1，冒泡排序（Bubble Sort）
- 定义：对比相邻的元素，将大的放后面，每次循环会确定最大的数的位置
- 时间复杂度：
最佳情况：T(n) = O(n)
最差情况：T(n) = O(n2)
平均情况：T(n) = O(n2)
2、选择排序（Selection Sort）
-定义：每次循环找到最大或最小值，放到新的系列中。
-时间复杂度：都是O(n2)
3，插入排序（Insertion Sort）
-定义：第一个元素认为是有序队列，循环后面的数据插入到正确位置即可
-时间复杂度：
最佳情况：T(n) = O(n)
最坏情况：T(n) = O(n2)
平均情况：T(n) = O(n2)
4，希尔排序（Shell Sort）
- 定义：希尔排序也是一种插入排序，它是简单插入排序经过改进之后的一个更高效的版本，也称为缩小增量排序
-
图解：image.png
- 时间复杂度：都是O(nlog2 n)
5，归并排序（Merge Sort）
- 定义：该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用
-
图解：image.png
- 时间复杂度：
最佳情况：T(n) = O(n)
最差情况：T(n) = O(nlogn)
平均情况：T(n) = O(nlogn)
6，快速排序（Quick Sort）
- 定义：通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。
-
图解：image.png
- 时间复杂度：
最佳情况：T(n) = O(nlogn)
最差情况：T(n) = O(n2)
平均情况：T(n) = O(nlogn)
7，堆排序（Heap Sort）
- 定义：利用大顶堆的特性，每次拿到最大值。
- 步骤：1，构建大顶堆，2，选择顶，并与第0位置元素交换，3，重新构建大顶堆，重复第二步。
- 时间复杂度：都是O(nlogn)
8，计数排序（Counting Sort）
- 限定：计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数
- 定义：非比较排序，速度快于任何比较排序算法，核心是将数字和数字的下标综合起来处理，最终的值是通过下标计算处理的。
- 时间复杂度：O(n+k)，k为数据的范围
9，桶排序（Bucket Sort）
- 定义：它将要排的数据分到多个有序的桶里，每个桶里的数据再单独排序，再把每个桶的数据依次取出，即可完成排序
-时间复杂度：
最佳情况：T(n) = O(n+k)
最差情况：T(n) = O(n+k)
平均情况：T(n) = O(n2)
10，基数排序（Radix Sort）
- 定义：基数排序是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。
- 步骤：按各位排序，按十位排序，按百位排序....(排序可用计数排序)
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图解：image.png
- 时间复杂度：O (nlog(r)m)
