算法原理
冒泡排序（Bubble Sort，台湾译为：泡沫排序或气泡排序）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，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。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。
冒泡排序算法的流程如下：
1. 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。
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。在这一点，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. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需
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概念
归并排序（英语：Merge sort），是创建在归并操作上的一种有效的排序算法，效率为O(n log n)。
归并操作（merge），也叫归并算法，指的是将两个已经排序的序列合并成一个序列的操作。归并排序算法依赖归并操作。
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递归法
原理如下（假设序列共有n个元素）：
1. 将序列每相邻两个数字进行归并操作，形成floor(n/2)个序列，排序后每个序列包含两个元素
2. 将上述序列再次归并，形成floor(n/4)个序列，每个序列包含四个元素
3. 重复步骤2，直到所有元素排序完毕
迭代法
申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列
设定两个指针，最初位置分别为两个已经排
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定义
快速排序（英语：Quick Sort），又称划分交换排序（partition-exchange sort），一种排序算法，最早由东尼·霍尔提出。在平均状况下，排序n个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n)算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
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算法步骤
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个序列（list）分为两个子序列（sub-lists）。
步骤为：
从数列中挑出一个元素，称为"基准"（pivot），
重新排序数列
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TBOX提供了各种常用算法，对容器中的元素进行各种操作，这里主要介绍下排序和查找算法。
排序算法目前支持如下几种：
快速排序：tb_quick_sort
堆排序： tb_heap_sort
插入排序：tb_insert_sort
冒泡排序：tb_bubble_sort
并且提供通用的tb_sort接口，对各种排序算法进行自动适配，使得任何情况下，性能都是最优的。
例如：
对具有随机迭代特性的容器，采用快速排序来优化
对具有随机迭代特性，并且是超大规模的容器，采用堆排序
对只能线性迭代的容器采用冒泡排序
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定义
冒泡排序（英语：Bubble Sort）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，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。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。
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算法步骤
冒泡排序算法的运作如下：
比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。
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。这步做完后，最后的元素会是最大的数。
针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。
伪代码如下：
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最近整理了一些常见的排序算法，资料基本上都来自网上，大部分参考了维基百科，分析了常见算法的原理，并举例分步说明，有的还给出了排序动画演示，但没有涉及算法复杂度等方面的概念，最后对每一种排序算法都给出了至少一种 JavaScript 的实现方法（因为我是做前端方面的，所以只给出了 JavaScript 代码）。
由于自己能力和经验有限，难免出现某些纰漏和错误，欢迎指正。
日本程序员 norahiko，写了一个排序算法的动画演示，非常有趣。另外，今天一同事告诉我有一个排序算法的舞蹈，请点击【程序员的艺术：排序算法舞蹈】。
常见排序算法 - 冒泡排序 (Bubble Sort)
常见排序算法 - 快速排序 (Quick Sort)
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算法原理
设有一组关键字｛K1， K2，…， Kn｝；排序开始就认为 K1 是一个有序序列；让 K2 插入上述表长为 1 的有序序列，使之成为一个表长为 2 的有序序列；然后让 K3 插入上述表长为 2 的有序序列，使之成为一个表长为 3 的有序序列；依次类推，最后让 Kn 插入上述表长为 n-1 的有序序列，得一个表长为 n 的有序序列。
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
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排序的定义及分类
排序的目标：将无序输入的数据按有序排列
计算的时间复杂度（最差、平均、和最好性能），依据列表（list）的大小(n)。一般而言，好的性能是O(n 3log n)，且坏的性能是O(n2)。对于一个排序理想的性能是O(n)。仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要O(n log n)。
内存使用量（以及其他电脑资源的使用）
稳定性：稳定排序算法会让原本有相等键值的纪录维持相对次序。也就是如果一个排序算法是稳定的，当有两个相等键值的纪录R和S，且在原本的列表中R出现在S之前，在排序过的列表中R也将会是在S之前。
依据排序的方法：插入、交换、选择、合并等等。
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分类
1.按稳定性(在待排序的
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算法原理
猴子排序 (Bogo Sort) 是个既不实用又原始的排序算法，其原理等同将一堆卡片抛起，落在桌上后检查卡片是否已整齐排列好，若非就再抛一次。其名字源自 Quantum bogodynamics，又称 bozo sort、blort sort 或猴子排序（参见无限猴子定理）。并且在最坏的情况下所需时间是无限的。
伪代码：
javascript
while not InOrder(list) do
Shuffle(list)
done
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这个排序方法没有办法给出实例分析，下面直接看代码。
JavaScript 语言实现
``` javascript
function bogoSort(array)
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算法原理
快速排序是图灵奖得主 C. R. A. Hoare 于 1960 年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略，通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)。
分治法的基本思想是：将原问题分解为若干个规模更小但结构与原问题相似的子问题。递归地解这些子问题，然后将这些子问题的解组合为原问题的解。
利用分治法可将快速排序的分为三步：
在数据集之中，选择一个元素作为"基准"（pivot）。
所有小于"基准"的元素，都移到"基准"的左边；所有大于"基准"的元素，都移到"基准"的右边。这个操作称为分区 (partition) 操作，分区操作结束后，基准元素所处的位置就是最终排序后它的位置。
对
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