① 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序 ② 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描 ③如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置 ④ 重复步骤③，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置 ⑤将新元素插入到该位置后 ⑥ 重复步骤②~⑤
具体代码实现：
①平均时间复杂度：O(N^2) ②最差时间复杂度：O(N^2) ③空间复杂度：O(1) ④稳定性：稳定
希尔排序（ShellSort）是对插入排序最坏的情况的改进，主要是减少数据移动次数，增加算法的效率。
将要排序的序列按照步长gap进行分组，先在这几组内进行插入排序，之后再进行整体的插入排序，gap步长的选择是希尔排序最重要的部分，要保证最后一次排序的步长为1，这样就会保证整个数组将会被排序，并且步长必须小于数组长度。
①最好情况：时间复杂度为O（n） ②最坏情况下：时间复杂度为O（n^2） ③空间复杂度为：O(1) ④稳定性：不稳定
选择排序原理即是，遍历元素找到一个最小（或最大）的元素，把它放在第一个位置，然后再在剩余元素中找到最小（或最大）的元素，把它放在第二个位置，依次下去，完成排序。
（1）时间复杂度：O（n^2； （2）空间复杂度：O（1； （3）稳定性：不稳定；
堆是一个按照完全二叉树存储的数组，它是一个近似的完全二叉树但是同时它又满足堆的性质。
.从小到大排序建大堆，从大到小排序建小堆 把堆顶的元素和当前堆的最后一个元素交换 堆的元素个数减一 从根节点向下调整
.从小到大排序建大堆，从大到小排序建小堆
把堆顶的元素和当前堆的最后一个元素交换
堆的元素个数减一
从根节点向下调整
（1）最好情况下时间复杂度为：O(nlogn) （2）最坏情况下时间复杂度为：O(nlogn) （3）空间复杂度为：O(1) （4）稳定性：不稳定
冒泡排序和选择排序差不多，都是与后面挨个比较，将最小的放到前面。
冒泡排序是一种简单的排序算法，它不断地重复遍历数组，每次与其相邻的数进行比较，如果他们的顺序错误就交换，直到数组只剩下一个元素的时候，说明该数组已经排好序，之所以成为冒泡排序，是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的前面。
（1）最坏情况时间复杂度为：Ｏ（ｎ＾２）。 （2）平均情况时间复杂度为：Ｏ（ｎ＾２）。 （3）需要额外空间：Ｏ（１）。 （４）稳定性：稳定。
快速排序是目前应用最广，最有意思的一个排序算法，速度快，空间利用率高，名副其实是理想中最快的算法了。
这里是引用选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素,通过一趟扫描，将待排序列分成两部分,一部分比基准元素小,一部分大于等于基准元素,此时基准元素在其排好序后的正确位置,然后再用同样的方法递归地排序划分的两部分。
①设置基准值，也就是数组的第一个元素。 ②先将temp所在的位置设置为坑，然后从left开始找比temp大的数，找到后填上刚才temp处所设的坑，并且将找到的最大数的位置设为坑。 ③end开始找比key小的数放到刚才最大数位置所设的坑处。 ④这样就将数组分为两个子区间，如此循环。
①将左边设为temp； ②先从右边开始找比temp小的，再从左边开始找比temp大的，然后将两个交换。重复此步骤； ③left和right相遇，将left和temp交换；
①定义两个指针前后开始遍历； ②当后面的指针的值小于temp，并且它不等于前一个指针的下一个，交换两个值； ③当一个指针到达最右边，最后交换前一个指针和temp的值；
(1）时间复杂度：最好情况：O（n*logn）； 最坏情况： O（n^2）； （2）空间复杂度：最好情况：O（logn）； 最坏情况：O（n）； （3）稳定性：不稳定；
归并排序（MERGE-SORT）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 andConquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。
（1）分解（Divide）：将n个元素分成个含n/2个元素的子序列。 （2）解决（Conquer）：用合并排序法对两个子序列递归的排序。 （3）合并（Combine）：合并两个已排序的子序列已得到排序结果。
（1）时间复杂度：O（n*logn）； （2）空间复杂度：O（n）； （3）稳定性：稳定；
数据量规模较小，考虑插入或选择。当元素分布有序时插入将大大减少比较和移动记录的次数，如果不要求稳定性，可以使用选择，效率略高于插入； 数据量规模中等，使用希尔排序； 数据量规模较大，考虑堆排序（元素分布接近正序或逆序）、快速排序（元素分布随机）和归并排序（稳定性）； 一般来说不使用冒泡。
