算法 1：迅速排序算法迅速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要 Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要 Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。实际上，迅速排序一般明显比其他 Ο(n log n) 算法更快，由于它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。迅速排序使用分治法（Divide and conquer）方略来把一种串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。算法环节：1 从数列中挑出一种元素，称为 “基准”（pivot），2 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的背面（相似的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处在数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。3 递归地（recursive）把不不小于基准值元素的子数列和不小于基准值元素的子数列排序。递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，不过这个算法总会退出，由于在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一种元素摆到它最终的位置去。算法 2：堆排序算法堆排序（Heapsort）是指运用堆这种数据构造所设计的一种排序算法。堆积是一种近似完全二叉树的构造，并同步满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是不不小于（或者不小于）它的父节点。堆排序的平均时间复杂度为 Ο(nlogn) 。算法环节：创立一种堆 H[0..n-1]把堆首（最大值）和堆尾互换3. 把堆的尺寸缩小 1，并调用 shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到对应位置4. 反复环节 2，直到堆的尺寸为 1算法 3：归并排序归并排序（Merge sort，台湾译作：合并排序）是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）的一种非常经典的应用。算法环节：1. 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来寄存合并后的序列2. 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置3. 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置4. 反复环节 3 直到某一指针达到序列尾5. 将另一序列剩余的所有元素直接复制到合并序列尾算法 4：二分查找算法二分查找算法是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始，假如中间元素恰好是要查找的元素，则搜 素过程结束；假如某一特定元素不小于或者不不小于中间元素，则在...
