『壹』 基本排序演算法原理
演算法原理：每次對相鄰的兩個元素進行比較，若前者大於後者則進行交換，如此一趟下來最後一趟的就是最大元素，重復以上的步驟，除了已經確定的元素 。
演算法原理：每次對相鄰的兩個元素進行比較，若前者大於後者則進行交換，如此一趟下來最後一趟的就是最大元素，重復以上的步驟，除了已經確定的元素
演算法步驟
1) 設置兩個變數i、j，排序開始的時候：i=0，j=n-1；
2）第一個數組值作為比較值，首先保存到temp中，即temp=A[0]；
3）然後j-- ,向前搜索,找到小於temp後,因為s[i]的值保存在temp中,所以直接賦值,s[i]=s[j]
4）然後i++,向後搜索,找到大於temp後,因為s[j]的值保存在第2步的s[i]中,所以直接賦值,s[j]=s[i],然後j--,避免死循環
5）重復第3、4步，直到i=j,最後將temp值返回s[i]中
6) 然後採用「二分」的思想,以i為分界線,拆分成兩個數組 s[0,i-1]、s[i+1,n-1]又開始排序
排序圖解
演算法原理：從第一個元素開始，左邊視為已排序數組，右邊視為待排序數組，從左往右依次取元素，插入左側已排序數組，對插入新元素的左側數組重新生成有序數組 。需要注意的是，在往有序數組插入一個新元素的過程中，我們可以採用按 順序循環 比較，也可以通過 折半查找法 來找到新元素的位置，兩種方式的效率 取決於數組的數據量
演算法原理：希爾排序也是利用插入排序的思想來排序。希爾排序通過將比較的全部元素分為幾個區域來提升插入排序的性能。這樣可以讓一個元素可以一次性地朝最終位置前進一大步。然後演算法再取越來越小的步長進行排序，演算法的最後一步就是普通的插入排序，但是到了這步，需排序的數據幾乎是已排好的了，插入效率比較高。
排序圖解
選擇排序(Selection sort)是一種簡單直觀的排序演算法。它的工作原理如下。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，然後，再從剩餘未排序元素中繼續尋找最小（大）元素，然後放到已排序序列的末尾。以此類推，直到所有元素均排序完畢。選擇排序的主要優點與數據移動有關。如果某個元素位於正確的最終位置上，則它不會被移動。選擇排序每次交換一對元素，它們當中至少有一個將被移到其最終位置上，因此對n個元素的表進行排序總共進行至多n-1次交換。在所有的完全依靠交換去移動元素的排序方法中，選擇排序屬於非常好的一種。
歸並排序，顧名思義就是一種 「遞歸合並」 的排序方法（這個理解很重要）。對於一個數列，我們把它進行二分處理，依次遞歸下去，然後將小范圍的數進行排序，最後將其合並在一起。就實現了歸並排序。
這實際上是運用了 分治思想 ，顯然，想要把一個數列排好序，最終達到的目的就是它的任何一部分都是有序的。這樣的話，我們可以考慮分別把數列分成N多個部分，讓每個部分分別有序，然後再將其統一，變成所有的東西都有序。這樣就實現了排序。這個想法就叫分治思想。
排序圖解
排序圖解
『貳』 三分鍾了解演算法
數據結構與演算法並不只是抽象的概念，學習過後真的可以在日常工作和生活中用起來，花費最少的時衡消間完成更多的工作才是王道。對於演算法而言學習門檻就有點高了，無論是看書還是網上各種的教學視頻在我們本來就不清楚的情況下引入一堆讓人望而止步的名詞。
這里個人在網路上找到了一些演算法入門的動圖，幫助我們能更快的進入狀態，產生興趣並且提升自己能學好的信念。下面開始動圖的表演，基礎演算法之排序演算法秀。
https://mp.weixin.qq.com/s/8bTPkPlrW1xCo0GoSvy7Jg
1、冒泡排序
提起演算法，無論已經了解了多少演算法知識，第一個想起來的一定是它。
（1）演算法步驟
（2）動圖演示
2、選擇排序
選擇排序是一種簡單直觀的排序演算法，數據規模越小越好。
（ 1）演算法步驟
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
再從剩餘未排序元素中繼續尋找最小（大）元素，然後放到已排序序列的末尾。
重復第二步，直到所有元素均排序完畢。
（2）動圖演示
3、插入排序
最容易理解的演算法，想像一下抓了一副撲克，按順序怎麼擺，插入排序的思路就出現了。插入排序是一種最簡單直觀的排序演算法，它的工作原理是通過構建有序序列，對於未排序數據，在已排序序列中從後向前掃描，找到相應位置並插入。
（1）演算法步驟
將第一待排序序列第一個元素看做一個有序序列，把第二個元素到最後一個元素當成是未排序序列。
從頭到尾依次掃描未排序序列，將掃描到的每個元素插入有序序列的適當位耐漏置。（如果待插入的元素與有序序列中的某個元素相等，則將待插入元素插入到相等元素的後面。）
（2）動圖演示
4、歸並排序
和選擇排序一樣，歸並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，代價是需要額外的內存空間。
（1）演算法步驟
申請空間，使其大小為兩個已經排序序列之和，該空間昌攔爛用來存放合並後的序列；
設定兩個指針，最初位置分別為兩個已經排序序列的起始位置；
比較兩個指針所指向的元素，選擇相對小的元素放入到合並空間，並移動指針到下一位置；
重復步驟 3 直到某一指針達到序列尾；
將另一序列剩下的所有元素直接復制到合並序列尾。
（2）動圖演示
5、快速排序
處理大數據最快的排序演算法之一了。原因不詳（是個傳說，沒有深究）
（1）演算法步驟
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後面（相同的數可以到任一邊）。在這個分區退出之後，該基準就處於數列的中間位置。這個稱為分區（partition）操作；
遞歸地（recursive）把小於基準值元素的子數列和大於基準值元素的子數列排序；
遞歸的最底部情形，是數列的大小是零或一，也就是永遠都已經被排序好了。雖然一直遞歸下去，但是這個演算法總會退出，因為在每次的迭代（iteration）中，它至少會把一個元素擺到它最後的位置去。
（2）動圖演示
6、計數排序
計數排序的核心在於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。
（1）動圖演示
7、基數排序
基數排序是一種非比較型整數排序演算法，其原理是將整數按位數切割成不同的數字，然後按每個位數分別比較。由於整數也可以表達字元串（比如名字或日期）和特定格式的浮點數，所以基數排序也不是只能使用於整數。
動圖演示
【原文地址】https://mp.weixin.qq.com/s/8bTPkPlrW1xCo0GoSvy7Jg
『叄』 有關匹配和排序的演算法，高手幫幫忙哈
一、插入排序(Insertion Sort)
1. 基本思想：
每次將一個待排序的數據元素，插入到前面已經排好序的數列中的適當位置，使數列依然有序；直到待排序數據元素全部插入完為止。
2. 排序過程：
【示例】：
[初始關鍵字] [49] 38 65 97 76 13 27 49
J=2(38) [38 49] 65 97 76 13 27 49
J=3(65) [38 49 65] 97 76 13 27 49
J=4(97) [38 49 65 97] 76 13 27 49
J=5(76) [38 49 65 76 97] 13 27 49
J=6(13) [13 38 49 65 76 97] 27 49
J=7(27) [13 27 38 49 65 76 97] 49
J=8(49) [13 27 38 49 49 65 76 97]
Procere InsertSort(Var R : FileType);
//對R[1..N]按遞增序進行插入排序, R[0]是監視哨//
Begin
for I := 2 To N Do //依次插入R[2],...,R[n]//
begin
R[0] := R[I]; J := I - 1;
While R[0] < R[J] Do //查找R[I]的插入位置//
begin
R[J+1] := R[J]; //將大於R[I]的元素後移//
J := J - 1
end
R[J + 1] := R[0] ; //插入R[I] //
end
End; //InsertSort //
二、選擇排序
1. 基本思想：
每一趟從待排序的數據元素中選出最小（或最大）的一個元素，順序放在已排好序的數列的最後，直到全部待排序的數據元素排完。
2. 排序過程：
【示例】：
初始關鍵字 [49 38 65 97 76 13 27 49]
第一趟排序後 13 〔38 65 97 76 49 27 49]
第二趟排序後 13 27 〔65 97 76 49 38 49]
第三趟排序後 13 27 38 [97 76 49 65 49]
第四趟排序後 13 27 38 49 [49 97 65 76]
第五趟排序後 13 27 38 49 49 [97 97 76]
第六趟排序後 13 27 38 49 49 76 [76 97]
第七趟排序後 13 27 38 49 49 76 76 [ 97]
最後排序結果 13 27 38 49 49 76 76 97
Procere SelectSort(Var R : FileType); //對R[1..N]進行直接選擇排序 //
Begin
for I := 1 To N - 1 Do //做N - 1趟選擇排序//
begin
K := I;
For J := I + 1 To N Do //在當前無序區R[I..N]中選最小的元素R[K]//
begin
If R[J] < R[K] Then K := J
end;
If K <>; I Then //交換R[I]和R[K] //
begin Temp := R[I]; R[I] := R[K]; R[K] := Temp; end;
end
End; //SelectSort //
三、冒泡排序(BubbleSort)
1. 基本思想：
兩兩比較待排序數據元素的大小，發現兩個數據元素的次序相反時即進行交換，直到沒有反序的數據元素為止。
2. 排序過程：
設想被排序的數組R〔1..N〕垂直豎立，將每個數據元素看作有重量的氣泡，根據輕氣泡不能在重氣泡之下的原則，從下往上掃描數組R，凡掃描到違反本原則的輕氣泡，就使其向上"漂浮"，如此反復進行，直至最後任何兩個氣泡都是輕者在上，重者在下為止。
【示例】：
49 13 13 13 13 13 13 13
38 49 27 27 27 27 27 27
65 38 49 38 38 38 38 38
97 65 38 49 49 49 49 49
76 97 65 49 49 49 49 49
13 76 97 65 65 65 65 65
27 27 76 97 76 76 76 76
49 49 49 76 97 97 97 97
Procere BubbleSort(Var R : FileType) //從下往上掃描的起泡排序//
Begin
For I := 1 To N-1 Do //做N-1趟排序//
begin
NoSwap := True; //置未排序的標志//
For J := N - 1 DownTo 1 Do //從底部往上掃描//
begin
If R[J+1]< R[J] Then //交換元素//
begin
Temp := R[J+1]; R[J+1 := R[J]; R[J] := Temp;
NoSwap := False
end;
end;
If NoSwap Then Return//本趟排序中未發生交換，則終止演算法//
end
End; //BubbleSort//
四、快速排序（Quick Sort）
1. 基本思想：
在當前無序區R[1..H]中任取一個數據元素作為比較的"基準"(不妨記為X)，用此基準將當前無序區劃分為左右兩個較小的無序區：R[1..I-1]和R[I+1..H]，且左邊的無序子區中數據元素均小於等於基準元素，右邊的無序子區中數據元素均大於等於基準元素，而基準X則位於最終排序的位置上，即R[1..I-1]≤X.Key≤R[I+1..H](1≤I≤H)，當R[1..I-1]和R[I+1..H]均非空時，分別對它們進行上述的劃分過程，直至所有無序子區中的數據元素均已排序為止。
2. 排序過程：
【示例】：
初始關鍵字 [49 38 65 97 76 13 27 49〕
第一次交換後 〔27 38 65 97 76 13 49 49〕
第二次交換後 〔27 38 49 97 76 13 65 49〕
J向左掃描，位置不變，第三次交換後 〔27 38 13 97 76 49 65 49〕
I向右掃描，位置不變，第四次交換後 〔27 38 13 49 76 97 65 49〕
J向左掃描 〔27 38 13 49 76 97 65 49〕
（一次劃分過程）
初始關鍵字 〔49 38 65 97 76 13 27 49〕
一趟排序之後 〔27 38 13〕 49 〔76 97 65 49〕
二趟排序之後 〔13〕 27 〔38〕 49 〔49 65〕76 〔97〕
三趟排序之後 13 27 38 49 49 〔65〕76 97
最後的排序結果 13 27 38 49 49 65 76 97
各趟排序之後的狀態
Procere Parttion(Var R : FileType; L, H : Integer; Var I : Integer);
//對無序區R[1,H]做劃分，I給以出本次劃分後已被定位的基準元素的位置 //
Begin
I := 1; J := H; X := R[I] ;//初始化，X為基準//
Repeat
While (R[J] >;= X) And (I < J) Do
begin
J := J - 1 //從右向左掃描，查找第1個小於 X的元素//
If I < J Then //已找到R[J] 〈X//
begin
R[I] := R[J]; //相當於交換R[I]和R[J]//
I := I + 1
end;
While (R[I] <= X) And (I < J) Do
I := I + 1 //從左向右掃描，查找第1個大於 X的元素///
end;
If I < J Then //已找到R[I] >; X //
begin R[J] := R[I]; //相當於交換R[I]和R[J]//
J := J - 1
end
Until I = J;
R[I] := X //基準X已被最終定位//
End; //Parttion //
Procere QuickSort(Var R :FileType; S,T: Integer); //對R[S..T]快速排序//
Begin
If S < T Then //當R[S..T]為空或只有一個元素是無需排序//
begin
Partion(R, S, T, I); //對R[S..T]做劃分//
QuickSort(R, S, I-1);//遞歸處理左區間R[S,I-1]//
QuickSort(R, I+1,T);//遞歸處理右區間R[I+1..T] //
end;
End; //QuickSort//
五、堆排序(Heap Sort)
1. 基本思想：
堆排序是一樹形選擇排序，在排序過程中，將R[1..N]看成是一顆完全二叉樹的順序存儲結構，利用完全二叉樹中雙親結點和孩子結點之間的內在關系來選擇最小的元素。
2. 堆的定義: N個元素的序列K1,K2,K3,...,Kn.稱為堆，當且僅當該序列滿足特性：
Ki≤K2i Ki ≤K2i+1(1≤ I≤ [N/2])
堆實質上是滿足如下性質的完全二叉樹：樹中任一非葉子結點的關鍵字均大於等於其孩子結點的關鍵字。例如序列10,15,56,25,30,70就是一個堆，它對應的完全二叉樹如上圖所示。這種堆中根結點（稱為堆頂）的關鍵字最小，我們把它稱為小根堆。反之，若完全二叉樹中任一非葉子結點的關鍵字均大於等於其孩子的關鍵字，則稱之為大根堆。
3. 排序過程：
堆排序正是利用小根堆（或大根堆）來選取當前無序區中關鍵字小（或最大）的記錄實現排序的。我們不妨利用大根堆來排序。每一趟排序的基本操作是：將當前無序區調整為一個大根堆，選取關鍵字最大的堆頂記錄，將它和無序區中的最後一個記錄交換。這樣，正好和直接選擇排序相反，有序區是在原記錄區的尾部形成並逐步向前擴大到整個記錄區。
【示例】：對關鍵字序列42，13，91，23，24，16，05，88建堆
Procere Sift(Var R :FileType; I, M : Integer);
//在數組R[I..M]中調用R[I]，使得以它為完全二叉樹構成堆。事先已知其左、右子樹(2I+1 <=M時)均是堆//
Begin
X := R[I]; J := 2*I; //若J <=M, R[J]是R[I]的左孩子//
While J <= M Do //若當前被調整結點R[I]有左孩子R[J]//
begin
If (J < M) And R[J].Key < R[J+1].Key Then
J := J + 1 //令J指向關鍵字較大的右孩子//
//J指向R[I]的左、右孩子中關鍵字較大者//
If X.Key < R[J].Key Then //孩子結點關鍵字較大//
begin
R[I] := R[J]; //將R[J]換到雙親位置上//
I := J ; J := 2*I //繼續以R[J]為當前被調整結點往下層調整//
end;
Else
Exit//調整完畢，退出循環//
end
R[I] := X;//將最初被調整的結點放入正確位置//
End;//Sift//
Procere HeapSort(Var R : FileType); //對R[1..N]進行堆排序//
Begin
For I := N Div Downto 1 Do //建立初始堆//
Sift(R, I , N)
For I := N Downto 2 do //進行N-1趟排序//
begin
T := R[1]; R[1] := R[I]; R[I] := T;//將當前堆頂記錄和堆中最後一個記錄交換//
Sift(R, 1, I-1) //將R[1..I-1]重成堆//
end
End; //HeapSort//
六、幾種排序演算法的比較和選擇
1. 選取排序方法需要考慮的因素：
(1) 待排序的元素數目n；
(2) 元素本身信息量的大小；
(3) 關鍵字的結構及其分布情況；
(4) 語言工具的條件，輔助空間的大小等。
2. 小結：
(1) 若n較小(n <= 50)，則可以採用直接插入排序或直接選擇排序。由於直接插入排序所需的記錄移動操作較直接選擇排序多，因而當記錄本身信息量較大時，用直接選擇排序較好。
(2) 若文件的初始狀態已按關鍵字基本有序，則選用直接插入或冒泡排序為宜。
(3) 若n較大，則應採用時間復雜度為O(nlog2n)的排序方法：快速排序、堆排序或歸並排序。 快速排序是目前基於比較的內部排序法中被認為是最好的方法。
(4) 在基於比較排序方法中，每次比較兩個關鍵字的大小之後，僅僅出現兩種可能的轉移，因此可以用一棵二叉樹來描述比較判定過程，由此可以證明：當文件的n個關鍵字隨機分布時，任何藉助於"比較"的排序演算法，至少需要O(nlog2n)的時間。
(5) 當記錄本身信息量較大時，為避免耗費大量時間移動記錄，可以用鏈表作為存儲結構。