5、歸并排序（Merge Sort）

歸并排序是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法。該算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用。將已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每個子序列有序，再使子序列段間有序。若將兩個有序表合并成一個有序表，稱為2-路歸并。 

5.1 算法描述

• 把長度為n的輸入序列分成兩個長度為n/2的子序列；
• 對這兩個子序列分別采用歸并排序；
• 將兩個排序好的子序列合并成一個最終的排序序列。

5.2 動圖演示

5.3 代碼實現

5.4 算法分析

歸并排序是一種穩定的排序方法。和選擇排序一樣，歸并排序的性能不受輸入數據的影響，但表現比選擇排序好的多，因為始終都是O(nlogn）的時間復雜度。代價是需要額外的內存空間。

6、快速排序（Quick Sort）

快速排序的基本思想：通過一趟排序將待排記錄分隔成獨立的兩部分，其中一部分記錄的關鍵字均比另一部分的關鍵字小，則可分別對這兩部分記錄繼續進行排序，以達到整個序列有序。

6.1 算法描述

快速排序使用分治法來把一個串（list）分為兩個子串（sub-lists）。具體算法描述如下：

• 從數列中挑出一個元素，稱為 “基準”（pivot）；
• 重新排序數列，所有元素比基準值小的擺放在基準前面，所有元素比基準值大的擺在基準的后面（相同的數可以到任一邊）。在這個分區退出之后，該基準就處于數列的中間位置。這個稱為分區（partition）操作；
• 遞歸地（recursive）把小于基準值元素的子數列和大于基準值元素的子數列排序。

6.2 動圖演示

6.3 代碼實現

7、堆排序（Heap Sort）

堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，并同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小于（或者大于）它的父節點。

7.1 算法描述

• 將初始待排序關鍵字序列(R1,R2….Rn)構建成大頂堆，此堆為初始的無序區；
• 將堆頂元素R[1]與最后一個元素R[n]交換，此時得到新的無序區(R1,R2,……Rn-1)和新的有序區(Rn),且滿足R[1,2…n-1]<=R[n]；
• 由于交換后新的堆頂R[1]可能違反堆的性質，因此需要對當前無序區(R1,R2,……Rn-1)調整為新堆，然后再次將R[1]與無序區最后一個元素交換，得到新的無序區(R1,R2….Rn-2)和新的有序區(Rn-1,Rn)。不斷重復此過程直到有序區的元素個數為n-1，則整個排序過程完成。

7.2 動圖演示

7.3 代碼實現

8、計數排序（Counting Sort）

計數排序不是基于比較的排序算法，其核心在于將輸入的數據值轉化為鍵存儲在額外開辟的數組空間中。 作為一種線性時間復雜度的排序，計數排序要求輸入的數據必須是有確定范圍的整數。

8.1 算法描述

• 找出待排序的數組中最大和最小的元素；
• 統計數組中每個值為i的元素出現的次數，存入數組C的第i項；
• 對所有的計數累加（從C中的第一個元素開始，每一項和前一項相加）；
• 反向填充目標數組：將每個元素i放在新數組的第C(i)項，每放一個元素就將C(i)減去1。

8.2 動圖演示

8.3 代碼實現

8.4 算法分析

計數排序是一個穩定的排序算法。當輸入的元素是 n 個 0到 k 之間的整數時，時間復雜度是O(n+k)，空間復雜度也是O(n+k)，其排序速度快于任何比較排序算法。當k不是很大并且序列比較集中時，計數排序是一個很有效的排序算法。

9、桶排序（Bucket Sort）

桶排序是計數排序的升級版。它利用了函數的映射關系，高效與否的關鍵就在于這個映射函數的確定。桶排序 (Bucket sort)的工作的原理：假設輸入數據服從均勻分布，將數據分到有限數量的桶里，每個桶再分別排序（有可能再使用別的排序算法或是以遞歸方式繼續使用桶排序進行排）。

9.1 算法描述

• 設置一個定量的數組當作空桶；
• 遍歷輸入數據，并且把數據一個一個放到對應的桶里去；
• 對每個不是空的桶進行排序；
• 從不是空的桶里把排好序的數據拼接起來。 

9.2 圖片演示

9.3 代碼實現

9.4 算法分析

桶排序最好情況下使用線性時間O(n)，桶排序的時間復雜度，取決與對各個桶之間數據進行排序的時間復雜度，因為其它部分的時間復雜度都為O(n)。很顯然，桶劃分的越小，各個桶之間的數據越少，排序所用的時間也會越少。但相應的空間消耗就會增大。 

10、基數排序（Radix Sort）

基數排序是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次類推，直到最高位。有時候有些屬性是有優先級順序的，先按低優先級排序，再按高優先級排序。最后的次序就是高優先級高的在前，高優先級相同的低優先級高的在前。

10.1 算法描述

• 取得數組中的最大數，并取得位數；
• arr為原始數組，從最低位開始取每個位組成radix數組；
• 對radix進行計數排序（利用計數排序適用于小范圍數的特點）；

10.2 動圖演示

10.3 代碼實現

10.4 算法分析

基數排序基于分別排序，分別收集，所以是穩定的。但基數排序的性能比桶排序要略差，每一次關鍵字的桶分配都需要O(n)的時間復雜度，而且分配之后得到新的關鍵字序列又需要O(n)的時間復雜度。假如待排數據可以分為d個關鍵字，則基數排序的時間復雜度將是O(d*2n) ，當然d要遠遠小于n，因此基本上還是線性級別的。

基數排序的空間復雜度為O(n+k)，其中k為桶的數量。一般來說n>>k，因此額外空間需要大概n個左右。