冒泡排序：
冒牌排序是最经常见的排序算法之一了，因为太简单了，思路正如名字一样，冒泡---把小的往上(前)冒，直到最后有序
function sortArr($arr)
{
$length = count($arr);
for($i=0;$i<$length-1;$i++)
{
for($k=$length-1;$k>$i;$k--){
if($arr[$k]<$arr[$k-1]){
$arr[$k] = $arr[$k] ^ $arr[$k-1];
$arr[$k-1] = $arr[$k] ^ $arr[$k-1];
$arr[$k] = $arr[$k] ^ $arr[$k-1];
}
}
}
}
以上为冒泡排序主要代码
插入排序：
首先就是待排序数组第一个默认有序，接着看第二个元素与前面有序元素(即第一个)，如果第二个元素小于第一个元素，就把第二个元素插入到第一个元素前面，这样前面两个元素就是有序的；接下来第三个元素先和前面排序好的第二个元素比较，如果比第二个小就插入到第二个元素之前，这样再和第一个元素比较(这么说不会饶吧),然后我们这里注意到，第三个元素要和第二个元素比较，比第二个元素小就插入到第二个元素之前，再和第一个元素比较，如果比第一个元素小，就插入到第一个元素里，那我们是不是可以优化减少交换次数呢？也就是我们省去和第二个元素交换；
假设数组如下，前面两个元素23,25已经有序：
| 23 | 25 | 22 | 12 | 8 | 7 |
默认情况下22先和25比较，因为比25小，所以插入到25之前
| 23 | 22 | 25 | 12 | 8 | 7 |
这样有一次交换IO吧，接下来22又和23比较，发生22比23小，于是又交换啦！
我们的优化方法是用一个临时变量$tmp存储待比较的那个值，和前面有序数组比较，如果待比较值小于前面的值，就把前面的值复制一份到他下标下一个元素位置，直到遇到比他小的$tmp就和当前元素交换。
function insertSort($arr)
{
$len = count($arr);
//默认第一个元素有序，所以下标从1开始;
for($i=1;$i<$len;$i++){
$tmp = $arr[$i];
for($j=$i;$j>0&&$arr[$j-1]>$tmp;$j--)
{
$arr[$j] = $arr[$j-1];
}
$arr[$j]=$tmp;
}
}
选择排序：
感觉和插入排序很像，首先是把数组第一个元素当做是最小的元素，有序啦，然后遍历整个数组，找出最小的一个元素，和第一个元素交换(第一个元素也小于它),于是真正意义上的最小元素就已经在数组开头第一个下标位置了。
function selectionSort(&$array){
$len=count($array);
for($i=0;$i<$len-1;$i++){
$min=$i;
for($j=$i+1;$j<$len;$j++){
//表明当前最小的还比当前的元素大
min = $array[$min]>$array[$j]?$j:$min;
}
if($min!=$i){
$array[$min] = $array[$min] ^ $array[$i];
$array[$i] = $array[$min] ^ $array[$i];
$array[$min] = $array[$min] ^ $array[$i];
}
}
return $array;
}
希尔排序：
function shell_sort($arr){
$len = count($arr);
$f = 3;// 定义因子
$h = 1;// 最小为1
while ($h < $len/$f){
$h = $f*$h + 1; // 1, 4, 13, 40, 121, 364, 1093, ...
}
while ($h >= 1){
for ($i = $h; $i < $len; $i++){
for ($j = $i; $j >= $h; $j -= $h){
if ($arr[$j] < $arr[$j-$h]){
$temp = $arr[$j];
$arr[$j] = $arr[$j-$h];
$arr[$j-$h] = $temp;
}
}
}
$h = intval($h/$f);
}
}
希尔排序是基于插入排序的，正如插入排序，如果我的最小值在最后面，那么他是不是需要N-1次移动，希尔排序改进了这个缺点。希尔排序思想是使数组任意间隔为h的元素都是有序，比如某个时间这个h是3，也就是数组第一个，第四个，第七个……为一组有序，第二个，第五个，第八个为一组有序^-^懂了吧，此文虽然说是O(N^2)级别算法，但是希尔排序是突破了这个限制的，严格来说比O(N^2)快很多。
emmm相信很多人会有疑问$h为什么要这么设置，其实这个问题不好说，算法一书也说至今无法证明哪一个递增序列是最好的，而使用递增序列1,4,13,40,121,364……所需要的比较次数不会超出N的若干倍乘以递增序列长度，并且大量的实验证明平均每个增幅所带来的比较次数约为N1/5