選擇排序厕怜、快速排序绑莺、希爾排序、堆排序不是穩(wěn)定的排序算法览妖，
冒泡排序簿盅、插入排序挥下、歸并排序和基數(shù)排序是穩(wěn)定的排序算法。

• 冒泡法：復(fù)雜度為O(n*n)桨醋。當(dāng)數(shù)據(jù)為正序棚瘟，將不會有交換。復(fù)雜度為O(0)喜最。
• 直接插入排序：O(n*n)
• 選擇排序：O(n*n)
• 快速排序：平均時間復(fù)雜度log2(n)*n
• 歸并排序：log2(n)*n
• 堆排序：log2(n)*n
• 希爾排序：算法的復(fù)雜度為n的1.2次冪

(1)冒泡排序
冒泡排序就是把小的元素往前調(diào)或者把大的元素往后調(diào)偎蘸。比較是相鄰的兩個元素比較，交換也發(fā)生在這兩個元素之間。所以迷雪，如果兩個元素相等限书，我想你是不會再無聊地把他們倆交換一下的；如果兩個相等的元素沒有相鄰章咧，那么即使通過前面的兩兩交換把兩個相鄰起來倦西，這時候也不會交換，所以相同元素的前后順序并沒有改變赁严，所以冒泡排序是一種穩(wěn)定排序算法扰柠。

//冒泡排序
function startBubble (arr) {    
  var length = arr.length;    
  for ( var i = length; i>= 2 ; --i) {        
    for ( var j = 0 ; j<=i+1 ; ++j) {            
      if (arr[j] > arr[j+1]){                
        [arr[j],arr[j+1]] = [arr[j+1],arr[j]];
            }        
        }    
    }
}

(2)選擇排序
選擇排序是給每個位置選擇當(dāng)前元素最小的，比如給第一個位置選擇最小的误澳，在剩余元素里面給第二個元素選擇第二小的耻矮，依次類推秦躯，直到第n-1個元素忆谓，第n個元素不用選擇了，因為只剩下它一個最大的元素了踱承。那么倡缠，在一趟選擇，如果當(dāng)前元素比一個元素小茎活，而該小的元素又出現(xiàn)在一個和當(dāng)前元素相等的元素后面昙沦，那么交換后穩(wěn)定性就被破壞了。比較拗口载荔，舉個例子盾饮，序列5 8 5 2 9， 我們知道第一遍選擇第1個元素5會和2交換懒熙，那么原序列中2個5的相對前后順序就被破壞了丘损，所以選擇排序不是一個穩(wěn)定的排序算法。

//選擇排序
function startSelect (arr) {    
var length = arr.length;
    for ( var i = 0; i <= length-2; ++i ) {
        min = i;
        for ( var j = i+1;j<length-1 ; ++j ) {
            if ( arr[j] < arr[min] ) {
               min = i;            
            }
            [arr[j],arr[i]] = [arr[i],arr[j]];
        }
    }
}

(3)插入排序
插入排序是在一個已經(jīng)有序的小序列的基礎(chǔ)上工扎，一次插入一個元素徘钥。當(dāng)然，剛開始這個有序的小序列只有1個元素肢娘，就是第一個元素呈础。比較是從有序序列的末尾開始，也就是想要插入的元素和已經(jīng)有序的最大者開始比起橱健，如果比它大則直接插入在其后面而钞，否則一直往前找直到找到它該插入的位置。如果碰見一個和插入元素相等的拘荡，那么插入元素把想插入的元素放在相等元素的后面臼节。所以，相等元素的前后順序沒有改變，從原無序序列出去的順序就是排好序后的順序官疲，所以插入排序是穩(wěn)定的袱结。

//插入排序
function startInsert (arr) {
    var temp,inner;
    var length = arr.length;
    for ( var i = 1;i<= length-1 ; ++i) {
        temp = arr[i];
        inner = i;
        while ( inner > 0 && arr[inner-1] >=temp ) {
            arr[inner] = arr[inner-1]; 
           --inner;
        }
        arr[inner]=temp;
    }
}

(4)快速排序
快速排序有兩個方向，左邊的i下標(biāo)一直往右走途凫，當(dāng)a[i] <= a[center_index]垢夹，其中center_index是中樞元素的數(shù)組下標(biāo)，一般取為數(shù)組第0個元素维费。而右邊的j下標(biāo)一直往左走果元，當(dāng)a[j] > a[center_index]。如果i和j都走不動了犀盟，i <= j, 交換a[i]和a[j],重復(fù)上面的過程而晒，直到i>j。 交換a[j]和a[center_index]阅畴，完成一趟快速排序倡怎。在中樞元素和a[j]交換的時候，很有可能把前面的元素的穩(wěn)定性打亂贱枣，比如序列為 5 3 3 4 3 8 9 10 11监署， 現(xiàn)在中樞元素5和3(第5個元素，下標(biāo)從1開始計)交換就會把元素3的穩(wěn)定性打亂纽哥，所以快速排序是一個不穩(wěn)定的排序算法钠乏，不穩(wěn)定發(fā)生在中樞元素和a[j]交換的時刻。

(5)歸并排序
歸并排序是把序列遞歸地分成短序列春塌，遞歸出口是短序列只有1個元素(認(rèn)為直接有序)或者2個序列(1次比較和交換),然后把各個有序的段序列合并成一個有序的長序列晓避，不斷合并直到原序列全部排好序≈豢牵可以發(fā)現(xiàn)俏拱，在1個或2個元素時，1個元素不會交換吕世，2個元素如果大小相等也沒有人故意交換彰触，這不會破壞穩(wěn)定性。那么命辖，在短的有序序列合并的過程中况毅，穩(wěn)定是是否受到破壞？沒有尔艇，合并過程中我們可以保證如果兩個當(dāng)前元素相等時尔许，我們把處在前面的序列的元素保存在結(jié)果序列的前面，這樣就保證了穩(wěn)定性终娃。所以味廊，歸并排序也是穩(wěn)定的排序算法。

(6)基數(shù)排序
基數(shù)排序是按照低位先排序，然后收集余佛；再按照高位排序柠新，然后再收集；依次類推辉巡，直到最高位恨憎。有時候有些屬性是有優(yōu)先級順序的，先按低優(yōu)先級排序郊楣，再按高優(yōu)先級排序憔恳，最后的次序就是高優(yōu)先級高的在前，高優(yōu)先級相同的低優(yōu)先級高的在前净蚤≡孔椋基數(shù)排序基于分別排序，分別收集今瀑，所以其是穩(wěn)定的排序算法程梦。

(7)希爾排序(shell)
希爾排序是按照不同步長對元素進(jìn)行插入排序，當(dāng)剛開始元素很無序的時候放椰，步長最大作烟，所以插入排序的元素個數(shù)很少，速度很快砾医；當(dāng)元素基本有序了，步長很小衣厘，插入排序?qū)τ谟行虻男蛄行屎芨呷缪痢Ｋ裕柵判虻臅r間復(fù)雜度會比o(n^2)好一些影暴。由于多次插入排序错邦，我們知道一次插入排序是穩(wěn)定的，不會改變相同元素的相對順序型宙，但在不同的插入排序過程中撬呢，相同的元素可能在各自的插入排序中移動，最后其穩(wěn)定性就會被打亂妆兑，所以shell排序是不穩(wěn)定的魂拦。

//希爾排序
function XiEr (arr) {
    var gaps = [5,3,1];
    var gapLength = gaps.length;
    var length = arr.length;
    for( var x = 0; x < gapLength ; ++x ) {
        for ( var i = gaps[x]; i< length ;i++) {
            var temp = arr[i];
            for ( j = i ;j >= gaps[x] && arr[j-gaps[x]] > temp; j-=gaps[x]) {
                arr[j] = arr[j-gaps[x]];
            }
            arr[j] = temp ;
        }
    }
}

(8)堆排序
我們知道堆的結(jié)構(gòu)是節(jié)點i的孩子為2i和2i+1節(jié)點，大頂堆要求父節(jié)點大于等于其2個子節(jié)點搁嗓，小頂堆要求父節(jié)點小于等于其2個子節(jié)點芯勘。在一個長為n的序列，堆排序的過程是從第n/2開始和其子節(jié)點共3個值選擇最大(大頂堆)或者最小(小頂堆),這3個元素之間的選擇當(dāng)然不會破壞穩(wěn)定性腺逛。但當(dāng)為n/2-1, n/2-2, ...1這些個父節(jié)點選擇元素時荷愕，就會破壞穩(wěn)定性。有可能第n/2個父節(jié)點交換把后面一個元素交換過去了，而第n/2-1個父節(jié)點把后面一個相同的元素沒有交換安疗，那么這2個相同的元素之間的穩(wěn)定性就被破壞了抛杨。所以，堆排序不是穩(wěn)定的排序算法

1. 快速排序（QuickSort）
   快速排序是一個就地排序荐类，分而治之蝶桶，大規(guī)模遞歸的算法。
   從本質(zhì)上來說掉冶，它是歸并排序的就地版本真竖。快速排序可以由下面四步組成厌小。
   （1） 如果不多于1個數(shù)據(jù)恢共，直接返回。
   （2） 一般選擇序列最左邊的值作為支點數(shù)據(jù)璧亚。
   （3） 將序列分成2部分讨韭，一部分都大于支點數(shù)據(jù)，另外一部分都小于支點數(shù)據(jù)癣蟋。
   （4） 對兩邊利用遞歸排序數(shù)列透硝。快速排序比大部分排序算法都要快疯搅。盡管我們可以在某些特殊的情況下寫出比快速排序快的算法濒生，但是就通常情況而言，沒有比它更快的了幔欧∽镏危快速排序是遞歸的，對于內(nèi)存非常有限的機(jī)器來說礁蔗，它不是一個好的選擇觉义。

2. 歸并排序（MergeSort）
   歸并排序先分解要排序的序列，從1分成2浴井，2分成4晒骇，依次分解，當(dāng)分解到只有1個一組的時候磺浙，就可以排序這些分組洪囤，然后依次合并回原來的序列中，這樣就可以排序所有數(shù)據(jù)屠缭。合并排序比堆排序稍微快一點箍鼓，但是需要比堆排序多一倍的內(nèi)存空間，因為它需要一個額外的數(shù)組呵曹。

3. 堆排序（HeapSort）
   堆排序適合于數(shù)據(jù)量非常大的場合（百萬數(shù)據(jù)）款咖。堆排序不需要大量的遞歸或者多維的暫存數(shù)組何暮。這對于數(shù)據(jù)量非常巨大的序列是合適的。比如超過數(shù)百萬條記錄铐殃，因為快速排序海洼，歸并排序都使用遞歸來設(shè)計算法，在數(shù)據(jù)量非常大的時候富腊，可能會發(fā)生堆棧溢出錯誤坏逢。堆排序會將所有的數(shù)據(jù)建成一個堆，最大的數(shù)據(jù)在堆頂赘被，然后將堆頂數(shù)據(jù)和序列的最后一個數(shù)據(jù)交換是整。接下來再次重建堆，交換數(shù)據(jù)民假，依次下去浮入，就可以排序所有的數(shù)據(jù)。

4. Shell排序（ShellSort）
   Shell排序通過將數(shù)據(jù)分成不同的組羊异，先對每一組進(jìn)行排序事秀，然后再對所有的元素進(jìn)行一次插入排序，以減少數(shù)據(jù)交換和移動的次數(shù)野舶。平均效率是O(nlogn)易迹。其中分組的合理性會對算法產(chǎn)生重要的影響。現(xiàn)在多用D.E.Knuth的分組方法平道。Shell排序比冒泡排序快5倍睹欲，比插入排序大致快2倍。
   Shell排序比起QuickSort巢掺，MergeSort句伶，HeapSort慢很多。但是它相對比較簡單陆淀，它適合于數(shù)據(jù)量在5000以下并且速度并不是特別重要的場合。它對于數(shù)據(jù)量較小的數(shù)列重復(fù)排序是非常好的先嬉。

5. 插入排序（InsertSort）
   插入排序通過把序列中的值插入一個已經(jīng)排序好的序列中轧苫，直到該序列的結(jié)束。插入排序是對冒泡排序的改進(jìn)疫蔓。它比冒泡排序快2倍含懊。一般不用在數(shù)據(jù)大于1000的場合下使用插入排序，或者重復(fù)排序超過200數(shù)據(jù)項的序列衅胀。

6. 冒泡排序（BubbleSort）
   冒泡排序是最慢的排序算法岔乔。在實際運用中它是效率最低的算法。它通過一趟又一趟地比較數(shù)組中的每一個元素滚躯，使較大的數(shù)據(jù)下沉雏门，較小的數(shù)據(jù)上升嘿歌。它是O(n^2)的算法。

7. 交換排序（ExchangeSort）和選擇排序（SelectSort）
   這兩種排序方法都是交換方法的排序算法茁影，效率都是 O(n2)宙帝。在實際應(yīng)用中處于和冒泡排序基本相同的地位。它們只是排序算法發(fā)展的初級階段募闲，在實際中使用較少步脓。

8. 基數(shù)排序（RadixSort）
   基數(shù)排序和通常的排序算法并不走同樣的路線。它是一種比較新穎的算法浩螺，但是它只能用于整數(shù)的排序靴患，如果我們要把同樣的辦法運用到浮點數(shù)上，我們必須了解浮點數(shù)的存儲格式要出，并通過特殊的方式將浮點數(shù)映射到整數(shù)上鸳君，然后再映射回去，這是非常麻煩的事情厨幻，因此相嵌，它的使用同樣也不多。而且况脆，最重要的是饭宾，這樣算法也需要較多的存儲空間。