第乙個 ，不得不說的 是 《氣泡排序》
作為 乙個非常經典，又差勁的演算法 。
計算過程如下：
->每次遍歷陣列，通過對比，使最大的冒上去,
->這樣通過n次的輪循 ，可以使 排序的陣列有序。
優點：簡單，適用性強。
缺點：慢。
適用性：陣列，鍊錶.
性質：穩定性排序【打亂元素的穩定性，也就是 你不知道 這個元素 一開始是 ３,3,3,排序後的 這個三是哪個三】。
複雜度：平均 n^2，在有序的情況下，可以 o(n) ,
**： 不寫
二：歸併排序：
前言：歸併排序，是利用分治的思想，
也就是說 將乙個大問題化為一些小問題，這樣在解決小問題的情況下，
在通過，合併操作，使以解決的小問題稱以解決的大問題。
計算過程如下：
->將乙個陣列遞迴的分解成倆斷->四段->八段->直到分解稱只有乙個元素
->在乙個元素的情況下，這斷可以認為是有序的,進而滿足解決了這個小問題
->對於合併，對於倆段有序的陣列，只要在每個陣列上打乙個index每次取最小的那個元素不，知道元素取完畢就好。
優點：穩定，效率一般（不斷的swap）
缺點：需要額外的記憶體。
適用性：陣列，鍊錶（需要預先處理出分段，麻煩，一般可以認為不支援）.
性質：穩定性排序
複雜度：平均 n*log(n)。
**：
void mergesort(int v, int l, int r, int三：堆排序：堆排序，人如其名，利用堆來排序，原理有些類似於氣泡排序，都是每次找出最大值。tmparray)
int mid = l + (r - l) / 2
; mergesort(v , l, mid, tmparray);
mergesort(v , mid + 1
, r, tmparray);
for (int i = l, j = mid + 1, idx = l ; i <= mid || j <=r; )
else
} else
}for(int i = l; i <= r ; i ++)
}
盜圖->
簡要的說一下堆，一般的堆都是指 二叉堆，也就是，上圖是乙個小頂堆，也就是說，父親節點的元素值比他的兒子節點的元素的值都小。
陣列有乙個很好的性質
對於 position = i 的元素 他的左兒子 可以表示為 i<<1(i*2) ，右兒子可以表示為i<<1|1 (i*2+1)
也正是因此堆可以用老模擬陣列的排序過程
void build(int * a, int pos, int過程：1.陣列作為堆初始化成為大頂堆。這樣堆頂元素是最大的n)
else
}}void heapsort(int * a, int
n)
for(int i = n ; i > 1 ;--i)
}
2.把堆頂元素的值和最後乙個位置元素的值做乙個交換，同時堆的大小減一。 ->這樣這個值，是所有元素中最大的且已經在最後面了。
3.上邊的操作就如同 刪除堆頂元素的操作，只不過把堆頂元素放到了最後。
4.刪除堆頂元素後進行更新操作，遞迴向下，保持堆的性質
5.重複2到4的操作，直到堆內沒有元素。
優點：穩定，效率一般（不斷的swap）。
缺點：穩定，同時中庸，比歸併排序要快（個人見解）。
適用性：陣列，（鍊錶不支援吧？）
性質：非穩定性排序
複雜度：平均 n*log(n)。
四：快速排序：
快排，為什麼叫快排？因為他快， 這個排序，也算是分治的思想，
和歸併的相反，先計算在遞迴分解， 而歸併是先遞迴分解，在合併。
過程，1.在這斷內選取出乙個關鍵的key值，同時指定倆個指標（就是位置表示符號）乙個起始，乙個結束（這裡先認為取左側第乙個，不是的可以，用swap來達到這個狀態）
3.同上，知道掃瞄到乙個比這個小的ok在此交換倆個指標指向的元素。在此從左側的指標開始掃瞄
4.重複2，3直到倆個指標指向同乙個位置，ok，本次掃瞄結束
5.這樣連個指標只想的位置賦值為key那麼左側都比他小， 右側都比她大，
6.資料根據指標的位置，查分為倆段 利用1-4這個過程，求解即可。
**:
void sort(int * v, int l ,intview coder) v[low] =key;
sort(v, l, low - 1
); sort(v, low + 1
, r);
}
優點:記憶體無額外消耗，平均而言了認為是最好的排序演算法。
性質，非穩定性排序。
複雜度n* logn,最壞情況下會退化到n^2
適用性，陣列，鍊錶。
,這個演算法的關鍵在於尋找那個ｋｅｙ，能讓左右平衡一些（有三分寫法），這個演算法，掃瞄多餘交換．
有些**我沒寫
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