排序的目标就是将一组数据（序列）重新排列，形成有序的序列 （递增或者递减）。Donald Kuncth的经典之作《计算机程序设计艺术》第三卷专门讨论排序和查找。从无序到有序，有效减少系统的熵值，增加程序的有序度。对于一个未知系统，有序是非常有用的先验知识。因此，排序算法是其他排序算法的基础，比如二分法基于有序序列的查找算法。
一、排序分类
1．按是否涉及数据的内、外存交换
- 内排序
- 在排序过程中，若整个文件都是放在内存中处理，排序时不涉及数据的内、外存交换，则称之为内部排序。
- 外排序
- 若排序过程中要进行数据的内、外存交换，则称之为外部排序。
2．按策略划分内部排序方法
二、排序算法的稳定性
排序稳定性：保证在排序前2个相等的数的位置（索引或者坐标），在经过A排序算法后，位置不变，那么A算法是稳定性排序算法；如果两个数位置变化，那么A算法是不稳定排序算法。
1、冒泡排序
冒泡排序通俗上讲小的元素前调或者大的元素后调。从定义上讲，只有后者比前者小才交换位置，所以相等时，不会变化位置，所以冒泡排序是稳定性排序算法。
2、选择排序
选择排序是从序列中获取到最小元素，然后交换位置。比如序列{5 8 5 2 9}，第一遍选择5作为比较元素，2最小，然后元素5会和2交换，那么原序列中2个5的相对前后顺序就被破坏了，所以选择排序不是一个稳定的排序算法。
3、插入排序
插入排序是在一个已经有序的小序列基础山，一次插入一个元素。一开始是一个元素，比较是从序列末尾开始，小的插在前面，大的插在后面，关键是相等的也是插在后面，又因为从末尾开始遍历，相等元素没有变换位置，插入排序是稳定的排序算法。
4、快速排序
快速排序从两个开始进行，坐标i下标忘右走，而右边j下标向右走，目的是从两个开始进行，将小的数放在左边，大的数放在右边。由于排序过程中，有数据交换，在中枢元素在交换时候，有可能把前面元素稳定性打乱。比如序列为{5 3 3 4 7 8 9 3 11}，现在中枢元素5和3（第8个元素，下标从1开始计）交换就会把元素3的稳定性打乱，快速排序不是稳定的排序算法。
5、归并排序
归并排序是把序列递归分成短序列，最后在短序列只有1或2个元素时，交换元素，跳出一个循环，然后各个有序序列合并成一个有序的长序列，不断合并知道原序列全部排好序。在1个或2个元素时，1个元素不会交换，2个元素如果大小相等也没有人故意交换，这不会破坏稳定性。那么，在短的有序序列合并的过程中，稳定是是否受到破坏？没有，合并过程中我们可以保证如果两个当前元素相等时，我们把处在前面的序列的元素保存在结果序列的前面，这样就保证了稳定性。所以，归并排序也是稳定的排序算法。
6、希尔排序
希尔排序是按照不同步长对元素进行插入排序，当刚开始元素无序时候，步幅很大，插入元素少，速度快；当基本有序是，步长小，插入排序对于有序序列效率很高。一次插入排序为稳定的，但在不同的插入排序过程中，相同的元素可能在各自的插入排序中移动，毕竟是分块插入的。希尔排序不是稳定的排序算法。
7、堆排序
堆的结构是节点i的孩子为2 * i和2 * i + 1节点，大顶堆要求父节点大于等于其2个子节点，小顶堆要求父节点小于等于其2个子节点。在一个长为n 的序列，堆排序的过程是从第n / 2开始和其子节点共3个值选择最大（大顶堆）或者最小（小顶堆），这3个元素之间的选择当然不会破坏稳定性。但当为n / 2 - 1， n / 2 - 2， ... 1这些个父节点选择元素时，就会破坏稳定性。堆排序不是稳定的排序算法。
8、基数排序
基数排序是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的，先按低优先级排序，再按高优先级排序，最后的次序就是高优先级高的在前，高优先级相同的低优先级高的在前。基数排序基于分别排序，分别收集，所以其是稳定的排序算法。
三、排序用到的结构和函数
本系列是根据《大话数据》进行学习的，其中还有别人博客内容，加上自己总结和实验，形成这个系列博客。此处的排序的结构和函数如《大话数据》一样。
排序用的顺序表结构，此结构用于之后讲的所有排序算法。
#define MAXSIZE 100 //用于排序数组个数最大值 typedef struct { int data[MAXSIZE + 1]; //用于存储要排序数组，r[0]用作哨兵或临时变量 int length; //用于记录顺序表的长度 }SqList;
两个数组元素交换
/* 交换s中数组data的下表i和j的值 */ void swap(SqList *s, int i, int j) { int temp = s->data[i]; s->data[i] = s->data[j]; s->data[j] = temp; }