1.选择排序（Selection Sort）
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基本思想：每一次从待排序的数据元素中选出最小的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。
时间复杂度：O(n^2)。
空间复杂度：O(1)。
稳定性：不稳定。
java
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public static void xz(int[] arr){
int n=arr.length;
for(int i=0;i<n;i++){
int min=arr[i];
int index=i;
//找到最小的
for(int j=i+1;j<n;j++){
if(arr[j]<min){
min=arr[j];
index=j;
}
}
arr[index]=arr[i];
arr[i]=min;
}
}
2. 冒泡排序（Bubble Sort）
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基本思想：重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素（挨着的），如果它们的顺序错误就把它们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
时间复杂度：O(n^2)。
空间复杂度：O(1)。
稳定性：稳定。
java
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public class mp {
/**
* 冒泡排序
* 每次比较相邻的两个数，前者比后者大，两两交换，第一次排序进行n次
* 第二次排序进行n-1次，以此类推，直到排序完成
* 时间复杂度o(n^2 ) 空间复杂度o(1)
*/
public static void main(String[] args) {
int arr ={2,4,3,1,6,2,9,8};
mp(arr);
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
public static void mp(intarr){
int n=arr.length;
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=0;j<n-1-i;j++){
if(arr[j]>arr[j+1]){
int tmp=arr[j];
arr[j]=arr[j+1];
arr[j+1]=tmp;
}
}
}
}
}
3. 快速排序（Quick Sort）
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基本思想：通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。
时间复杂度：平均时间复杂度为O(nlogn)，最坏情况下为O(n^2)。
空间复杂度：取决于递归的深度，平均情况下为O(logn)，最坏情况下为O(n)。
稳定性：不稳定。
java
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public static void kp(intarr,int left,int right){
if(left>=right)
return ;
int t=arr[left];
int i=left;
int j=right;
while(i!=j){
while (arr[j]>=t&&i<j){
j--;
}
while(arr[i]<=t&&i<j){
i++;
}
int tmp=arr[i];
arr[i]=arr[j];
arr[j]=tmp;
}
//交换两者位置
arr[left]=arr[i];
arr[i]=t;
kp(arr,left,i-1);
kp(arr,i+1,right);
}
4.归并排序（Merge Sort）
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基本思想：建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
时间复杂度：O(nlogn)。
空间复杂度：O(n)，因为需要用到与输入数组等长的额外空间来进行合并操作。
稳定性：稳定。
java
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public static void split(intarr,int left,int right) {
if(left==right){
return;
}
int mid=(left+right)/2;
split(arr,left,mid);
split(arr,mid+1,right);
merge(arr,left,mid,right);
}
//合并
public static void merge(int[]arr,int left,int mid,int right) {
//创建临时数组
inttmp=new int[right-left+1];
int s1=left;
int s2=mid+1;
int t=0;
while(s1<=mid&&s2<=right){
if(arr[s1]>arr[s2]){
tmp[t]=arr[s2];
s2++;
t++;
}else{
tmp[t]=arr[s1];
s1++;
t++;
}
}
//考虑有一边结束的情况
while(s2<=right){
tmp[t]=arr[s2];
s2++;
t++;
}
while(s1<=mid){
tmp[t]=arr[s1];
t++;
s1++;
}
//把临时数组当中的数据放回原数组
for(int j=0;j<tmp.length;j++) {
arr[left+j]=tmp[j];
}
}