插入排序

答：选择排序的基本思想是： 每一趟从待排序的记录中选出关键字最小的记录，顺序放入已排序数列的最后，直到全部记录排序完毕。 常用的选择排序方法有直接选择排序和堆排序。 (1)初始状态： 无序区为 R [1..n] ，有序区为空

直接插入排序(Straight Insertion Sort)的基本思想是: 把n个待排序的元素看成为一个有序表和一个无序表。开始时有序表中只包含1个元素，无序表中包含有n-1个元素，排序过程中每次从无序表中取出第一个元素，将它插入到有序表中的适当位置，使之成为新的有序表，重复n-1次可完成排序过程。 下面选取直接插入排序的一个中间过程对其进行说明

在日常开发当中，无论我们使用的语言是什么，他们几乎都会提供排序算法，本篇博文将尝试着对其进行分析，看看如何实现一个通用的，高性能的排序算法。 首先看看我们的现有排序算法库，看看我们的选择空间在哪里： 如果对于小规模数据排序，可以选择O(n^2); 但是对于大规模的数据，时间复杂度为O(nlogn)的算法会高效很多。因此为了兼顾任意规模数据的排序，一般都会首选时间复杂度为O(nlogn)的排序算法来实现排序函数

如果原始数组本来已经接近有序，只需要较少的比较交换次数即可完成排序。比如下面这个数组，只有7和8是逆序的： Nginx 的创始人被抓走了！ 据国外媒体报道，俄罗斯警方于12月12日抓捕了Nginx的发明者Igor Sysoev，以及联合创始人Maxim Konovalov。 在人类的历史长河中，我们这一代人是最幸运的一代，因为我们生活在一个智慧飞扬的时代

基本思想：在要排序的一组数中，假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。 插入排序是最简单的排序算法，插入排序最差的复杂度是O（n^2）效率比较低适合少量数据进行排序，但是实现起来比较简单

当我们要排序这样一个数组的时候，归并排序法首先将这个数组分成一半。如图： 然后想办法把左边的数组给排序，右边的数组给排序，之后呢再将它们归并起来。当然了当我们对左边的数组和右边的素组进行排序的时候，再分别将左边的数组和右边的数组分成一半，然后对每一个部分先排序，再归并

当我们要排序这样一个数组的时候，归并排序法首先将这个数组分成一半。如图： 然后想办法把左边的数组给排序，右边的数组给排序，之后呢再将它们归并起来。当然了当我们对左边的数组和右边的素组进行排序的时候，再分别将左边的数组和右边的数组分成一半，然后对每一个部分先排序，再归并

希尔排序（Shell Sort）属于插入排序的一种。它是简单插入排序经过改进之后的一个更高效的版本，也称为缩小增量排序（Diminishing Increment Sort）。 通过一个简单的例子来理解希尔排序

本书首先介绍了JavaScript语言的基础知识（包括ECMAScript和TypeScript），其次讨论了数组、栈、队列、双端队列和链表等重要的数据结构，随后分析了集合、字典和散列表的工作原理，接下来阐述了递归的原理、什么是树以及二叉堆和堆排序，然后介绍了图、DFS和BFS算法、各种排序（冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、计数排序、桶排序和基数排序）和搜索（顺序搜索、二分搜索和内插搜索）算法以及随机算法，接着介绍了分而治之、动态规划、贪心算法和回溯算法等高级算法以及函数式编程，最后还介绍了如何计算算法的复杂度。

你必须了解的Flutter原理 本文旨在记录分析Flutter的渲染原理和设计理念，参考了一些文档和博客，方便Flutter开发者学习交流。 有意思的leetcode算法题——巧用数学知识 最近在leetcode上刷算法题，发现了一道比较有意思的题目，虽然不难，但要想尽可能的降低时间复杂度达到最优解，还是要有点技巧的，我们来看看。 堆排序是什么？ 堆排序是一种常见的排序算法，时间复杂度是O(nlgn)，与归并排序一样，但它又与插入排序一样具有空间原址性 ：任何时候都只需要常数个额外的元素空间存储临时数据