排序算法1——图解冒泡排序及其实现（三种方法，基于模板及函数指针）
排序算法2——图解简单选择排序及其实现
排序算法3——图解直接插入排序以及折半（二分）插入排序及其实现
排序算法4——图解希尔排序及其实现
排序算法5——图解堆排序及其实现
排序算法6——图解归并排序及其递归与非递归实现
排序算法7——图解快速排序以及不同CUTOFF的时间测试
排序算法8——图解表排序
排序算法9——图解桶排序及其实现
排序算法10——图解基数排序（次位优先法LSD和主位优先法MSD）
排序算法——比较与总结
排序算法效率比较
不存在绝对意义上最佳的方法，这些排序方法分别适用于不同的条件下
| 排序方法 | 平均时间复杂度 | 最坏情况下时间复杂度 | 额外空间复杂度 | 稳定性 |
|---|---|---|---|---|
| 简单选择排序 | O（N2） | O（N2） | O（1） | 不稳定 |
| 冒泡排序 | O（N2） | O（N2） | O（1） | 稳定 |
| 直接插入排序 | O（N2） | O（N2） | O（1） | 稳定 |
| 希尔排序 | O（Nd），1<d<2 |
O（N2） | O（1） | 不稳定 |
| 堆排序 | O（NlogN） | O（NlogN） | O（1） | 不稳定 |
| 快速排序 | O（NlogN） | O（N2） | O（logN） | 不稳定 |
| 归并排序 | O（NlogN） | O（NlogN） | O（N） | 稳定 |
| 基数排序 | O（D（N+R） | O（D（N+R） | O（N+R） | 稳定 |
时间复杂度最低的方法——基数排序
它借助
O（N+R）的辅助空间和严格限制的元素数据类型，仅需要O（D（N+R））的时间复杂度
适用于处理数量大、关键字取值范围有限的序列。同时，它是稳定的排序。
除基数排序外，其他的方法都是建立在比较和交换操作上的，
决定它们性能的是比较、交换（主要是比较）的次数和是否需要额外空间保存临时值
具有O(N2)时间复杂度的方法——简单选择、直接插入、冒泡排序
当元素规模N较小或基本有序时，它们是比较好的排序方法。
简单选择排序是不稳定的，直接插入和冒泡排序是稳定的。
具有O(Nlog2N)时间复杂度的方法
1）堆排序
在栈顶元素输出后需要寻找下一个堆顶元素，在寻找的过程中不断将问题规模减小
堆排序在空间复杂度上表现出色，仅需要常数个额外空间
2）快速排序
在寻找主元以后，序列划分为两个部分，两个部分内部各自进行比较交换，两个部分之间没有进行比较
然而，在最坏情况下，快速排序可能导致O（N2）的时间复杂度
另外，快速排序需要O（log2N）深度的栈空间
3）归并排序
始终将规模减半再进行排序，在规模为N时再进行复杂度为
O（N）的归并操作
归并排序需要O（N）的额外空间