目錄
1、冒泡算法排序
具體的算法代碼：12_冒泡算法的代碼實現.py
冒泡排序的時間複雜度爲O(n^2)，這種排序算法是穩定的。
優化：有可能在中間的某一步就排好序了，這時就不用再往下執行排序了。
2、選擇排序算法
代碼實現：07_選擇排序法代碼實現.py ；
選擇排序算法的時間複雜度爲O(n^2)，沒有辦法進行優化，因爲要確定元素是最小的，這種排序算法不穩定。
3、排序算法（附鏈接）
冒泡排序：
第一輪：從左到右相鄰元素比較，較大元素放在後面，第一輪下來，就會把最大的元素放在最右邊；
第二輪：從左到n-1個數，會把第二大的數移到倒數第二個位置
依次類推。
時間複雜度爲O(n^2), 空間複雜度O(1)(不需要額外的空間)；
冒泡排序是一個穩定的排序方式【穩定：有重複的數字時，如出現在前面的2，排完序後，它還是在前面】；
當數組已經排好序時，可以設置停止條件，如：在一次交換搜索中，並沒有發生交換，表明該數組已排好序了，所以需要停止
選擇排序：
第一輪，會記錄下最大值的索引，最後將最後一個元素與最大值的索引位置處進行交換；
第二輪，找第二大，最後將其與倒數第二個位置交換；
依次類推。
交換次數O(n)，不穩定，費適應（沒有辦法早停），時間複雜度爲O(n^2)
插入排序：
和摸牌類似，邊摸牌邊將牌放入對應的位置。
拿到第一個數，放在第一個位置；再拿到第二個數，和以一個數比較放在其前或後；再拿到第三個數，與已有的兩個數比較放在對應位置，從倒數第一個數比較如果小於倒數第一個數，二者交換位置後，再將其與倒數第二個數比較；
是穩定的，時間複雜度爲O(n^2)
希爾排序：
當數組很小時，插入排序是非常快的。插入排序的簡單擴展，用到的不是非常多。【希爾排序不會】
上面是幾種排序比較慢的方法，下面是幾種比較快的方式（計數排序，以及後面的排序方法都非常重要）
計數排序：
適用範圍：數字比較集中，即range範圍小；有很多重複的數字
首先找到最大值和最小值（也是找到了範圍），分配range（max-min+1）個位置，遍歷並計數，統計每個數出現的次數，並放在對應的位置，最後展開還原數組
時間複雜度爲O(n)，缺點是需要額外的空間（當range範圍非常大時，需要的空間較大）
歸併排序(採用的是分治算法)：
時間複雜度爲nlogn(遞歸，可以用主項定理進行分析)，空間複雜度爲O(n),
改進：對小型子矩陣使用插入排序；測試數組是否已經按順序排序，如果第一個的最大值已經小於第二個的最小值，此時直接合並就行
快速排序【最重要的排序方式】
(也採用的是分治算法)
快速排序，遞歸：先找兩個指針指向第二個數和最後一個數，兩個指針的數分別與第一個數比較，如果cur1指的數大於第一個數，cur2指的數小於第一個數，讓兩個指針的數交換位置；如果不滿足繼續往下找，直到cur1找到大於第一個數和cur2找到小於第一個數，再交換位置【注意：cur1是從左往右找比第一個數大的數，cur2是從右往左找比第一個數小的數】，直到cur1、cur2出現交集爲止。結束一次後，再把第一個數與交集位置的數互換，此時在該數的左邊都是小於它的數，右邊都是大於它的數，再使左右兩邊都進入遞歸，從而最終實現排序(代碼實現的和這個有點不一樣，代碼是利用了python的優勢)
最優時間複雜度O(nlogn)(第一個數剛好在排序後的中間)，最壞時間複雜度爲O(n^2)，不需要額外的空間，所以最常使用快速排序
改進：不選擇第一個數，每次都選擇中間那個數，可以在某種程度上避免最壞時間複雜度。