四、希尔排序 希尔排序(Shell’s Sort)在插入排序算法的基础上进行了改进，算法的时间复杂度与前面几种算法相比有较大的改进，但希尔排序是非稳定排序算法。其算法的基本思想是：先将待排记录序列分割成为若干子序列分别进行插入排序，待整个序列中的记录"基本有序"时，再对全体记录进行一次直接插入排序。该算法时间复杂度为O(n log n)。 希尔排序算法的原理如下： 1.选择一个增量序列 t1，t2，……，tk，其中 ti > tj, tk = 1； 2.按增量序列个数 k，对序列进行 k 趟排序； 3.每趟排序，根据对应的增量 ti，将待排序列分割成若干长度为 m 的子序列，分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为 1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。
五、归并排序 归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。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。代价是需要额外的内存空间。若将两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。 该算法时间复杂度为O(n log n)。 希尔排序算法的原理如下： 1.把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列； 2.对这两个子序列分别采用归并排序； 3.将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。
六、快速排序 快速排序通常明显比其他 Ο(nlogn) 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。快速排序的基本思想是：通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，已达到整个序列有序。一趟快速排序的具体过程可描述为：从待排序列中任意选取一个记录(通常选取第一个记录)作为基准值，然后将记录中关键字比它小的记录都安置在它的位置之前，将记录中关键字比它大的记录都安置在它的位置之后。这样，以该基准值为分界线，将待排序列分成的两个子序列。它是处理大数据最快的排序算法之一了。该算法时间复杂度为O(n log n)。 快速排序算法的原理如下： 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。
七、堆排序 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。堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。分为两种方法：每个结点的值都大于等于其左右孩子结点的值，称为大顶堆；或者每个结点的值都小于等于其左右孩子结点的值，称为小顶堆。该算法时间复杂度为O(n log n)。 堆排序算法的原理如下： 1.将初始待排序关键字序列(R1,R2….Rn)构建成大顶堆，此堆为初始的无序区； 2.将堆顶元素R[1]与最后一个元素R[n]交换，此时得到新的无序区(R1,R2,……Rn-1)和新的有序区(Rn),且满足R[1,2…n-1]<=R[n]； 3.由于交换后新的堆顶R[1]可能违反堆的性质，因此需要对当前无序区(R1,R2,……Rn-1)调整为新堆，然后再次将R[1]与无序区最后一个元素交换，得到新的无序区(R1,R2….Rn-2)和新的有序区(Rn-1,Rn)。不断重复此过程直到有序区的元素个数为n-1，则整个排序过程完成。
