1.希尔排序
希尔排序希尔排序是对插入排序的一种改进，减少了交换和移动次数，效率更高。
基本思路：
先将数据按照一定的间隔进行分组，然后对每组数据进行排序，然后缩小分组间隔，再次对各组的数据进行排序，直到最后用分隔为1来对数据进行分组，并再次排序，最后得到排好序的数据。
希尔排序的重点：
就在于选取合理的分组间隔，原始的希尔排序算法是N/2，现在更常用的是：使用h=h*3+1来产生增量序列，h=(h-1)/3来获取当前增量。
不管采用何种算法来产生分组增量，最后一个增量必须是1。
希尔排序的效率希尔排序的效率，目前是基于大量的实验结果，大致是O(N的二分之三次方) 到 O(N的六分之七次方)
2.快速排序
基本思路：
先根据分区枢纽值将数据序列分成两个子序列，使左边序列的所有值都小于枢纽值，右边序列的所有值都大于枢纽值，然后采用同样的方法来对每个子序列进行快速排序，最后得到排好序的数据。
快速排序的一个重点：
就在于选取合理的分区枢纽值，也就是通过该值来把数据序列的数据分成两个序列。
目前常用的方式是“三数据项取中”的方式：
就是对数据序列的第一个、中间一个、最后一个位置的数据项，找到这三个项的中间那个值。
快速排序的另外一个重点：
就在于把数据分成两个序列，且满足条件。
快速排序的效率快速排序的时间复杂度为O(N*logN)
3.基数排序
基数排序基数排序又称桶子排序(bucket sort)。
基本思路：
- 1）根据数据项的个位值，把数据分成10组；
- 2）对这10组数据项重新进行排列： 0结尾的排前面，1结尾的排后面，以此类推，直到9结尾的派最后面。这就是第一趟排序
- 3）再把所有的数据按照十位进行分组，这次分组不能改变前面已经排好的顺序
- 4）再把这10组数据合并，十位为0的排最前面，十位为1的排后面，以此类推，直到十位为9的派最后面。这就是又一趟排序。
- 5）对剩余位重复这个过程，如果某些数据项位数少于其他项，就认为其高位为0
基数排序的效率数据比较少的时候是O(N)，数据多了，倒退为O(N*logN)
