1.插入排序
分析：插入排序是將一個元素插入到已排序好的有序表中，從而得到一個新的記錄數增加1的新的有序表，執行過程一次選出第i個元素插入到前i－1個有序元素的合適位置
代碼執行過程：
調試結果：
時間復雜度問題：
? ? ? ? 如果目標是把n個元素的序列升序排列，那么采用插入排序存在最好情況和最壞情況。最好情況就是，序列已經是升序排列了，在這種情況下，需要進行的比較操作需（n-1）次即可。最壞情況就是，序列是降序排列，那么此時需要進行的比較共有n(n-1)/2次。插入排序的賦值操作是比較操作的次數加上 (n-1）次。平均來說插入排序算法的時間復雜度為O(n^2）。因而，插入排序不適合對于數據量比較大的排序應用。但是，如果需要排序的數據量很小，例如，量級小于千，那么插入排序還是一個不錯的選擇。
2.冒泡排序
分析：每趟排序過程中需要通過比較找到為排序元素中最大的元素，所以我們需要一個外部循環，從數組其實開始，一次比較相鄰的兩個元素并把較大的放在右邊，保證排序的順序從小到大。
代碼執行過程：
調試結果與上邊類似。
時間復雜度問題：
3.插入排序
分析：每趟從排序的元素中找到最小的一次放到左邊，執行完一趟剛好排出正確的順序
調試結果與上邊類似。
時間復雜度：
選擇排序的時間復雜度不像前面幾種排序方法那樣，前面幾種排序方法的時間復雜度不是一眼就能看出來的，而是要通過推導計算才能得到的。一般會涉及到遞歸和完全二叉樹，所以推導也不是那么容易。但是選擇排序就不一樣了，你可以很直觀的看出選擇排序的時間復雜度：就是兩個循環消耗的時間；
比較時間：T = （n-1)）+ （n -2）+（n - 3）.... + 1;? ===>>? T =? [n*(n-1) ] / 2；
交換時間：最好的情況全部元素已經有序，則 交換次數為0；最差的情況，全部元素逆序，就要交換 n-1 次；
所以最優的時間復雜度? 和最差的時間復雜度? 和平均時間復雜度? 都為 ：O(n^2)
