一、排序方法与复杂度归类

1. 几种最经典、最常用的排序方法：冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、计数排序、基数排序、桶排序。
2. 复杂度归类
   冒泡排序、插入排序、选择排序 O(n^2)
   快速排序、归并排序 O(nlogn)
   计数排序、基数排序、桶排序 O(n)

二、算法的执行效率

1. 算法的执行效率
   • 最好、最坏、平均情况时间复杂度。
   • 时间复杂度的系数、常数和低阶。
   • 比较次数，交换（或移动）次数。
2. 排序算法的稳定性
   • 稳定性概念：如果待排序的序列中存在值相等的元素，经过排序之后，相等元素之间原有的先后顺序不变。
   • 稳定性重要性：可针对对象的多种属性进行有优先级的排序。
   • 举例：给电商交易系统中的“订单”排序，按照金额大小对订单数据排序，对于相同金额的订单以下单时间早晚排序。用稳定排序算法可简洁地解决。先按照下单时间给订单排序，排序完成后用稳定排序算法按照订单金额重新排序。
3. 排序算法的内存损耗
   原地排序算法：特指空间复杂度是O(1)的排序算法。

三、冒泡排序

冒泡排序只会操作相邻的两个数据。每次冒泡操作都会对相邻的两个元素进行比较，看是否满足大小关系要求，如果不满足就让它俩互换。
稳定性：冒泡排序是稳定的排序算法。
空间复杂度：冒泡排序是原地排序算法。
时间复杂度：

1. 最好情况（满有序度）：O(n)。
2. 最坏情况（满逆序度）：O(n^2)。
3. 平均情况：
   “有序度”和“逆序度”：对于一个不完全有序的数组，如4，5，6，3，2，1，有序元素对为3个（4，5），（4，6），（5，6），有序度为3，逆序度为12；对于一个完全有序的数组，如1，2，3，4，5，6，有序度就是n*(n-1)/2，也就是15，称作满有序度；逆序度=满有序度-有序度；冒泡排序、插入排序交换（或移动）次数=逆序度。
   最好情况下初始有序度为n*(n-1)/2，最坏情况下初始有序度为0，则平均初始有序度为n*(n-1)/4，即交换次数为n*(n-1)/4，因交换次数<比较次数<最坏情况时间复杂度，所以平均时间复杂度为O(n^2)。

func BubbleSort(values []int) {
    for i := 0; i < len(values)-1; i++ {
        for j := i+1; j < len(values); j++ {
            if  values[i]<values[j]{
                values[i],values[j] = values[j],values[i]
            }
        }
    }
}

四、插入排序

插入排序将数组数据分成已排序区间和未排序区间。初始已排序区间只有一个元素，即数组第一个元素。在未排序区间取出一个元素插入到已排序区间的合适位置，直到未排序区间为空。
空间复杂度：插入排序是原地排序算法。
时间复杂度：

1. 最好情况：O(n)。
2. 最坏情况：O(n^2)。
3. 平均情况：O(n^2)（往数组中插入一个数的平均时间复杂度是O(n)，一共重复n次）。
   稳定性：插入排序是稳定的排序算法。

func InsertSort(values []int){
	var j int = 0
	for i := 1; i < len(values); i++ {
		tmp := values[i]
		for j = i; j > 0 && tmp < values[j - 1]; j-- {
			values[j] = values[j - 1]
		}
		values[j] = tmp
	}
}

五、选择排序

选择排序将数组分成已排序区间和未排序区间。初始已排序区间为空。每次从未排序区间中选出最小的元素插入已排序区间的末尾，直到未排序区间为空。
空间复杂度：选择排序是原地排序算法。
时间复杂度：（都是O(n^2)）

1. 最好情况：O(n^2)。
2. 最坏情况：O(n^2)。
3. 平均情况：O(n^2)。
   稳定性：选择排序不是稳定的排序算法。

func SelectSort(values []int) {
    length := len(values)
    if length <= 1 {
        return
    }

    for i := 0; i < length; i++ {
        min := i // 初始的最小值位置从0开始，依次向右

        // 从i右侧的所有元素中找出当前最小值所在的下标
        for j := length - 1; j > i; j-- {
            if values[j] < values[min] {
                min = j
            }
        }
        //fmt.Printf("i:%d min:%d\n", i, min)

        // 把每次找出来的最小值与之前的最小值做交换
        values[i], values[min] = values[min], values[i]

        //fmt.Println(values)
    }
}