现在大体框架，子函数可以先用名字代替，最后再写
sort:
- 冒泡，选择，插入 O( n^2)
- 归并，快速，堆 O(nlogn)
- 桶，基数，计数，O(n)
- 冒泡排序
比较相邻的元素，然后交换，大的后移，对所有的元素移动排序，两个for
优化，如果发现某个元素不用移动，可以提前退出内部for循环，说明已经对他来说已经排完了。但注意 23401这种情况看看
- 选择排序
找最小，放在起始位置，然后后面的在找最小，然后跟第二位置交换，以此类推
- 插入排序
两个序列，扫描未排序序列，然后往前比较，然后插入到对应的有序序列的对应位置，知道所有未排序序列都被扫描
- 希尔排序
不稳定排序，优先比较距离远的元素，然后逐渐缩小增量比较，对于插入排序改进，选择增量序列k，按照k的个数进行k躺排序，每趟排序，根据对应增量，分割成子序列然后分别插入排入。
Divide and conquar
- merge sort
把已经排好序的子序列合并。n->n/2和n/2->各自分成两个， 然后分到最小序列，然后一点点合并成最上面，可以用递归算法，但内存消耗比较大，也可以用迭代。分成sort函数和merge函数，在merge时，两个array长度不一定相同，可以用双指针 merge sorted lit,判断一个赋值一个，最后某一个走完之后另一个直接复制到sorted后面
- quick sort
挑出基准量，然后根据这个标准分成左右两边，小在左，大在右，然后不断细分下去，pivot的选择也很重要
- heap sort
类似于二叉树，先创建一个heap，把队首和队尾呼唤，大顶堆和小顶堆，father和child的比较。把heap的尺寸缩小1，然后剩余的元素重新构建大顶堆，然后重复步骤，知道heap的尺寸缩小为1。
- 桶排序 bucket sort
设定一个定量的数组当作空桶，遍历输入数据，并把数据一个一个对应放到桶里，对每个不是空的桶排序，然后从不是空的桶把排好序的数据连接起来。
桶就是一个范围桶，内部进行sort可以merget sort或者其他的也行。
桶的数量的选择， (max-min)/length+1;
- radix sort 基数排序
适合小范围数
首先取得最大值，并取得位数，然后从最低位开始排序，然后根据10号位拍，然后地推，从最小位开始可以保持每个位数内部的大小关系保持：14》13》12这种在10号位=1的内部，这样就能保持一个稳定的。其实内部的实现也是桶排序，bucket
- 计数排序counting sort
找出max和min，然后统计每一个值为i的元素统计次数，然后存入数组C的第i项。 累加所有的次数（从C中第一个元素开始），反向填充目标数组：将每个元素i放在新数组的第c【i】项，每放一个元素就c[i]-1,类似与从桶中一个一个拿出来连着排放位置。
heapsort 可以用来找kth 最大或者最小
kth 最值可以quick sort的pivot思路，递归,
one-pass algorithm：只读一次input
sort_color : 4 color, 初始化4个常量。然后发现0，则所有的count+1，因为底部升高，上面全都升高，后面以此类推就可以求次数
H_index?
wiggle sort: 找中位数，分成前后两个等长部分，然后穿插安放
Maximum gap: bucket控制至少一个空bucket，这样，bucket内部最大gap=一个bucket长度，但是bucket之间gap却可以》=一个bucket之间
