從六月初開始看演算法導論，陸陸續續看了有2個月了，但實際看的時間只有半個月左右。這期間都忙著找導師、期末考試，同時還回家修養了十來天。真正專心的看演算法是在離家返校後，由於沒有考試和作業的煩惱，天天都沉浸在演算法中，感覺效率較高。這段時間學到的東西較多，下面來總結一下：
比較排序有：插入排序法、合併排序法、堆排序法、氣泡排序法、選擇排序法、快速排序法等等、
非比較排序有：計數排序法、基數排序法、桶排序法。
下面以我的理解來分別說說它們各自的特點。不過在此之前，我先闡述兩個概念：原地排序 、穩定排序
原地排序：如果對陣列a進行排序，則這些資料是在a中進行重新排序的，在任何時候，至多只有其中的常數個數字是儲存在陣列之外的。
穩定排序：原陣列中相同元素的相對位置（即前後關係）在經過排序後仍然不變。例如a[5]=,經過穩定排序後為：a[5]=.
誰最實用？對於較短的陣列，比如說元素個數才十幾二十個，用氣泡排序法就可以了，因為我們大多數人對氣泡排序法可謂是信手拈來，可以不假思索就可以寫出，儘管其時間複雜度比較大。當然快速排序法是非常值得推薦的，他的適用範圍很廣，用的十分普遍。
插入排序：時間複雜度：o(n*n).是原定排序，穩定排序(在本文中所有說穩定排序的意思是可以是穩定排序，對於是否是穩定排序，還取決於具體的程式，看進行資料間比較時是否帶等號，但是快速排序肯定不是穩定排序)。其實我們玩鬥地主，摸牌的過程就是在進行插入排序！當原始陣列為正序排列時，所用時間最短；當原始陣列為逆序排序時，所用時間最長。所以插入排序適合於原陣列大多數元素已經排好的情況。(所謂正序、逆序只是相對的概念，如果要對陣列從小到大排序，則如果原陣列本身是從大到小排列的，則稱為逆序，否則稱為正序)。
合併排序：時間複雜度：o(nlogn).不是原地排序，可以是穩定排序。它和快速排序一樣是基於分而治之的思想的（稍有不同），但是它比快速排序要快一點。儘管如此，由於它不是原地排序，需要占用較多空間，所以運用沒有快速排序廣泛。它和插入排序相比，它的最壞運**況是o(nlogn)，插入排序的最壞運**況為o(n*n)，但插入排序中的常數因子使得在n比較小時，執行要更快一點。
氣泡排序：
時間複雜度為：o(n*n)，原地排序，穩定排序。由於平常遇到的排序都很簡單，並且大家可以對氣泡排序信手拈來，因此用的十分普遍。
選擇排序：時間複雜度為：o(n*n)，原地排序，穩定排序。實際上，選擇排序和氣泡排序的思想上是一致的，只是在具體操作中使用了一點技巧，避免了資料的多次交換，因此執行時間比氣泡排序快一點。
堆排序：時間複雜度：o(nlogn).是原地排序。它是將插入排序和合併排序的優點集於一身。像插入排序一樣是原地排序，像合併排序一樣執行時間為o(nlogn).雖然堆排序是乙個漂亮的演算法，但是實際中，快速排序的乙個好的實現往往要優於堆排序。但是堆有個很常見的應用：作為高效的優先順序佇列。
快速排序：時間複雜度：o(nlogn),不穩定排序，原地排序。最壞的執行時間為o(n*n)，它的執行時間與劃分的對稱性有關。加入隨機化後，在平均情況下，劃分就能比較均勻，從而就能獲得較好效能。
由定理可知，比較排序時間複雜度最好為o(nlogn)，在上述的比較排序演算法中，時間複雜度為o(nlogn)較好的演算法有：合併排序、堆排序、快速排序。其中快速排序運用最廣泛，因為合併排序不是原地排序，需占用較多空間，堆排序的資料交換比較多。
計數排序：
o(n),穩定排序、不是原地排序。其思想比較獨特，運用條件是陣列的元素的值域在某乙個範圍內，並且由於不是原地排序，需要占用額外的記憶體，所以運用不是很廣。
基數排序：
o(n),穩定排序、不是原地排序。基數排序就是不斷地呼叫計數排序。其思想比較新穎，在進行比較兩個數的大小是反其道而行之，先從個位數開始比較。相比於從高位開始比較，它避免了記錄中間過程的值。
桶排序：o(n),穩定排序、不是原地排序。也是基於分而治之的思想，先將序列進行分類，然後分別處理，最後再合併。與合併演算法不同的是，合併的時候不需要進行比較。
上述的非比較排序中，其時間複雜度都是線性的，由於是非比較的排序，所以比較排序演算法的下界o(nlogn)就不適用了。他們都只有在一些特定的條件下使用，因此運用不是很廣泛，但是這些思想卻是值得我們學習的。！
比較排序： 插入排序
合併排序
堆排序氣泡排序
選擇排序
快速排序
非比較排序：
計數排序
基數排序
桶排序原文：
演算法導論 讀書筆記 排序演算法總結
排序演算法目錄 1.插入排序 2.歸併排序 3.堆排序 4.快速排序 5.計數排序 6.基數排序 7.桶排序 一.插入排序 1.第乙個元素認為已經排好序了 2.從第二個元素開始考慮，考慮第j個元素 3.從後往前比較，前面數大於第j個元素，則往後挪乙個位置 4.挪到數小於第j個元素，或者挪完，此時因為...
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