一、氣泡排序（Bubble Sort）
氣泡排序是一種簡單的排序演算法。它重複地走訪過要排序的數列，一次比較兩個元素，如果它們的順序錯誤就把它們交換過來。走訪數列的工作是重複地進行直到沒有再需要交換，也就是說該數列已經排序完成。這個演算法的名字由來是因為越小的元素會經由交換慢慢“浮”到數列的頂端。
1.1演算法複雜度
時間平均複雜度：O(n^2) 最壞複雜度:O(n^2) 最好複雜度: O(n) 空間複雜度: O(1) 穩定
1.2演算法過程描述
<1>比較相鄰的元素。如果第一個比第二個大，就交換它們兩個；
<2>對每一對相鄰元素作同樣的工作，從開始第一對到結尾的最後一對，這樣在最後的元素應該會是最大的數；
<3>針對所有的元素重複以上的步驟，除了最後一個；
<4>重複步驟1~3，直到排序完成。
1.3程式碼實現
1.4執行Log資訊
二、選擇排序（Selection Sort）
選擇排序(Selection-sort)是一種簡單直觀的排序演算法。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，然後，再從剩餘未排序元素中繼續尋找最小（大）元素，然後放到已排序序列的末尾。以此類推，直到所有元素均排序完畢。
2.1演算法複雜度
時間平均複雜度：O(n^2) 最壞複雜度:O(n^2) 最好複雜度: O(n^2) 空間複雜度: O(1) 不穩定
2.2演算法過程描述
n個記錄的直接選擇排序可經過n-1趟直接選擇排序得到有序結果。具體演算法描述如下：
<1>初始狀態：無序區為R[1..n]，有序區為空；
<2>第i趟排序(i=1,2,3…n-1)開始時，當前有序區和無序區分別為R[1..i-1]和R(i..n）。該趟排序從當前無序區中-選出關鍵字最小的記錄 R[k]，將它與無序區的第1個記錄R交換，使R[1..i]和R[i+1..n)分別變為記錄個數增加1個的新有序區和記錄個數減少1個的新無序區；
<3>n-1趟結束，陣列有序化了。
2.3程式碼實現
2.4執行Log資訊
三、插入排序（Insertion Sort）
插入排序（Insertion-Sort）的演算法描述是一種簡單直觀的排序演算法。它的工作原理是通過構建有序序列，對於未排序資料，在已排序序列中從後向前掃描，找到相應位置並插入。
3.1演算法複雜度
時間平均複雜度：O(n^2) 最壞複雜度:O(n^2) 最好複雜度: O(n) 空間複雜度: O(1) 穩定
3.2演算法過程描述
一般來說，插入排序都採用in-place在陣列上實現。具體演算法描述如下：
<1>從第一個元素開始，該元素可以認為已經被排序；
<2>取出下一個元素，在已經排序的元素序列中從後向前掃描；
<3>如果該元素（已排序）大於新元素，將該元素移到下一位置；
<4>重複步驟3，直到找到已排序的元素小於或者等於新元素的位置；
<5>將新元素插入到該位置後；
<6>重複步驟2~5。
3.3程式碼實現
3.4執行Log資訊
四、希爾排序（Shell Sort）
1959年Shell發明，第一個突破O(n2)的排序演算法，是簡單插入排序的改進版。它與插入排序的不同之處在於，它會優先比較距離較遠的元素。希爾排序又叫縮小增量排序。
4.1演算法複雜度
時間平均複雜度：O(n^1.3) 最壞複雜度:O(n^2) 最好複雜度: O(n) 空間複雜度: O(1) 不穩定
4.2演算法過程描述
先將整個待排序的記錄序列分割成為若干子序列分別進行直接插入排序，具體演算法描述：
<1>選擇一個增量序列t1，t2，…，tk，其中ti>tj，tk=1；
<2>按增量序列個數k，對序列進行k 趟排序；
<3>每趟排序，根據對應的增量ti，將待排序列分割成若干長度為m 的子序列，分別對各子表進行直接插入排序。僅增量因子為1 時，整個序列作為一個表來處理，表長度即為整個序列的長度。
4.3程式碼實現
4.4執行Log資訊
五、歸併排序（Merge Sort）
歸併排序是建立在歸併操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用。將已有序的子序列合併，得到完全有序的序列；即先使每個子序列有序，再使子序列段間有序。若將兩個有序表合併成一個有序表，稱為2-路歸併。
5.1演算法複雜度
時間平均複雜度：O(nlog2^n) 最壞複雜度:O(nlog2^n) 最好複雜度: O(nlog2^n) 空間複雜度: O(n) 穩定
5.2演算法過程描述
<1>把長度為n的輸入序列分成兩個長度為n/2的子序列；
<2>對這兩個子序列分別採用歸併排序；
<3>將兩個排序好的子序列合併成一個最終的排序序列。
5.3程式碼實現
5.4執行Log信
六、快速排序（Quick Sort）
快速排序的基本思想：通過一趟排序將待排記錄分隔成獨立的兩部分，其中一部分記錄的關鍵字均比另一部分的關鍵字小，則可分別對這兩部分記錄繼續進行排序，以達到整個序列有序。
6.1演算法複雜度
時間平均複雜度：O(nlog2^n) 最壞複雜度:O(n^2) 最好複雜度: O(nlog2^n) 空間複雜度: O(nlog2^n) 不穩定
6.2演算法過程描述
快速排序使用分治法來把一個串（list）分為兩個子串（sub-lists）。具體演算法描述如下：
<1>從數列中挑出一個元素，稱為 “基準”（pivot）；
<2>重新排序數列，所有元素比基準值小的擺放在基準前面，所有元素比基準值大的擺在基準的後面（相同的數可以到任一邊）。在這個分割槽退出之後，該基準就處於數列的中間位置。這個稱為分割槽（partition）操作；
<3>遞迴地（recursive）把小於基準值元素的子數列和大於基準值元素的子數列排序。
6.3程式碼實現
6.4執行Log資訊
七、堆排序（Heap Sort）
堆排序（Heapsort）是指利用堆這種資料結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。
7.1演算法複雜度
時間平均複雜度：O(nlog2^n) 最壞複雜度:O(nlog2^n) 最好複雜度: O(nlog2^n) 空間複雜度: O(1) 不穩定
7.2演算法過程描述
<1>將初始待排序關鍵字序列(R1,R2….Rn)構建成大頂堆，此堆為初始的無序區；
<2>將堆頂元素R[1]與最後一個元素R[n]交換，此時得到新的無序區(R1,R2,……Rn-1)和新的有序區(Rn),且滿足R[1,2…n-1]<=R[n]；
<3>由於交換後新的堆頂R[1]可能違反堆的性質，因此需要對當前無序區(R1,R2,……Rn-1)調整為新堆，然後再次將R[1]與無序區最後一個元素交換，得到新的無序區(R1,R2….Rn-2)和新的有序區(Rn-1,Rn)。不斷重複此過程直到有序區的元素個數為n-1，則整個排序過程完成。
7.3程式碼實現
7.4執行Log資訊
八、計數排序（Counting Sort）
計數排序不是基於比較的排序演算法，其核心在於將輸入的資料值轉化為鍵儲存在額外開闢的陣列空間中。 作為一種線性時間複雜度的排序，計數排序要求輸入的資料必須是有確定範圍的整數。
8.1演算法複雜度
時間平均複雜度：O(n+k) 最壞複雜度:O(n+k) 最好複雜度: O(n+k) 空間複雜度: O(n+k) 穩定
8.2演算法過程描述
<1>找出待排序的陣列中最大和最小的元素；
<2>統計陣列中每個值為i的元素出現的次數，存入陣列C的第i項；
<3>對所有的計數累加（從C中的第一個元素開始，每一項和前一項相加）；
<4>反向填充目標陣列：將每個元素i放在新陣列的第C(i)項，每放一個元素就將C(i)減去1。
8.3程式碼實現
8.4執行Log資訊
終於結束了，最後附兩張快速排序和堆排序的動態展示圖！！！！覺得不錯的記得點個喜歡/關注哦！????
附:
