各类排序算法比较

排序算法	重点	时间复杂度	稳定性
直接插入排序	将待插入元素插入到已有序序列中的某个合适位置，得到新有序序列	最坏情况下O(n*n)	Y
折半插入排序	在决定当前元素插入位置时不采用插入查找的方式，而是二分查找	相比直接插入，比较的次数明显减半，但移动的次数没有减少。所以还是O(n*n)	Y
二路插入排序	目标是减少移动的次数，准备一个等长度空数组，将第一个元素先放入首位，下一个待插入元素先于该首位做比较，如果小于它则从后往前放，如果大于它则从前往后放。	移动次数减半，直接插入的平均复杂度O(n*n/4),现在减少为O(n*n/8)	Y
希尔排序	一般设置增量序列为{n/2,n/2/2,..1}，每次的增量d将待排序列分成d组，组内元素间隔为d。每一组都使用插入排序排好，最后只剩下1组时就完成了。	因为前step个元素都是各组内首元素，所以外层循环从step+1到n依次遍历待插入元素。由于增量序列的选取，时间下界可以达到O(n*logn)	N（每一组内都会进行插入排序，不保证相等元素的相对位置）
冒泡排序	基于交换的排序	O(n*n)	Y
快速排序	每次返回基准的位置并将待排序列分成小于基准和大于基准两部分	O(n*logn)	N（如A\B两个数相等，规定基准前的数是小于等于的数，基准后是大于的数，那么如果基准选择了A，则B会放到前面去。是基准的选择的不确定性导致了不稳定的可能）
直接选择排序	每i趟从待排序列中选择一个最小的元素与第i个位置的元素交换	O(n*n)	N（如5、8、5、2、9）
堆排序	包括建堆和维护堆两部分，它们都是基于一个筛选的功能O(logn)（可以把[root+1...last]的堆更新为一个[root...last]的堆，即把较大的数筛至底部）	O(n*logn)	N
树形选择排序	竞标赛选举机制，将待排序序列作为叶子结点，这样就可以将最小的元素选举到堆顶，第一次弹出堆顶得最小元素，然后将相应叶子结点置∞，再推举上来（只要比较logn个数）得到次小数。	O(n*logn)，但是它比堆排序要更加浪费空间	Y（两个相等的元素肯定会被比较，只要规定取左结点为优秀者便可以保持稳定）
归并排序	将两个有序序列合并为一个有序序列	O(n*logn)，logn是归并趟数，  n是每趟的比较次数	Y
基数排序	按位数来排序，从低位到高位	O（d*n），d是最长位数	Y

插入排序

希尔排序