最好情況，最壞情況，平均情況時間複雜度
時間複雜度的係數，常數，低階
比較次數和交換（或移動）次數
原地排序，空間複雜度o(1)
關注的是值相同的項，排序前後的先後順序是否不變，一致則表示是穩定演算法
排序演算法動畫演示：
插入排序比氣泡排序高效--氣泡排序的資料交換有三個操作，插入排序資料移動只有乙個操作，也就是複雜度係數低
排序演算法
是否穩定
是否原地排序
最好情況
最壞情況
平均情況
氣泡排序是是
o(n)
o(n2)
o(n2)
插入排序是是
o(n)
o(n2)
o(n2)
選擇排序否是
o(n2)
o(n2)
o(n2)
歸併排序
是否--o(n)
o(nlogn)
o(nlogn)
o(nlogn)
快速排序否是
分割過程：取陣列a中間位置，分成兩部分，對兩部分分別排序，遞迴處理直到不能再分割。
合併過程--將兩個有序部分進行合併：從頭遍歷每次取兩部分頭部的較小值放入新的陣列，直到乙個陣列結束，將另乙個陣列的剩餘部分移入新陣列末尾，合併完成則排序完成。
偽**
//歸併排序演算法, a是陣列，n表示陣列大小
merge_sort(a, n)
//遞迴呼叫函式
merge_sort_c(a, p, r)
merge(a[p...r], a[p...q], a[q+1利用快排思想查詢第k大元素：先按快排分割槽，比較k與中位數的"下標index+1"，k==index+1,則中位數就是第k大元素，kindex+1則在右邊，對所在邊遞迴執行上述步驟，直到找到該元素。...r]) else
} //
判斷哪個子陣列中有剩餘的資料
var start := i，end :=q
if j<=r then start := j, end:=r
//將剩餘的資料拷貝到臨時陣列tmp
while start <= end do
//將tmp中的陣列拷貝回a[p...r]
for i:=0 to r-p do
}
資料結構與演算法簡記 排序演算法 2 線性排序
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第一步，當我們看到這類問題的時候，首先要聯想到貪心演算法 針對一組資料，我們定義了限制值和期望值，希望從中選出幾個資料，在滿足限制值的情況下，期望值最大。第二步，我們嘗試看下這個問題是否可以用貪心演算法解決 每次選擇當前情況下，在對限制值同等貢獻量的情況下，對期望值貢獻最大的資料。第三步，我們舉幾個...