算法分类
比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此也称为非线性时间比较类排序。
非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此也称为线性时间非比较类排序。
相关概念
稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。
不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后 a 可能会出现在 b 的后面。
时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。
空间复杂度：是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。
1、冒泡排序（Bubble Sort）
冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
实现原理
1、比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换它们两个；
2、对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对，这样在最后的元素应该会是最大的数；
3、针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个；
4、重复步骤1~3，直到排序完成。
代码实现
给予数组 arr = { 3, 5 ,2, 7, 6, 1, 4}， 每一轮执行结果如下：
3, 2, 5, 6, 1, 4, 7
2, 3, 5, 1, 4, 6, 7
2, 3, 1, 4, 5, 6, 7
2, 1, 3, 4, 5, 6, 7
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
性能优化
不难发现上述数组经过五轮比较后已经达到排序效果，但程序仍会执行第六轮比较。可以对代码进行如下优化:
如果程序进行到某一轮，一次交换都没有发生，则说明整个数组已经排序完成，直接跳出循环即可。
算法分析
时间复杂度：最好O(n)，最坏O(n^2)，平均O(n^2)；空间复杂度O(1)。
2、选择排序（Selection Sort）
选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。
实现原理
1、n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。具体算法描述如下：
2、初始状态：无序区为R[1..n]，有序区为空；
3、第i趟排序(i=1,2,3…n-1)开始时，当前有序区和无序区分别为R[1..i-1]和R(i..n）。该趟排序从当前无序区中选出关键字最小的记录 R[k]，将它与无序区的第1个记录R交换，使R[1..i]和R[i+1..n)分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区；
4、n-1趟结束，数组有序化了。
代码实现
算法分析
表现最稳定的排序算法之一，因为无论什么数据进去都是O(n^2)的时间复杂度，所以用到它的时候，数据规模越小越好。唯一的好处就是不占用额外的内存，空间空间复杂度为O(1)。理论上讲，选择排序可能也是平时排序一般人想到的最多的排序方法。
3、插入排序
插入排序（Insertion-Sort）的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。
实现原理
一般来说，插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如下：
1. 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序；
2. 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描；
3. 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置；
4. 重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置；
5. 将新元素插入到该位置后；
6. 重复步骤2~5。
代码实现
算法分析
插入排序在实现上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间的排序），因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。时间复杂度最好为O(n)，最坏为O(n^2)。
