算法一：快速排序算法快速排序是由东尼·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。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构 上很有效率地被实现出来。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。 算法步骤： 1 从数列中挑出一个元素，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后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。 3 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大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，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
算法二：堆排序算法堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。 堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。 算法步骤： 创建一个堆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相应位置 4. 重复步骤2，直到堆的尺寸为1
算法三：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 and Conquer）的一个非常典型的应用。 算法步骤： 1. 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列 2. 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置 3. 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置 4. 重复步骤3直到某一指针达到序列尾 5. 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾 |
