稳定的，一开始正序的话，不需要交换，但是也要比较固定次数。逆序比较和交换次数最多。
冒泡优化：可以设置一个标记位，如果某次循环中有交换出现，就把标记位置为1，如果标记位是0的话直接退出（说明剩下的都有序）。
选择排序每次循环找到最小的一位位置，遍历一边后交换。选择排序不稳定！一开始正序的话，还是要全部遍历比较。逆序的话交换次数不是最多。
优化方法：一趟中既选出最小值，也选出最大值，交换两个位置。
插入排序假定前面部分都排好序，把每一个元素在已排数组中从后往前找合适位置。插入排序是稳定排序！因为移动耗时高，时间复杂度也是n方。一开始有序的话，也要进行全部比较。逆序的话移动次数最多。
优化方法：在寻找方面使用二分查找，减少比较次数；每次多拿几个元素一起插入；数据链表化，可以精准插入，不用移动这么多次。不过这些都是n方复杂度。还有一个希尔排序，理解就行。
希尔排序，对插入排序的改进方法。分多个间隔的插入排序。减少移动元素的次数，和查找的次数。时间复杂度突破n方，但是如果采用步长为长度一半的方法的话，最坏也是n方，具体跟选择步长有关，下界是nlogn。不是稳定排序。
就是挖坑填数加分治。不稳定的。在选择的基准值为最值的时候退化为n方复杂度。
优化方法：更合理的基准数，可以从多个数中选中值，避免选到极值。结合插入排序，当序列数少于10时，用插入排序做。
归并排序将两个有序的子数列合并，将每个数看成一个子序列，然后不断两两组合归并排序。时间复杂度nlogn，归并排序稳定。局部有序时交换次数比较小。（明天看看代码）
计数排序复杂度n+k，稳定。要求必须是整数，且元素比较集中。
优化方法：记录最小值和最大值，类似操作系统内存装入时冲定位寄存器。
桶排序准备几个桶，按最高位数放到桶里单独排序。根据每个桶的排序算法不同，时间复杂度和稳定性不一定。分布要比较均匀，
基数排序分别按个位十位百位的数字分配到好几轮桶中，比如按个位分配到十个桶，然后按十位分配到十个桶等等，然后拿出按个位排的顺序，再放到十位桶，再按顺序拿出来，再放到百位桶………最后拿出来就是有序的，而且稳定。时间复杂度nk，稳定。
