先把话说在前头，算法一个比较难的知识点，必须要很耐心地去理解其原理。
1.直接插入排序
直接插入排序是一种简单的排序方法，也是后面排序算法的基础。
算法步骤：
1）将第一待排序序列第一个元素看做一个有序序列，把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列。
2）从头到尾依次扫描未排序序列，将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置。（如果待插入的元素与有序序列中的某个元素相等，则将待插入元素插入到相等元素的后面。）
直接插入排序
算法实现：
直接插入排序
2.希尔排序
希尔排序，也称递减增量排序算法，就是直接插入排序的加强版，但是希尔排序并不稳定（即是当元素较多的时候就会失败）。
算法步骤：
1）选择一个增量序列t1，t2，…，tk，其中ti>tj，tk=1；
2）按增量序列个数k，对序列进行k 趟排序；
3）每趟排序，根据对应的增量ti，将待排序列分割成若干长度为m 的子序列，分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。
希尔排序
算法实现：
希尔排序
3.简单选择排序
选择排序(Selection sort)也是一种简单直观的排序算法。
算法步骤：
1）首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置。
2）再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。
3）重复第二步，直到所有元素均排序完毕。
简单选择排序
算法实现：
简单选择排序
4.冒泡排序
冒泡排序（Bubble Sort）也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
算法步骤：
1）比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。
2）对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。
3）针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
4）持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。
冒泡排序
算法实现：
冒泡排序
5.快速排序
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
算法步骤：
1 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）。
2 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
3 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
快速排序
算法实现：
快速排序
6.归并排序
归并排序（Merge sort）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
算法步骤：
1. 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列。
2. 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置。
3. 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置。
4. 重复步骤3直到某一指针达到序列尾。
5. 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。
归并排序
算法实现：
归并排序
7.基数排序
基数排序是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。由于整数也可以表达字符串（比如名字或日期）和特定格式的浮点数，所以基数排序也不是只能使用于整数。
算法步骤：
1）先找出待排序数组的最大值，确定有多少位，确定要排多少次。
2）创建二维数组temp[10][arrs.length]来存放每次排序好的元素。
3）每次排序好，遍历二维数组取回到arrs[]中。
算法实现：
基数排序
8.堆排序
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
算法步骤：
1）创建一个堆H[0..n-1]。
2）把堆首（最大值）和堆尾互换。
3）把堆的尺寸缩小1，并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置。
4） 重复步骤2，直到堆的尺寸为1。
堆排序
算法实现：
堆排序
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