先读懂代码 ，然后多敲就完事了！
1.冒泡排序 原理：两两之间比较 //模板自己写 2.直接选择排序` 原理：两两之间比较，找最值下标
void SlectSort(int k[],int n) { for(int i=0;i<n-1;i++) { int min=k[i]; { for(int j=i+1;j<n;j++) { if(min>k[j])min=j; } } int temp=k[i]; k[i]=k[min]; k[min]=temp; } }3.直接插入排序（小规模性能最好） 原理：将一个记录插入到已经排好序的有序表中，从而得到一个行动，记录数增加1的有序表
void InsertSort(int k[],int n) { for(int i=1;i<n;i++) { if(k[i]<k[i-1]) { int temp=k[i]; int j; for( j=i-1;k[j]>temp;j--) { k[j+1]=k[j]; } k[j+1]=temp; } } }4.希尔排序（缩小增量排序）（插入排序的优化） 原理：设待排元素序列有n个元素，取一个小于n的数gap作为间隔,所有距离为gap的元素放在同一个子序列中，在每一个 子序列中分别实现直接插入排序，然后缩小间隔，重复，直到最后取gap=1.
void ShellSort(int k[],int n) { int gap=n; do { gap=gap/3+1; for(int i=gap;i<n;i++) { if(k[i]<k[i-gap]) { int temp=k[i]; int j; for( j=i-gap;k[j]>temp;j-=gap) { k[j+gap]=k[j]; } k[j+gap]=temp; } } }while(gap>1); }5.堆排序 原理：将待排序的序列构造成一个大顶堆（或小顶堆）。此时，整个序列的最大之就是堆顶的根节点。将它移走 （就是将其与堆数组的末尾元素交换，此时末尾元素就是最大值）。
要点：根节点一定是堆中所有节点最大或者最小值，如按照层序遍历的方式给节点从1开始编号，则节点之间满足如下关系： （大顶锥）K(i)>=K(2i) （小顶堆） K(i)<=K(2i) K(i)>=K(2i+1) 或 K(i)<=K(2i+1) 其中（1<=i<=n/2）
void swap(int k[],int i,int j) { int temp=k[i]; k[i]=k[j]; k[j]=temp; } void HeapAdjust(int k[],int s,int n) { int temp=k[s]; for(int i=2*s;i<=n;i*=2) { if(i<n&&k[i]<k[i+1])i++; if(temp>k[i])break; k[s]=k[i]; s=i; } k[s]=temp; } void HeapSort(int k[],int n) { for(int i=n/2;i>0;i--) { HeapAdjust(k,i,n); } for(int i=n;i>1;i--) { swap(k,1,i); HeapAdjust(k,1,i-1); } }6.快速排序 原理：每趟的排序指定一个元素作为一个基准点，把小于这个基准点的所有元素都移动到基准点左边，把大于这个基准点的所有元素都移动到基准点的右边
void swap(int k[],int low,int high) { int temp=k[low]; k[low]=k[high]; k[high]=temp; } int Search(int k[],int low,int high) //找基点 { int point=k[low]; while(low<high) //low<high 大前提 { while(low<high&&k[high]>=point) { high--; } swap(k,low,high); while(low<high&&k[low]<=point) { low++; } swap(k,low,high); } return low; } void Quicksort(int k[],int low,int high) { int point; if(low<high) { point=Search(k,low,high); Quicksort(k,low,point-1); Quicksort(k,point+1,high); } }优化：1：优化选取基点
int Search(int k[],int low,int high) //找基点 { int mid=(low+high)/2; //优化选取基点 if(low<high)swap(k,low,high); if(mid<high)swap(k,mid,high); if(low<mid)swap(k,low,mid); int point=k[low]; while(low<high) { while(low<high&&k[high]>=point) { high--; } swap(k,low,high); while(low<high&&k[low]<=point) { low++; } swap(k,low,high); } return low; } 2：优化不必要的交换 int Search(int k[],int low,int high) //找基点 { int point=k[low]; while(low<high) { while(low<high&&k[high]>=point) { high--; } //swap(k,low,high); k[low]=high; //优化不必要的交点 while(low<high&&k[low]<=point) { low++; } //swap(k,low,high); k[high]=low; } return low; } 3：优化小数组时的排序方法 void InsertSort(int k[],int n) { for(int i=1;i<n;i++) { if(k[i]<k[i-1]) { int temp=k[i]; int j; for(j=i-1;k[j]>temp;j--) { k[j+1]=k[j]; } k[j+1]=temp; } } } void Quicksort(int k[],int low,int high) { int point; if((high-low)>7) //优化小数组时的方法 { point=Search(k,low,high); Quicksort(k,low,point-1); Quicksort(k,point+1,high); } else { InsertSort(k+low,high-low+1); } } 4：优化递归操作参考：如果一个函数中递归形式的调用出现在函数的末尾， 我们称这个递归函数是尾递归的。 当编译器检测到一个函数调用是尾递归的时候，它就覆盖当前的活跃记录而不是在栈中去创建一个新的。编译器可以做到这点，因为递归调用是当前活跃期内最后一条待执行的语句，于是当这个调用返回时栈帧中并没有其他事情可做，因此也就没有保存栈帧的必要了。通过覆盖当前的栈帧而不是在其之上重新添加一个，这样所使用的栈空间就大大缩减了。
void Quicksort(int k[],int low,int high) { int point; while(low<high) //优化递归操作 { point=Search(k,low,high); Quicksort(k,low,point-1); low=point+1; } }7.归并排序 原理：假设初始序列有n个记录，则可以看成是n个有序的子序列，每个子序列的长度为1，然后两两归并，得到[n/2]个长度为2或1的有序子序列；再两两归并，如此重复，直至得到一个长度为n的有序序列为止，这种排序方法称为2路归并排序。
void merging(int *list1,int list1_size,int * list2,int list2_size) { int i,j,k,m; int temp[N]; i=j=k=0; while(i<list1_size&&j<list2_size) //两个数组的归并操作 { if(list1[i]<list2[j]) { temp[k++]=list1[i++]; } else { temp[k++]=list2[j++]; } } while(i<list1_size) //将未归并的数组数据依次存入 { temp[k++]=list1[i++]; } while(j<list2_size) { temp[k++]=list2[j++]; } for(m=0;m<list1_size+list2_size;m++) { list1[m]=temp[m]; //为啥要用list1存呢？ } } void MergeSort(int k[],int n) { if(n>1) { int *list1=k; int list1_size=n/2; int *list2=k+n/2; int list2_size=n-list1_size; MergeSort(list1,list1_size); MergeSort(list2,list2_size); merging(list1,list1_size,list2,list2_size); } }8.结构体排序 自己看博客去！ sort结构体排序
