合併那樣左一半右一半。開始步長爲整個的長度的一半。分成nLen/2個組，然後每組排序。接個步長減爲原來的一半在分組排序，直到步長爲1，排序之後希爾排序就完成了。這個思路很好，據說是插入排序的升級版，所以在實現每組排序的時候我故意用了插入排序。我覺得他是一個特別好的排序方法了。他的缺點就是兩個數可能比較多次，因爲兩個數據會多次分不過他們不會出現數據的交換。效率也是很高的。
11.快速排序，堆排序，合併排序，希爾排序的比較，他們的時間複雜的都是n*log(n)，我認爲在使用上快速排序最廣泛，他原地排序，雖然不穩定，可是很多情況下排序根本就不在意他是否穩定。他的比較次數是比較小的，因爲他把數據分成了大和小的兩部分。每次都確定了一個數的位置，所以理論上說不會出現兩個數比較兩次的情況，也是在最後在交換數據，說以數據交換上也很少。合併排序和堆排序也有這些優點，但是合併排序要申請額外的空間。堆排序堆已經排好的數據交換上比快速多。所以目前快速排序用的要廣泛的多。還有他很容易掌握和實現。
12.計數排序：n的時間複雜度，穩定排序，非原地排序。他的思想比較新穎，就是先約定數據的範圍不是很大，而且數據都是整數(或能定位到整數)的情況，然後直接申請一個空間。把要排序的數組A的元素值與申請空間B的下標對應，然後B中存放該下標元素值的個數，從而直接定位A中每個元素的位置。這樣效率只爲n。因爲比較很特殊，雖然很快，但是用的地方並不多。
13.基數排序：n的時間複雜度，穩定排序，非原地排序。他的思想是數據比較集中在一個範圍，例如都是4位數，都是5位數，或數據有多個關鍵字，我們先從各位開始排，然後排十位，依次排到最高位，因爲我們可以用一個n的方法排一位，所以總的方法爲d*n的複雜度。關鍵字也一樣，我們先排第3個關鍵字，在排第3個關鍵字，最後排第一個關鍵字。只有能保證每個關鍵字在n的時間複雜度完成，那麼整個排序就是一個d*n的時間複雜度。所以總的速度是很快的。不過有一點就是要確保關鍵字能在n的時間複雜度完成。
14.桶排序：n的時間複雜度，穩定排序，非原地排序。主要思路和基數排序一樣，也是假設都在一個範圍例如概率都在0-1，而且分佈還挺均勻，那麼我們也是和基數排序一樣對一個數把他劃分在他指定的區域。然後在連接這些區域就可以了。書上對每個區域使用鏈表的存儲，我認爲在寸小區域的時候也會有時間在裏面。所以只是理論上的n時間複雜度。這種思路是不錯的。呵呵。
15.計數排序，基數排序，桶排序的比較，我覺得他們都很有思想，不過都是在特定情況下才能發揮最大的效果。雖然效率很高，但是用的不會很廣泛。他們之間我更喜歡計數排序，來個映射的方式就直接找到了自己的位置，很高明。和基數排序和同排序只是理論上的n時間複雜度，基數排序要確定一個關鍵字的排序是n複雜度的，桶排序要確定每個區域的排序是n複雜度的。
16.排序算法的最後感悟：黑格爾說過：存在即合理。所以這些排序的算法都是很好的，他確實給了我們思想上的幫助。感謝前人把精華留給了我們。我得到的收穫很大，總結一下各自排序的收穫：
冒泡：好實現，速度不慢，使用於輕量級的數據排序。
插入排序：也使用於小數據的排序，但是我從他的思想中學到怎麼插入一個數據。呵呵，這樣就知道在排好的數據裏面，不用再排序了，而是直接調用一下插入就可以了。
選擇排序：我學會了怎麼去獲得最大值，最小值等方法。只要選擇一下，不就可以了。
合併排序：我學會分而治之的方法，而且在合併兩個數組的時候很適用。
堆排序：可以用它來實現優先隊列，而且他的思想應該給我加了很多內力。
快速排序：本來就用的最多的排序，對我的幫助大的都不知道怎麼說好。
希爾排序：也是分治，讓我看到了分治的不同，原來還有這種思想的存在。
計數排序，基數排序，桶排序：特殊情況特殊處理。
附上我學習這裏排序的連接
基數排序 計數排序