－快速排序
算法概述：與歸并相似，分而治之
void Quicksort ( ElementType A[ ] , int N )
{
if ( n < 2 ) return ;
pivot = 從A[ ] 中選出一個主元；
將 S＝{ A[ ] \ pivot } 分成2個獨立子集：
A1 = { a屬于S | a <= pivot } 和
A3 = { a屬于S | a >= pivot } ;
A[ ] = Quicksort( A1 , N1 )并 { pivot }并Quicksort( A2 , N2 ) ;
}
選主元：
取中位數
ElementType Median3 ( ElementType A[ ] , int Left , int Right )
{
int Center = ( Left + Right ) / 2 ;
if ( A[ Left ] > A[ Center ] )
Swap ( &A[ Left ] ) , &A[ Center ] ) ;
if ( A[ Left ] > A[ Right ] )
Swap ( &A[ Left ] ) , &A[ Right ] ) ;
if ( A[ Center ] > A[ Right ] )
Swap ( &A[ Center ] ) , &A[ Right ] ) ;
Swap ( &A[ Center ] , &A[ Right - 1 ] ) ; // 將pivot藏到右邊
return A[ Right - 1 ] ; // 返回主元，它在Right - 1這個位置
}
子集劃分
每次選定主元并完成子集劃分后，主元插入的位置都是它的最終位置，它一次性放到了正確位置以后都不用移動
如果有元素正好等于pivot，停下來交換？不交換，繼續移動指針？比較后選擇交換
快速排序問題：該算法用到遞歸，對于小規模數據（比如小于100的數據）可能還不如插入排序快
所以，當遞歸的數據規模充分小，則停止遞歸，直接調用簡單排序；在程序中定義一個Cutoff的閾值，小于該值則調用簡單算法
算法實現：
void Quicksort ( ElementType A[ ] , int Left , int Right )
{
if ( Cutoff <= Right - Left ) {
Pivot = Median3 ( A , Left , Right ) ;
i = Left ; j = Right - 1 ; // 開始做子集劃分
for ( ; ; ) {
while ( A[ ++ i ] < Pivot ) { }
while ( A[ - - j ] > Pivot ) { }
if ( i < j )
Swap ( &A[ i ] , &A[ j ] ) ;
else break ; // 子集劃分結束
}
Swap ( &A[ i ] , &A[ Right - 1 ] ) ;
Quicksort ( A , Left , i - 1 ) ;
Quicksort ( A , i + 1 , Right ) ;
}
else
Insertion_Sort ( A + Left , Right - Left + 1 ) ; // 當超過Cutoff閾值，開始用簡單排序
}
統一接口：
void Quick_Sort ( ElementType A[ ] , int N )
{
Quicksort( A , 0 , N - 1 ) ;
}
－表排序
待排元素不是簡單的數字而是比較大的結構，移動元素步驟不能忽略不計
排序過程中不需要移動原始數據，而是移動指向它們的指針，這樣的排序叫間接排序；
定義一個指針數組作為“表”（table），如果僅要求按順序輸出，則輸出：
A[ table[0] ], A[ table[1] ], …… , A[ table[N-1] ]
物理排序：
N個數字的排列由若干個獨立的環組成
將物理排序獨立成若干個獨立的操作，開辟一個臨時空間，從環中取出一個元素暫時放入該空間，依次將該環中其他元素 一一放置到正確的位置，最后將取出的元素拿出放進環中最后空出來的位置。
最好情況：初始即有序
最壞情況：有N/2個環，每個環包含2個元素，這是需要3N／2次元素移動。（每移動一對元素要走三步）
－基數排序
桶排序 eg：有N個學生，他們的成績是0到100之間的整數，如何在線性時間內將學生按成績排序？
0到100之間一共有101（M）個成績值，給每個成績值建立一個桶，桶實際上是鏈表；每輸入的一個同學的成績，就按成績將該同學放入相對于的鏈表中
void Bucket_Sort ( ElementType A[ ] , int N )
{
count[ ] 初始化 ;
while ( 讀入1個學生成績grade )
將該學生插入count[ garde ]鏈表；
for ( i = 0 ; i < M ; i ++ ) { // M是成績值總數
if ( count[ i ] )
輸出整個count [ i ]鏈表；
}
}
基數排序 eg：假設有N＝10個整數，每個整數的值在0到999之間（于是有M＝1000個不同的值）此時再用桶排序則不合算
基數是進制的基數，如0到999之間的數，最多是三位數，每個位上的基數有10種可能
輸入序列：64，8，216，512，27，729，0，1，343，125
用“次位優先”（Least Significant Digit）即優先比較個位
建立0～9十個桶，第一趟排序按照每個數字個位上的數放入相應的桶，第二趟按十位上的數對應放入相應的桶，第三趟比百位數，
時間復雜度 T＝O（P（N＋B））
如果桶的數量足夠小，整個復雜度是線性的
多關鍵字排序，如撲克牌按花色、面值兩種關鍵字排序
多關鍵字可理解為多位數字，花色是十位，面值是個位
若用主位優先，分為四個桶，再在每個桶里按面值排序
次位排序更為便捷，為面值建立13個桶；將結果合并，然后再為花色建四個桶
－排序算法的比較：
簡單排序：簡單選擇排序、冒泡排序、直接插入排序。
選擇排序是跳著交換的，導致其不穩定性；簡單排序時間復雜度較高，不過代碼較簡單，其中冒泡排序和直接插入排序是穩定的
希爾排序平均時間復雜度較低，但它的好壞取決于增量序列，不過最壞情況下時間復雜度依然是N的平方
堆排序和歸并排序，理論上，時間復雜度都是 N*logN，其中堆排序的N可能很大，所以某些情況下會比快速排序要慢，且它是不穩定的；歸并排序是穩定的，但需要一定空間；
快速排序是遞歸的，所以需要logN的空間復雜度，最壞情況下時間復雜度是N的平方，是不穩定排序
基數排序某些情況下近乎線性，取決于桶
