排序演算法是
『壹』 排序法都有哪些
一、插入排序(InsertionSort)
1.基本思想：
每次將一個待排序的數據元素，插入到前面已經排好序的數列中的適當位置，使數列依然有序；直到待排序數據元素全部插入完為止。
2.排序過程：
【示例】：
[初始關鍵字][49]38659776132749
J=2(38)[3849]659776132749
J=3(65)[384965]9776132749
J=4(97)[38496597]76132749
J=5(76)[3849657697]132749
J=6(13)[133849657697]2749
J=7(27)[13273849657697]49
J=8(49)[1327384949657697]
- ProcereInsertSort(VarR:FileType);
- //對R[1..N]按遞增序進行插入排序,R[0]是監視哨//
- Begin
- forI:=2ToNDo//依次插入R[2],...,R[n]//
- begin
- R[0]:=R;J:=I-1;
- WhileR[0]<R[J]Do//查找R的插入位置//
- begin
- R[J+1]:=R[J];//將大於R的元素後移//
- J:=J-1
- end
- R[J+1]:=R[0];//插入R//
- end
- End;//InsertSort//
1.基本思想：
每一趟從待排序的數據元素中選出最小（或最大）的一個元素，順序放在已排好序的數列的最後，直到全部待排序的數據元素排完。
2.排序過程：
【示例】：
初始關鍵字[4938659776132749]
第一趟排序後13［38659776492749]
第二趟排序後1327［659776493849]
第三趟排序後132738[9776496549]
第四趟排序後13273849[49976576]
第五趟排序後1327384949[979776]
第六趟排序後132738494976[7697]
第七趟排序後13273849497676[97]
最後排序結果1327384949767697
- ProcereSelectSort(VarR:FileType);//對R[1..N]進行直接選擇排序//
- Begin
- forI:=1ToN-1Do//做N-1趟選擇排序//
- begin
- K:=I;
- ForJ:=I+1ToNDo//在當前無序區R[I..N]中選最小的元素R[K]//
- begin
- IfR[J]<R[K]ThenK:=J
- end;
- IfK<>IThen//交換R和R[K]//
- beginTemp:=R;R:=R[K];R[K]:=Temp;end;
- end
- End;//SelectSort//
1.基本思想：
兩兩比較待排序數據元素的大小，發現兩個數據元素的次序相反時即進行交換，直到沒有反序的數據元素為止。
2.排序過程：
設想被排序的數組R［1..N］垂直豎立，將每個數據元素看作有重量的氣泡，根據輕氣泡不能在重氣泡之下的原則，從下往上掃描數組R，凡掃描到違反本原則的輕氣泡，就使其向上"漂浮"，如此反復進行，直至最後任何兩個氣泡都是輕者在上，重者在下為止。
【示例】：
4913131313131313
3849272727272727
6538493838383838
9765384949494949
7697654949494949
1376976565656565
2727769776767676
4949497697979797
- ProcereBubbleSort(VarR:FileType)//從下往上掃描的起泡排序//
- Begin
- ForI:=1ToN-1Do//做N-1趟排序//
- begin
- NoSwap:=True;//置未排序的標志//
- ForJ:=N-1DownTo1Do//從底部往上掃描//
- begin
- IfR[J+1]<R[J]Then//交換元素//
- begin
- Temp:=R[J+1];R[J+1:=R[J];R[J]:=Temp;
- NoSwap:=False
- end;
- end;
- IfNoSwapThenReturn//本趟排序中未發生交換，則終止演算法//
- end
- End;//BubbleSort//
1.基本思想：
在當前無序區R[1..H]中任取一個數據元素作為比較的"基準"(不妨記為X)，用此基準將當前無序區劃分為左右兩個較小的無序區：R[1..I-1]和R[I+1..H]，且左邊的無序子區中數據元素均小於等於基準元素，右邊的無序子區中數據元素均大於等於基準元素，而基準X則位於最終排序的位置上，即R[1..I-1]≤X.Key≤R[I+1..H](1≤I≤H)，當R[1..I-1]和R[I+1..H]均非空時，分別對它們進行上述的劃分過程，直至所有無序子區中的數據元素均已排序為止。
2.排序過程：
【示例】：
初始關鍵字[4938659776132749］
第一次交換後
［2738659776134949］
第二次交換後
［2738499776136549］
J向左掃描，位置不變，第三次交換後
［2738139776496549］
I向右掃描，位置不變，第四次交換後
［2738134976976549］
J向左掃描
［2738134976976549］
（一次劃分過程）
初始關鍵字
［4938659776132749］
一趟排序之後
［273813］49［76976549］
二趟排序之後
［13］27［38］49［4965］76［97］
三趟排序之後1327384949［65］7697
最後的排序結果1327384949657697
各趟排序之後的狀態
- ProcereParttion(VarR:FileType;L,H:Integer;VarI:Integer);
- //對無序區R[1,H]做劃分，I給以出本次劃分後已被定位的基準元素的位置//
- Begin
- I:=1;J:=H;X:=R;//初始化，X為基準//
- Repeat
- While(R[J]>=X)And(I<J)Do
- begin
- J:=J-1//從右向左掃描，查找第1個小於X的元素//
- IfI<JThen//已找到R[J]〈X//
- begin
- R:=R[J];//相當於交換R和R[J]//
- I:=I+1
- end;
- While(R<=X)And(I<J)Do
- I:=I+1//從左向右掃描，查找第1個大於X的元素///
- end;
- IfI<JThen//已找到R>X//
- begin R[J]:=R;//相當於交換R和R[J]//
- J:=J-1
- end
- UntilI=J;
- R:=X//基準X已被最終定位//
- End;//Parttion//
- ProcereQuickSort(VarR:FileType;S,T:Integer);//對R[S..T]快速排序//
- Begin
- IfS<TThen//當R[S..T]為空或只有一個元素是無需排序//
- begin
- Partion(R,S,T,I);//對R[S..T]做劃分//
- QuickSort(R,S,I-1);//遞歸處理左區間R[S,I-1]//
- QuickSort(R,I+1,T);//遞歸處理右區間R[I+1..T]//
- end;
- End;//QuickSort//
1.基本思想：
堆排序是一樹形選擇排序，在排序過程中，將R[1..N]看成是一顆完全二叉樹的順序存儲結構，利用完全二叉樹中雙親結點和孩子結點之間的內在關系來選擇最小的元素。
2.堆的定義:N個元素的序列K1,K2,K3,...,Kn.稱為堆，當且僅當該序列滿足特性：
Ki≤K2iKi≤K2i+1(1≤I≤[N/2])
堆實質上是滿足如下性質的完全二叉樹：樹中任一非葉子結點的關鍵字均大於等於其孩子結點的關鍵字。例如序列10,15,56,25,30,70就是一個堆，它對應的完全二叉樹如上圖所示。這種堆中根結點（稱為堆頂）的關鍵字最小，我們把它稱為小根堆。反之，若完全二叉樹中任一非葉子結點的關鍵字均大於等於其孩子的關鍵字，則稱之為大根堆。
3.排序過程：
堆排序正是利用小根堆（或大根堆）來選取當前無序區中關鍵字小（或最大）的記錄實現排序的。我們不妨利用大根堆來排序。每一趟排序的基本操作是：將當前無序區調整為一個大根堆，選取關鍵字最大的堆頂記錄，將它和無序區中的最後一個記錄交換。這樣，正好和直接選擇排序相反，有序區是在原記錄區的尾部形成並逐步向前擴大到整個記錄區。
【示例】：對關鍵字序列42，13，91，23，24，16，05，88建堆
- ProcereSift(VarR:FileType;I,M:Integer);
- //在數組R[I..M]中調用R，使得以它為完全二叉樹構成堆。事先已知其左、右子樹(2I+1<=M時)均是堆//
- Begin
- X:=R;J:=2*I;//若J<=M,R[J]是R的左孩子//
- WhileJ<=MDo//若當前被調整結點R有左孩子R[J]//
- begin
- If(J<M)AndR[J].Key<R[J+1].KeyThen
- J:=J+1//令J指向關鍵字較大的右孩子//
- //J指向R的左、右孩子中關鍵字較大者//
- IfX.Key<R[J].KeyThen//孩子結點關鍵字較大//
- begin
- R:=R[J];//將R[J]換到雙親位置上//
- I:=J;J:=2*I//繼續以R[J]為當前被調整結點往下層調整//
- end;
- Else
- Exit//調整完畢，退出循環//
- end
- R:=X;//將最初被調整的結點放入正確位置//
- End;//Sift//
- ProcereHeapSort(VarR:FileType);//對R[1..N]進行堆排序//
- Begin
- ForI:=NDivDownto1Do//建立初始堆//
- Sift(R,I,N)
- ForI:=NDownto2do//進行N-1趟排序//
- begin
- T:=R[1];R[1]:=R;R:=T;//將當前堆頂記錄和堆中最後一個記錄交換//
- Sift(R,1,I-1)//將R[1..I-1]重成堆//
- end
- End;//HeapSort//
1.選取排序方法需要考慮的因素：
(1)待排序的元素數目n；
(2)元素本身信息量的大小；
(3)關鍵字的結構及其分布情況；
(4)語言工具的條件，輔助空間的大小等。
2.小結：
(1)若n較小(n<=50)，則可以採用直接插入排序或直接選擇排序。由於直接插入排序所需的記錄移動操作較直接選擇排序多，因而當記錄本身信息量較大時，用直接選擇排序較好。
(2)若文件的初始狀態已按關鍵字基本有序，則選用直接插入或冒泡排序為宜。
(3)若n較大，則應採用時間復雜度為O(nlog2n)的排序方法：快速排序、堆排序或歸並排序。
快速排序是目前基於比較的內部排序法中被認為是最好的方法。
(4)在基於比較排序方法中，每次比較兩個關鍵字的大小之後，僅僅出現兩種可能的轉移，因此可以用一棵二叉樹來描述比較判定過程，由此可以證明：當文件的n個關鍵字隨機分布時，任何藉助於"比較"的排序演算法，至少需要O(nlog2n)的時間。
這句話很重要它告訴我們自己寫的演算法是有改進到最優當然沒有必要一直追求最優
(5)當記錄本身信息量較大時，為避免耗費大量時間移動記錄，可以用鏈表作為存儲結構。
『貳』 什麼是排序演算法
排序演算法就是將一個數組、字元串等一系列的相同類型的變數按照一定的關系（從小到大或從大到小）排序
比如冒泡法就是將數值排序
比如這個就是從小到大排序
for(i=0;i<3;i++)
for(j=i+1;j<4;j++)
if(a[i]>a[j])
{ temp=a[i];
a[i]=a[j];
a[j]=temp;
}
『叄』 什麼是排序法
排序法是指根據被評估員工的工作績效進行比較，從而確定每一員工的相對等級或名次。等級或名次可從優至劣或由劣到優排列。比較標准可根據員工績效的某一方面（如：出勤率、事故率、優質品率）確定，一般情況下是根據員工的總體工作績效進行綜合比較。
『肆』 排序演算法有多少種
排序(Sorting) 是計算機程序設計中的一種重要操作，它的功能是將一個數據元素（或記錄）的任意序列，重新排列成一個關鍵字有序的序列。
排序就是把集合中的元素按照一定的次序排序在一起。一般來說有升序排列和降序排列2種排序，在演算法中有8中基本排序：
(1)冒泡排序；
(2)選擇排序；
(3)插入排序；
(4)希爾排序；
(5)歸並排序；
(6)快速排序；
(7)基數排序；
(8)堆排序；
(9)計數排序；
(10)桶排序。
插入排序
插入排序演算法是基於某序列已經有序排列的情況下，通過一次插入一個元素的方式按照原有排序方式增加元素。這種比較是從該有序序列的最末端開始執行，即要插入序列中的元素最先和有序序列中最大的元素比較，若其大於該最大元素，則可直接插入最大元素的後面即可，否則再向前一位比較查找直至找到應該插入的位置為止。插入排序的基本思想是，每次將1個待排序的記錄按其關鍵字大小插入到前面已經排好序的子序列中，尋找最適當的位置，直至全部記錄插入完畢。執行過程中，若遇到和插入元素相等的位置，則將要插人的元素放在該相等元素的後面，因此插入該元素後並未改變原序列的前後順序。我們認為插入排序也是一種穩定的排序方法。插入排序分直接插入排序、折半插入排序和希爾排序3類。
冒泡排序
冒泡排序演算法是把較小的元素往前調或者把較大的元素往後調。這種方法主要是通過對相鄰兩個元素進行大小的比較，根據比較結果和演算法規則對該二元素的位置進行交換，這樣逐個依次進行比較和交換，就能達到排序目的。冒泡排序的基本思想是，首先將第1個和第2個記錄的關鍵字比較大小，如果是逆序的，就將這兩個記錄進行交換，再對第2個和第3個記錄的關鍵字進行比較，依次類推，重復進行上述計算，直至完成第(n一1)個和第n個記錄的關鍵字之間的比較，此後，再按照上述過程進行第2次、第3次排序，直至整個序列有序為止。排序過程中要特別注意的是，當相鄰兩個元素大小一致時，這一步操作就不需要交換位置，因此也說明冒泡排序是一種嚴格的穩定排序演算法，它不改變序列中相同元素之間的相對位置關系。
選擇排序
選擇排序演算法的基本思路是為每一個位置選擇當前最小的元素。選擇排序的基本思想是，基於直接選擇排序和堆排序這兩種基本的簡單排序方法。首先從第1個位置開始對全部元素進行選擇，選出全部元素中最小的給該位置，再對第2個位置進行選擇，在剩餘元素中選擇最小的給該位置即可；以此類推，重復進行「最小元素」的選擇，直至完成第(n-1)個位置的元素選擇，則第n個位置就只剩唯一的最大元素，此時不需再進行選擇。使用這種排序時，要注意其中一個不同於冒泡法的細節。舉例說明：序列58539．我們知道第一遍選擇第1個元素「5」會和元素「3」交換，那麼原序列中的兩個相同元素「5」之間的前後相對順序就發生了改變。因此，我們說選擇排序不是穩定的排序演算法，它在計算過程中會破壞穩定性。
快速排序
快速排序的基本思想是:通過一趟排序演算法把所需要排序的序列的元素分割成兩大塊，其中，一部分的元素都要小於或等於另外一部分的序列元素，然後仍根據該種方法對劃分後的這兩塊序列的元素分別再次實行快速排序演算法，排序實現的整個過程可以是遞歸的來進行調用，最終能夠實現將所需排序的無序序列元素變為一個有序的序列。
歸並排序
歸並排序演算法就是把序列遞歸劃分成為一個個短序列，以其中只有1個元素的直接序列或者只有2個元素的序列作為短序列的遞歸出口，再將全部有序的短序列按照一定的規則進行排序為長序列。歸並排序融合了分治策略，即將含有n個記錄的初始序列中的每個記錄均視為長度為1的子序列，再將這n個子序列兩兩合並得到n/2個長度為2(當凡為奇數時會出現長度為l的情況)的有序子序列；將上述步驟重復操作，直至得到1個長度為n的有序長序列。需要注意的是，在進行元素比較和交換時，若兩個元素大小相等則不必刻意交換位置，因此該演算法不會破壞序列的穩定性，即歸並排序也是穩定的排序演算法。
『伍』 排序演算法的介紹
所謂排序，就是使一串記錄，按照其中的某個或某些關鍵字的大小，遞增或遞減的排列起來的操作。排序演算法，就是如何使得記錄按照要求排列的方法。排序演算法在很多領域得到相當地重視，尤其是在大量數據的處理方面。一個優秀的演算法可以節省大量的資源。在各個領域中考慮到數據的各種限制和規范，要得到一個符合實際的優秀演算法，得經過大量的推理和分析。
『陸』 常用的排序演算法都有哪些
排序演算法 所謂排序，就是使一串記錄，按照其中的某個或某些關鍵字的大小，遞增或遞減的排列起來的操作。
分類
在計算機科學所使用的排序演算法通常被分類為：
計算的復雜度（最差、平均、和最好表現），依據串列（list）的大小（n）。一般而言，好的表現是O。(n log n)，且壞的行為是Ω(n2)。對於一個排序理想的表現是O(n)。僅使用一個抽象關鍵比較運算的排序演算法總平均上總是至少需要Ω(n log n)。
記憶體使用量（以及其他電腦資源的使用）
穩定度：穩定排序演算法會依照相等的關鍵（換言之就是值）維持紀錄的相對次序。也就是一個排序演算法是穩定的，就是當有兩個有相等關鍵的紀錄R和S，且在原本的串列中R出現在S之前，在排序過的串列中R也將會是在S之前。
一般的方法：插入、交換、選擇、合並等等。交換排序包含冒泡排序（bubble sort）和快速排序（quicksort）。選擇排序包含shaker排序和堆排序（heapsort）。
當相等的元素是無法分辨的，比如像是整數，穩定度並不是一個問題。然而，假設以下的數對將要以他們的第一個數字來排序。
(4, 1) (3, 1) (3, 7) (5, 6)
在這個狀況下，有可能產生兩種不同的結果，一個是依照相等的鍵值維持相對的次序，而另外一個則沒有：
(3, 1) (3, 7) (4, 1) (5, 6) (維持次序)
(3, 7) (3, 1) (4, 1) (5, 6) (次序被改變)
不穩定排序演算法可能會在相等的鍵值中改變紀錄的相對次序，但是穩定排序演算法從來不會如此。不穩定排序演算法可以被特別地時作為穩定。作這件事情的一個方式是人工擴充鍵值的比較，如此在其他方面相同鍵值的兩個物件間之比較，就會被決定使用在原先資料次序中的條目，當作一個同分決賽。然而，要記住這種次序通常牽涉到額外的空間負擔。
排列演算法列表
在這個表格中，n是要被排序的紀錄數量以及k是不同鍵值的數量。
穩定的
冒泡排序（bubble sort） — O(n2)
雞尾酒排序 (Cocktail sort, 雙向的冒泡排序) — O(n2)
插入排序 （insertion sort）— O(n2)
桶排序 （bucket sort）— O(n); 需要 O(k) 額外 記憶體
計數排序 (counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 額外 記憶體
歸並排序 （merge sort）— O(n log n); 需要 O(n) 額外記憶體
原地歸並排序 — O(n2)
二叉樹排序 （Binary tree sort） — O(n log n); 需要 O(n) 額外記憶體
鴿巢排序 (Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 額外記憶體
基數排序 （radix sort）— O(n·k); 需要 O(n) 額外記憶體
Gnome sort — O(n2)
Library sort — O(n log n) with high probability, 需要 (1+ε)n 額外記憶體
不穩定
選擇排序 （selection sort）— O(n2)
希爾排序 （shell sort）— O(n log n) 如果使用最佳的現在版本
Comb sort — O(n log n)
堆排序 （heapsort）— O(n log n)
Smoothsort — O(n log n)
快速排序 （quicksort）— O(n log n) 期望時間, O(n2) 最壞情況; 對於大的、亂數串列一般相信是最快的已知排序
Introsort — O(n log n)
Patience sorting — O(n log n + k) 最外情況時間, 需要 額外的 O(n + k) 空間, 也需要找到最長的遞增子序列（longest increasing subsequence）
不實用的排序演算法
Bogo排序 — O(n × n!) 期望時間, 無窮的最壞情況。
Stupid sort — O(n3); 遞回版本需要 O(n2) 額外記憶體
Bead sort — O(n) or O(√n), 但需要特別的硬體
Pancake sorting — O(n), 但需要特別的硬體
排序的演算法
排序的演算法有很多，對空間的要求及其時間效率也不盡相同。下面列出了一些常見的排序演算法。這裡面插入排序和冒泡排序又被稱作簡單排序，他們對空間的要求不高，但是時間效率卻不穩定；而後面三種排序相對於簡單排序對空間的要求稍高一點，但時間效率卻能穩定在很高的水平。基數排序是針對關鍵字在一個較小范圍內的排序演算法。
插入排序
冒泡排序
選擇排序
快速排序
堆排序
歸並排序
基數排序
希爾排序
插入排序
插入排序是這樣實現的：
首先新建一個空列表，用於保存已排序的有序數列（我們稱之為"有序列表"）。
從原數列中取出一個數，將其插入"有序列表"中，使其仍舊保持有序狀態。
重復2號步驟，直至原數列為空。
插入排序的平均時間復雜度為平方級的，效率不高，但是容易實現。它藉助了"逐步擴大成果"的思想，使有序列表的長度逐漸增加，直至其長度等於原列表的長度。
冒泡排序
冒泡排序是這樣實現的：
首先將所有待排序的數字放入工作列表中。
從列表的第一個數字到倒數第二個數字，逐個檢查：若某一位上的數字大於他的下一位，則將它與它的下一位交換。
重復2號步驟，直至再也不能交換。
冒泡排序的平均時間復雜度與插入排序相同，也是平方級的，但也是非常容易實現的演算法。
選擇排序
選擇排序是這樣實現的：
設數組內存放了n個待排數字，數組下標從1開始，到n結束。
i=1
從數組的第i個元素開始到第n個元素，尋找最小的元素。
將上一步找到的最小元素和第i位元素交換。
如果i=n－1演算法結束，否則回到第3步
選擇排序的平均時間復雜度也是O(n²)的。
快速排序
現在開始，我們要接觸高效排序演算法了。實踐證明，快速排序是所有排序演算法中最高效的一種。它採用了分治的思想：先保證列表的前半部分都小於後半部分，然後分別對前半部分和後半部分排序，這樣整個列表就有序了。這是一種先進的思想，也是它高效的原因。因為在排序演算法中，演算法的高效與否與列表中數字間的比較次數有直接的關系，而"保證列表的前半部分都小於後半部分"就使得前半部分的任何一個數從此以後都不再跟後半部分的數進行比較了，大大減少了數字間不必要的比較。但查找數據得另當別論了。
堆排序
堆排序與前面的演算法都不同，它是這樣的：
首先新建一個空列表，作用與插入排序中的"有序列表"相同。
找到數列中最大的數字，將其加在"有序列表"的末尾，並將其從原數列中刪除。
重復2號步驟，直至原數列為空。
堆排序的平均時間復雜度為nlogn,效率高（因為有堆這種數據結構以及它奇妙的特徵，使得"找到數列中最大的數字"這樣的操作只需要O(1)的時間復雜度，維護需要logn的時間復雜度），但是實現相對復雜（可以說是這里7種演算法中比較難實現的）。
看起來似乎堆排序與插入排序有些相像，但他們其實是本質不同的演算法。至少，他們的時間復雜度差了一個數量級，一個是平方級的，一個是對數級的。
平均時間復雜度
插入排序 O(n2)
冒泡排序 O(n2)
選擇排序 O(n2)
快速排序 O(n log n)
堆排序 O(n log n)
歸並排序 O(n log n)
基數排序 O(n)
希爾排序 O(n1.25)
冒泡排序
654
比如說這個，我想讓它從小到大排序，怎麼做呢？
第一步：6跟5比，發現比它大，則交換。564
第二步：5跟4比，發現比它大，則交換。465
第三步：6跟5比，發現比它大，則交換。456
『柒』 排序演算法的分類
排序(Sorting) 是計算機程序設計中的一種重要操作，它的功能是將一個數據元素（或記錄）的任意序列，重新排列成一個關鍵字有序的序列。
穩定度（穩定性）
一個排序演算法是穩定的，就是當有兩個相等記錄的關鍵字R和S，且在原本的列表中R出現在S之前，在排序過的列表中R也將會是在S之前。
當相等的元素是無法分辨的，比如像是整數，穩定度並不是一個問題。然而，假設以下的數對將要以他們的第一個數字來排序。
（4,1）（3,1）（3,7）（5,6）在這個狀況下，有可能產生兩種不同的結果，一個是依照相等的鍵值維持相對的次序，而另外一個則沒有：
（3,1）（3,7）（4,1）（5,6） （維持次序)
（3,7）（3,1）（4,1）（5,6） （次序被改變)
不穩定排序演算法可能會在相等的鍵值中改變紀錄的相對次序，但是穩定排序演算法從來不會如此。不穩定排序演算法可以被特別地實現為穩定。作這件事情的一個方式是人工擴充鍵值的比較，如此在其他方面相同鍵值的兩個對象間之比較，就會被決定使用在原先數據次序中的條目，當作一個同分決賽。然而，要記住這種次序通常牽涉到額外的空間負擔。
在計算機科學所使用的排序演算法通常被分類為：
(a)計算的復雜度（最差、平均、和最好性能），依據列表(list)的大小(n)。
一般而言，好的性能是 O(nlogn)，且壞的性能是 O(n^2)。對於一個排序理想的性能是 O(n)。
而僅使用一個抽象關鍵比較運算的排序演算法總平均上總是至少需要 O(nlogn)。
(b)存儲器使用量（空間復雜度）（以及其他電腦資源的使用）
(c)穩定度：穩定的排序演算法會依照相等的關鍵（換言之就是值）維持紀錄的相對次序。
(d)一般的方法：插入、交換、選擇、合並等等。交換排序包含冒泡排序和快速排序。插入排序包含希爾排序，選擇排序包括堆排序等。
『捌』 常見排序演算法有哪些
常用的排序演算法有：冒泡排序、選擇排序、堆排序、SHELL排序、快速排序、歸並排序、磁碟排序等等。但是每種排序演算法都是各有優缺點。如果需要進一步研究各種演算法的性能的話，那麼就必須學習計算機演算法和復雜性這門課程。