直接插入排序：
这种排序其实蛮好理解的，很现实的例子就是俺们斗地主，当我们抓到一手乱牌时，我们就要按照大小梳理扑克，30秒后，
扑克梳理完毕，4条3，5条s，哇塞...... 回忆一下，俺们当时是怎么梳理的。
最左一张牌是3，第二张牌是5，第三张牌又是3，赶紧插到第一张牌后面去，第四张牌又是3，大喜，赶紧插到第二张后面去，
第五张牌又是3，狂喜，哈哈，一门炮就这样产生了。
怎么样，生活中处处都是算法，早已经融入我们的生活和血液。
下面就上图说明： 
看这张图不知道大家可否理解了，在插入排序中，数组会被划分为两种，“有序数组块”和“无序数组块”，
对的，第一遍的时候从”无序数组块“中提取一个数20作为有序数组块。
第二遍的时候从”无序数组块“中提取一个数60有序的放到”有序数组块中“，也就是20，60。
第三遍的时候同理，不同的是发现10比有序数组的值都小，因此20，60位置后移，腾出一个位置让10插入。
然后按照这种规律就可以全部插入完毕。
namespace InsertSort
{
public class Program
{
static void Main(string[] args)
{
List
Console.WriteLine("排序前：" + string.Join(",", list));
InsertSort(list);
Console.WriteLine("排序后：" + string.Join(",", list));
}
static void InsertSort(List
{
//无须序列
for (int i = 1; i
var temp = list[i];
int j;
//有序序列
for (j = i - 1; j >= 0 && temp
list[j + 1] = list[j];
}
list[j + 1] = temp;
}
}
}
}
希尔排序：
观察一下”插入排序“：其实不难发现她有个缺点：
如果当数据是”5, 4, 3, 2, 1“的时候，此时我们将“无序块”中的记录插入到“有序块”时，估计俺们要崩盘，
每次插入都要移动位置，此时插入排序的效率可想而知。
shell根据这个弱点进行了算法改进，融入了一种叫做“缩小增量排序法”的思想，其实也蛮简单的，不过有点注意的就是：
增量不是乱取，而是有规律可循的。
首先要明确一下增量的取法：
第一次增量的取法为： d=count/2;
第二次增量的取法为: d=(count/2)/2;
最后一直到: d=1;
看上图观测的现象为：
d=3时：将40跟50比，因50大，不交换。
将20跟30比，因30大，不交换。
将80跟60比，因60小，交换。
d=2时：将40跟60比，不交换，拿60跟30比交换，此时交换后的30又比前面的40小，又要将40和30交换，如上图。
将20跟50比，不交换，继续将50跟80比，不交换。
d=1时：这时就是前面讲的插入排序了，不过此时的序列已经差不多有序了，所以给插入排序带来了很大的性能提高。
既然说“希尔排序”是“插入排序”的改进版，那么我们就要比一下，在1w个数字中，到底能快多少？
下面进行一下测试：
namespace ShellSort
{
public class Program
{
static void Main(string[] args)
{
//5次比较
for (int i = 1; i <= 5; i++)
{
List
//插入1w个随机数到数组中
for (int j = 0; j <10000; j++)
{
Thread.Sleep(1);
list.Add(new Random((int)DateTime.Now.Ticks).Next(10000, 1000000));
}
List
list2.AddRange(list);
Console.WriteLine("\n第" + i + "次比较：");
Stopwatch watch = new Stopwatch();
watch.Start();
InsertSort(list);
watch.Stop();
Console.WriteLine("\n插入排序耗费的时间：" + watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("输出前十个数:" + string.Join(",", list.Take(10).ToList()));
watch.Restart();
ShellSort(list2);
watch.Stop();
Console.WriteLine("\n希尔排序耗费的时间：" + watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("输出前十个数:" + string.Join(",", list2.Take(10).ToList()));
}
}
///
/// 希尔排序
///
///
static void ShellSort(List
{
//取增量
int step = list.Count / 2;
while (step >= 1)
{
//无须序列
for (int i = step; i
var temp = list[i];
int j;
//有序序列
for (j = i - step; j >= 0 && temp
list[j + step] = list[j];
}
list[j + step] = temp;
}
step = step / 2;
}
}
///
/// 插入排序
///
///
static void InsertSort(List
{
//无须序列
for (int i = 1; i
var temp = list[i];
int j;
//有序序列
for (j = i - 1; j >= 0 && temp
list[j + 1] = list[j];
}
list[j + 1] = temp;
}
}
}
}
截图如下：
看的出来，希尔排序优化了不少，w级别的排序中，相差70几倍哇。
归并排序：
个人感觉，我们能容易看的懂的排序基本上都是O (n^2)，比较难看懂的基本上都是N(LogN)，所以归并排序也是比较难理解的，尤其是在代码
编写上，本人就是搞了一下午才搞出来，嘻嘻。
首先看图：
归并排序中中两件事情要做：
第一： “分”, 就是将数组尽可能的分，一直分到原子级别。
第二： “并”，将原子级别的数两两合并排序，最后产生结果。
代码：
namespace MergeSort
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
int[] array = { 3, 2, 1, 8, 9, 0 };
MergeSort(array, new int[array.Length], 0, array.Length - 1);
Console.WriteLine(string.Join(",", array));
}
///
/// 数组的划分
///
///待排序数组
///临时存放数组
///序列段的开始位置，
///序列段的结束位置
static void MergeSort(int[] array, int[] temparray, int left, int right)
{
if (left
//取分割位置
int middle = (left + right) / 2;
//递归划分数组左序列
MergeSort(array, temparray, left, middle);
//递归划分数组右序列
MergeSort(array, temparray, middle + 1, right);
//数组合并操作
Merge(array, temparray, left, middle + 1, right);
}
}
///
/// 数组的两两合并操作
///
///待排序数组
///临时数组
///第一个区间段开始位置
///第二个区间的开始位置
///第二个区间段结束位置
static void Merge(int[] array, int[] temparray, int left, int middle, int right)
{
//左指针尾
int leftEnd = middle - 1;
//右指针头
int rightStart = middle;
//临时数组的下标
int tempIndex = left;
//数组合并后的length长度
int tempLength = right - left + 1;
//先循环两个区间段都没有结束的情况
while ((left <= leftEnd) && (rightStart <= right))
{
//如果发现有序列大，则将此数放入临时数组
if (array[left]
else
temparray[tempIndex++] = array[rightStart++];
}
//判断左序列是否结束
while (left <= leftEnd)
temparray[tempIndex++] = array[left++];
//判断右序列是否结束
while (rightStart <= right)
temparray[tempIndex++] = array[rightStart++];
//交换数据
for (int i = 0; i
array[right] = temparray[right];
right--;
}
}
}
}
结果图：
ps: 插入排序的时间复杂度为：O(N^2)
希尔排序的时间复杂度为：平均为：O(N^3/2)
最坏： O(N^2)
归并排序时间复杂度为： O(NlogN)
空间复杂度为: O(N)
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