演算法分類（比較和非比較）
非線性時間比較類排序：通過比較來決定元素間的相對次序，由于其時間復雜度不能突破 O(nlogn)，因此稱為非線性時間比較類排序
線性時間非比較類排序：不通過比較來決定元素間的相對次序，它可以突破基于比較排序的時間下界，以線性時間運行，因此稱為線性時間非比較類排序
排序演算法評價標準
時間復雜度
時間復雜度分為：最壞時間復雜度、平均時間復雜度、最好時間復雜度，主要反應的是執行程式的次數
空間復雜度
是對一個演算法在運行程序中臨時占用存盤空間大小的量度
穩定性
穩定性的意思是對于序列中鍵值（Key value）相同的元素，它們在排序前后的相對關系保持不變，對于 int 這樣的基本資料型別，穩定性基本上是沒有意義的，因為它的鍵值就是元素本身，兩個元素的鍵值相同他們就可以被認為是相同的，但對于復雜的資料型別，資料的鍵值相同，資料不一定相同，比如一個 Student 類，包括 Name 和 Score 兩個屬性，以 Score 為鍵值排序，這時候鍵值相同元素間的相對關系就有意義了，
總結就是經過排序之后,能使值相同的資料保持原順序中的相對位置不變
內排序
所有排序操作都在記憶體中完成，適用于資料規模不是特別大的情況
外排序
由于資料太大，因此把資料放在磁盤中，而排序通過磁盤和記憶體的資料傳輸才能進行
各排序演算法總結
名詞解釋：
n: 資料規模（即序列的長度）
k: “桶”的個數
In-place: 占用常數記憶體，不占用額外記憶體
Out-place: 占用額外記憶體
參考資料：
值得收藏的十大經典排序演算法
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