演算法複雜度分為時間複雜度和空間複雜度。其中， 時間複雜度是指執行演算法所需要的計算工作量；而空間複雜度是指執行這個演算法所需要的記憶體空間。
演算法的複雜性體現在執行該演算法時的計算機所需資源的多少上，計算機資源最重要的是時間和空間資源，因此複雜度分為時間和空間複雜度。用大o表示。
常見的時間複雜度（按效率排序）
冒泡法：第一趟：相鄰的兩數相比，大的往下沉。最後乙個元素是最大的。
第二趟：相鄰的兩數相比，大的往下沉。最後乙個元素不用比。
時間複雜度：o(n^2)
穩定性：穩定
改進：如果一趟比較沒有發生位置變換，則認為排序完成
選擇排序法：每一次從待排序的資料元素中選出最小（或最大）的乙個元素，存放到序列的起始位置，直到全部排完。
時間複雜度：o(n^2)
穩定性：不穩定
列表被分為有序區和無序區兩個部分。最初有序區只有乙個元素。
每次從無序區選擇乙個元素，插入到有序區的位置，直到無序區變空。
其實就相當於摸牌：
時間複雜度：o(n^2)
穩定性：穩定
取乙個元素p（通常是第乙個元素，但是這是比較糟糕的選擇），使元素p歸位（把p右邊比p小的元素都放在它左邊，在把空缺位置的左邊比p大的元素放在p右邊）；
列表被p分成兩部分，左邊都比p小，右邊都比p大；
遞迴完成排序。
時間複雜度：o(nlogn)，一般情況是o(nlogn)，最壞情況（逆序）：o（n^2）
穩定性：不穩定
特點：就是快
步驟：建立堆
得到堆頂元素，為最大元素
去掉堆頂，將堆最後乙個元素放到堆頂，此時可通過一次調整重新使堆有序。
堆頂元素為第二大元素。
重複步驟3，直到堆變空。
時間複雜度：o(nlogn)，
穩定性：不穩定
特點：通常都比快排慢
回顧一下堆排的過程：
1. 建立最大堆（堆頂的元素大於其兩個兒子，兩個兒子又分別大於它們各自下屬的兩個兒子... 以此類推）
2. 將堆頂的元素和最後乙個元素對調（相當於將堆頂元素（最大值）拿走，然後將堆底的那個元素補上它的空缺），然後讓那最後乙個元素從頂上往下滑到恰當的位置（重新使堆最大化）。
3. 重複第2步。
這裡的關鍵問題就在於第2步，堆底的元素肯定很小，將它拿到堆頂和原本屬於最大元素的兩個子節點比較，它比它們大的可能性是微乎其微的。實際上它肯定小於其中的乙個兒子。而大於另乙個兒子的可能性非常小。於是，這一次比較的結果就是概率不均等的，根據前面的分析，概率不均等的比較是不明智的，因為它並不能保證在糟糕情況下也能將問題的可能性削減到原本的1/2。可以想像一種極端情況，如果a肯定小於b，那麼比較a和b就會什麼資訊也得不到——原本剩下多少可能性還是剩下多少可能性。
在堆排裡面有大量這種近乎無效的比較，因為被拿到堆頂的那個元素幾乎肯定是很小的，而靠近堆頂的元素又幾乎肯定是很大的，將乙個很小的數和乙個很大的數比較，結果幾乎肯定是「小於」的，這就意味著問題的可能性只被排除掉了很小一部分。
這就是為什麼堆排比較慢（堆排雖然和快排一樣複雜度都是o(nlogn)但堆排複雜度的常係數更大）。
mackay也提供了乙個修改版的堆排：每次不是將堆底的元素拿到上面去，而是直接比較堆頂（最大）元素的兩個兒子，即選出次大的元素。由於這兩個兒子之間的大小關係是很不確定的，兩者都很大，說不好哪個更大哪個更小，所以這次比較的兩個結果就是概率均等的了
思路：一次歸併：將現有的列表分為左右兩段，將兩段裡的元素逐一比較，小的就放入新的列表中。比較結束後，新的列表就是排好序的。
然後遞迴。
時間複雜度：o(nlogn)
穩定性：穩定
快排、堆排和歸併的小結
三種排序演算法的時間複雜度都是o(nlogn)
一般情況下，就執行時間而言：
快速排序 < 歸併排序 < 堆排序
三種排序演算法的缺點：
快速排序：極端情況下排序效率低
歸併排序：需要額外的記憶體開銷
堆排序：在快的排序演算法中相對較慢
希爾排序是一種分組插入排序演算法。
首先取乙個整數d1=n/2，將元素分為d1個組，每組相鄰量元素之間距離為d1，在各組內進行直接插入排序；
取第二個整數d2=d1/2，重複上述分組排序過程，直到di=1，即所有元素在同一組內進行直接插入排序。希爾排序每趟並不使某些元素有序，而是使整體資料越來越接近有序；最後一趟排序使得所有資料有序。
時間複雜度:o((1+τ)n)
不是很快，位置尷尬
七種常用排序演算法總結
1.氣泡排序 bubble sort package com.zha.wmls.sort 氣泡排序 每一輪找出乙個最大的，放在最後面，穩定 時間複雜度為n 2 public class bubblesort long befortime system.currenttimemillis sort a...
七種排序方法
一 快速排序 1.簡單介紹 快速排序是由東尼 霍爾所發展的一種排序演算法。在平均狀況下，排序 n 個專案要 n log n 次比較。在最壞狀況下則需要 n2 次比較，但這種狀況並不常見。事實上，快速排序通常明顯比其他 n log n 演算法更快，因為它的內部迴圈 inner loop 可以在大部分的...
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