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
