算法大类的划分
交换排序： 包括冒泡排序，快速排序。
选择排序： 包括直接选择排序，堆排序。
插入排序： 包括直接插入排序，希尔排序。
归并排序： 包括归并排序
分配排序： 箱排序、基数排序
冒泡排序（BubbleSort）
冒泡排序是最慢的排序算法。在实际运用中它是效率最低的算法。它通过一趟又一趟地比较数组中的每一个元素，使较大的数据下沉，较小的数据上升。
插入排序（InsertSort）
插入排序通过把序列中的值插入一个已经排序好的序列中，直到该序列的结束。插入排序是对冒泡排序的改进。
选择排序（SelectSort）
选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。
快速排序（QuickSort）
通过快速排序将要排序的数据分为独立的两部分，其中一部分的数据比另外一部分的数据都要小，然后再按照此方法对这两部分数据分别再进行快速排序，整个过程可以递归进行，以此达到整个序列都有序。
性能优缺点：
时间复杂度：快速排序比较特殊，它相当依赖数据的随机性。假设对一个已经排序好的序列进行排序，快速排序的时间复杂度将会退化到O(n²)，这是最坏情况。而在最好情况下，每次都能将序列二等分，此时快速排序的时间复杂度为线性对数级O(nlog2n)。所以大部分情况下快速排序性能是比较高的。针对原始快速排序的缺点，扩展出许多快速排序的改进算法，例如平衡快排、外部快排、三向切分快排、三路基数快排等。
空间复杂度：由于通过递归实现，所以对内存是有一定程度的依赖，要注意内存溢出问题。
稳定性：不稳定
例子：JAVA的sort方法对基本类型的排序使用的就是快速排序，超过某个长度可能仍会使用归并，原因不稳定性
归并排序（MergeSort）
归并排序（MERGE-SORT）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。和快速排序有一定的相似性。同快速排序一样使用递归，所以对内存占用仍然较高，但他是稳定的。
可以用两句话区分：快速是分隔排序分隔排序...，归并是分隔分隔...合并
时间复杂度：时间复杂度为O(nlog₂n) 这是该算法中最好、最坏和平均的时间性能。
空间复杂度：O(n)
稳定性：稳定
例子：java对复杂对象的排序使用的归并排序，当然都是优化过的
堆排序（HeapSort）
堆排序(Heapsort)是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素。未使用递归方式，对于数据量较大级别的时候适合使用，数据较小时不适合，因为会在堆建立的时候开销较大。
时间复杂度：O(n*logn)
空间复杂度：O(1)
稳定性：不稳定
希尔排序（ShellSort）
Shell排序通过将数据分成不同的组，先对每一组进行排序，然后再对所有的元素进行一次插入排序，以减少数据交换和移动的次数。是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。
时间复杂度：O(n²)
空间复杂度：O(1)
稳定性：不稳定
算法性能对比如下图
