原理
将待排序元素分为前后两部分，分别调用归并排序使它们有序
从头开始逐个比较前后两部分的元素，根据比较结果先后放进新数组，最终返回这个新数组
联想
归并排序用到了递归，递归终止的条件是待排序元素数量小于 2
归并排序比较之后不会交换元素，而是生成新的数组
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算法原理
归并排序（Merge Sort，台湾译作：合并排序）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
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。归并排序有多路归并排序、两路归并排序 , 可用于内排序，也可以用于外排序。这里仅对内排序的两路归并方法进行讨论。
算法思路：
1. 把 n 个记录看成 n 个长度为 l 的有序子表
2. 进行两两归并使记录关键字有序，得到 n/2 个长度为 2 的有序子表
3. 重复第 2 步直到所有记录归并成一个长度为 n 的有序表为止。
m
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算法原理
为什么叫鸡尾酒排序？其实我也不知道，知道的小伙伴请告诉我。
其实它还有很多奇怪的名称，比如双向冒泡排序 (Bidirectional Bubble Sort)、波浪排序 (Ripple Sort)、摇曳排序 (Shuffle Sort)、飞梭排序 (Shuttle Sort) 和欢乐时光排序 (Happy Hour Sort)。本文中就以鸡尾酒排序来称呼它。
鸡尾酒排序是冒泡排序的轻微变形。不同的地方在于，鸡尾酒排序是从低到高然后从高到低来回排序，而冒泡排序则仅从低到高去比较序列里的每个元素。他可比冒泡排序的效率稍微好一点，原因是冒泡排序只从一个方向进行比对(由低到高)，每次循环只移动一个项目。
以序列(2,3,4
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算法原理
选择排序（Selection Sort）是一种简单直观的排序算法。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。
选择排序的主要优点与数据移动有关。如果某个元素位于正确的最终位置上，则它不会被移动。选择排序每次交换一对元素，它们当中至少有一个将被移到其最终位置上，因此对n个元素的序列进行排序总共进行至多n-1次交换。在所有的完全依靠交换去移动元素的排序方法中，选择排序属于非常好的一种。
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实例分析
以数组 arr = [8, 5, 2, 6, 9, 3, 1,
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算法原理
基数排序 (Radix Sort) 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。基数排序的发明可以追溯到 1887 年赫尔曼·何乐礼在打孔卡片制表机 (Tabulation Machine)上的贡献。
排序过程：将所有待比较数值（正整数）统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。然后，从最低位开始，依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后, 数列就变成一个有序序列。
基数排序法会使用到桶 (Bucket)，顾名思义，通过将要比较的位（个位、十位、百位...），将要排序的元素分配至 0~9 个桶中，借以达到排序的作用，在某些时候，基数排序法的效率高于其它
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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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算法原理
先上一张堆排序动画演示图片：
1. 不得不说说二叉树
要了解堆首先得了解一下二叉树，在计算机科学中，二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（right subtree）。二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆。
二叉树的每个结点至多只有二棵子树（不存在度大于 2 的结点），二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒。二叉树的第 i 层至多有 2i - 1 个结点；深度为 k 的二叉树至多有 2k - 1 个结点；对任何一棵二叉树 T，如果其终端结点数为 n0，度为 2 的结点数为 n2，则n0 = n2 + 1。
树和二叉树的三个主要差别：
- 树的结
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在了解堆排序之前，我们有必要清楚“什么是堆呢？”。
堆（英语：Heap）是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象。在队列中，调度程序反复提取队列中第一个作业并运行，因为实际情况中某些时间较短的任务将等待很长时间才能结束，或者某些不短小，但具有重要性的作业，同样应当具有优先权。堆即为解决此类问题设计的一种数据结构。
堆的逻辑定义：
堆的实现通过构造二叉堆（英语：binary heap），实为二叉树的一种；由于其应用的普遍性，当不加限定时，均指该数据结构的这种实现。这种数据结构具有以下性质。
任意节点小于（或大于）它的所有后裔，最小元（或最大元）在堆的根上（堆序性）。
堆总是一棵完全树。即
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《编程珠玑》第 32 页，提到：“尽管第一个二分查找程序于1946年就已经公布了，但是第一个没有 bug 的二分查找程序在 1962 年才出现。”还说参加课堂测试的专业程序员中， 90% 写的二分查找程序都有 bug 。
真的有那么难吗？我心血来潮，动手写起了快排（不要问为什么不是二分查找）。隐约记得快排的原理如下：
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在学习排序算法的时候，经常要用到随机数组，于是就写了一个生成随机数组的方法。算法来自网络，只是修改成了 JavaScript 版本。
基本原理是洗牌算法，首先从所有元素中随机选取一个与第一个元素进行交换，然后在第二个之后选择一个元素与第二个交换，直到最后一个元素。这样能确保每个元素在每个位置的概率都是1/n。
具体代码如下：
javascript
/**
*
* 生成从 1 到 length 之间的随机数组
*
* @length 随机数组的长度，如果未传递该参数，那么 length 为默认值 9
*
*/
function randomArray(length) {
var i,
inde
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