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从本质上讲，希尔排序是插入排序的升级版 插入排序的平均时间复杂度为O(n2)，这个排序算法并不复杂，但是并不是一个高效的排序算法 我们可以针对于插入排序的两个特点进行优化： 1. 在大多数元素已经有序

生活中的例子，在打扑克牌的时候，人们是如何进行扑克牌排序的呢？比如我手中有6，7，9，10这四张牌，已经处于升序 这个时候，又抓到了一张 8，如何让手中的五张牌重新变成升序的呢？用冒泡排序？选择排序？

桶排序是计数排序的升级版，弥补了计数排序的局限性什么是桶排序所谓桶(bucket)，就是一个区间范围，里边可以承载一个或者多个元素，例如，有一个非整数数列，如下：4.5， 0.84， 3.25， 2.

快速排序、堆排序这样时间复杂度为O(nlogn)的算法已经很快了，但是事实上还存在更快的排序算法，在理想的情况下，某些算法甚至可以做到线性的时间复杂度，例如：计数排序、桶排序、基数排序例如冒泡排序、堆

二叉堆的特征：1. 最大堆的堆顶是整个堆中最大的元素2. 最小堆的堆顶是整个堆中最小的元素以最大堆为例，如果删除一个最大的堆顶(并不是真正意义上的删除，而是和末尾节点交换位置)，经过自我调整，第二大元

同冒泡排序一样，快速排序也属于交换排序，通过元素之间的比较和交换位置来达到排序的目的不同的是，冒泡排序在每一轮中只把1个元素冒泡到数列的一端，而快速排序则在每一轮挑选一个基准元素，并让其它比它大的元素

根据时间复杂度的不同，主流的排序算法可以分为3大类：1. 时间复杂度为O(n2)的排序算法冒泡排序选择排序插入排序希尔排序(希尔排序比较特殊，它的性能略优于O(n2)，但是又比不上 O(nlogn)，

react context的api解决的问题是祖先元素与子孙元素的通信问题，在日常的实践中，用到context的地方还是很多的，在新版的context出来之前旧版的context存在着一定的缺陷，主要

本篇文档解读的是history.js4.10.1版本，虽然现在已经升级到了5.0版本(react-router6版本使用的是history5版本)，但是我还是打算两个版本都了解一下，阅读源码之前充分详