各大排序演算法優缺點總結
我這裡只總結各大演算法知識的要點，如果你想看看演算法思想和實現程式碼，網上的其他部落格都很喜歡貼大段程式碼和文字，可以自己去看。
（如果出錯，請指正！感激不盡！）
一.三大簡單、慢速排序演算法
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平均 |
最好 |
最壞 |
輔助儲存 |
穩定性 |
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直接插入 |
n^2 |
n |
n^2 |
1 |
穩定 |
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直接選擇 |
n^2 |
n^2 |
n^2 |
1 |
不穩定 |
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直接交換（冒泡） |
n^2 |
n |
n^2 |
1 |
穩定 |
我省略了O,如：上面的n^2其實是O(n^2)的意思
這三種演算法的有點都是簡單，缺點都是慢。
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優點 |
缺點 |
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直接插入 |
比較次數越少，移動次數越多 |
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直接選擇 |
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直接交換（冒泡） |
每次只移動相鄰兩個元素 |
二.希爾排序
n^1.3 n n^2 1 不穩定
希爾排序中，演算法的效率很大程度由增量決定，而一個合適的增量的選擇需要大量的經驗。
三.堆排序
nlog2n nlog2n nlog2n 1 不穩定
nlog2n的2是下標，在這裡不知道怎麼設定，大家應該瞭解。
它比快速排序的優點：在最壞情況下它的效能很優越
它比歸併排序的有點：使用的輔助儲存少
它的缺點： 不適合太小的待排序列（因為他需要建堆）；不穩定，不適合物件的排序
四.快速排序、歸併排序（最常用的排序演算法）
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平均 |
最好 |
最壞 |
輔助儲存 |
穩定性 |
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快速排序 |
nlog2n |
nlog2n |
n^2 |
1 |
不穩定 |
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歸併排序 |
nlog2n |
nlog2n |
nlog2n |
n |
穩定 |
（分治法思想）
PS：二者各自的特點。
快速排序最快的排序演算法，缺點是不穩定，不適合物件排序；
歸併排序第二塊的演算法，缺點是輔存很大，適合物件排序；
PS：快速排序遞迴堆疊空間的佔用：
最優的情況下空間複雜度為：O(logn) ；每一次都平分陣列的情況
最差的情況下空間複雜度為：O(n )；退化為氣泡排序的情況
PS：一個排整數的測試：
在筆記本上跑的，對1024*1024個隨機整數排序，快速排序比合並排序快3到4倍。
[05.0813:40:22] INFO: Performance Check: Quick Sort 1048576 Elements., took 94 ms
[05.0813:40:22] INFO: Performance Check: Merge Sort 1048576 Elements., took 437 ms
五.以Java 集合類的sort()排序為例子（jdk不同版本sort（）實現也不同）
1.JDK6中的排序是基於傳統的歸併排序做了部分優化，這兩個優化都很簡單，實際上效率並未提高多少。所以在JDK7中將其替換為TimSort。
2.JDK 7中，內部實現換成了TimSort，其對物件間比較的實現要求更加嚴格,
(1)傳入的待排序陣列若小於閾值MIN_MERGE（Java實現中為32，Python實現中為64），則呼叫binarySort，這是一個不包含合併操作的 mini-TimSort。二分查詢/折半插入查詢，
從陣列開始處找到一組連線升序或嚴格降序（找到後翻轉）的數。
(2)否則， 不斷二分，直到小於閾值，然後插入排序；
TimSort演算法是一種起源於歸併排序和插入排序的混合排序演算法
3.在jdk8中，如果你看過原始碼就會知道，其實針對不同的情況使用了不同的排序演算法，簡單羅列下：
(1).如果是簡單物件資料，例如int，double，且陣列長度在一定閥值內，則使用快排，如果在閥值外，則用歸併的變種；
(2).如果是複雜物件陣列，則如果陣列長度在一定閥值以內，則使用折半插入排序，如果長度在閥值外，則使用歸併法，但是如果歸併二分後小於閥值了，則在內部還是會使用折半插入排序。。。以上只是大概
大家一定注意到了，閾值以外需要使用歸併，因為快排使用遞迴，如果待排序列太大的話，堆疊可能會溢位；而歸併排序不存在此問題；
我查閱了jdk8的新功能，其中好像並沒有關於sort()的更新，這樣說來，jdk7和8應該在sort()上沒有區別才對；但是我在知乎上找到了關於jdk8 的sort()描述，好像還有很多人同意的樣子，所以我就把他的言論給貼了過來。
後來這一塊還是沒弄明白，發了個求助的帖子，有了結果後，我會修改這個博文的。若是有高手看到此處，還望不吝賜教啊！