排序算法
稳定性：不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序，但是稳定排序算法从来不会如此
冒泡排序（Bubble Sort，
）：
- 依次比较相邻的两个数，如果不符合排序规则，则调换两个数的位置。这样一遍比较下来，能够保证最大（或最小）的数排在最后一位。
- 再对最后一位以外的数组，重复前面的过程，直至全部排序完成。
选择排序与冒泡排序类似，也是依次对相邻的数进行两两比较。不同之处在于，它不是每比较一次就调换位置，而是一轮比较完毕，找到最大值（或最小值）之后，将其放在正确的位置，其他数的位置不变。
插入排序（Insertion Sort，
）：将数组分成"已排序"和"未排序"两部分，一开始的时候，"已排序"的部分只有一个元素，然后将它后面一个元素从"未排序"部分插入"已排序"部分
- 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序
- 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描
- 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置
- 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
- 将新元素插入到该位置后
- 重复步骤2~5
合并排序（归并排序，Merge sort，
）：它的基本思想是，将两个已经排序的数组合并，要比从头开始排序所有元素来得快。因此，可以将数组拆开，分成n个只有一个元素的数组，然后不断地两两合并，直到全部排序完成。
- 在两个序列中，比较当前元素（当前=头一次出现的第一个）
- 然后取出最小的元素放进元素序列中
- 找到（两个）序列的下一个元素，(比较后)取出最小的
- 重复1、2、3步骤，直到其中一个序列中的最后一个元素
- 然后取出另一个序列剩余的元素放入元素序列中。
// 可以使用 『原地算法』(in-place algorithm) 优化内存占用
// 可以使用『外部排序』(external sorting) 优化 I/O（使用少量内存时）
// 可以优化成在多处理器/多线程/多服务器上运行
堆排序（Heap sort，
- 最大堆调整（Max-Heapify）：将堆的末端子节点作调整，使得子节点永远小于父节点
- 创建最大堆（Build-Max-Heap）：将堆所有数据重新排序，使其成为最大堆（顶堆是最大值）
- 堆排序（Heap-Sort）：移除位在第一个数据的根节点，并做最大堆调整的递归运算
Smoothsort（O(n log n)）
快速排序：其它笔记
Timsort：其它笔记
(^-^) 睡眠排序: 并发线程睡眠