1. 前言
1.之前的文章js排序算法说明写的较比较匆忙,也没用
markdown,布局,内容各方面都比较简陋
2.重新整理一番
2.算法
算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别
3.对于评述算法优劣术语的说明
稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面；
不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a可能会出现在b的后面；
内排序：所有排序操作都在内存中完成；
外排序：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行；
3. 时间和空间
3.1 时间维度
：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常用「时间复杂度」来描述。
3.2 空间维度
：是指执行当前算法需要占用多少内存空间，我们通常用「空间复杂度」来
通常我们需要进行抉择,因为时间和空间不能兼顾,选择一个平衡点,中庸的方式
比如一个算法通常存在最好,平均,最坏,通常只关注最坏情况,最坏情况出现的越频繁,表名平均情况和最坏情况一样差
4.时间复杂度算法
时间复杂度是指执行这个算法所需要的计算工作量，其复杂度反映了程序执行时间「随输入规模增长而增长的量级」，在很大程度上能很好地反映出算法的优劣与否
一个算法花费的时间与算法中语句的「执行次数成正比」，执行次数越多，花费的时间就越多
算法的复杂度通常用
大O符号表述，定义为T(n) = O(f(n))，常见的时间复杂度有：O(1)常数型、O(log n)对数型、O(n)线性型、O(nlogn)线性对数型、O(n^2) 平方型、O(n^3) 立方型、O(n^k) k次方型、O(2^n)指数型
5.空间复杂度
空间复杂度主要指执行算法所需内存的大小，用于对程序运行过程中所需要的临时存储空间的度量
除了需要存储空间、指令、常数、变量和输入数据外，还包括对数据进行操作的工作单元和存储计算所需信息的辅助空间
6. 图示
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