数值算法：解方程、微积分、数值分析 多用在工程设计
非数值算法：搜索、排序、拆分、合并 多用在系统
一、线性搜索
1.算法
1.1从头开始，依次将每一个元素与查找目标进行比较
1.2或者找到目标，或者找不到目标
2.评估
2.1平均时间复杂度：O（N），线性时间
2.2对数据没有任何规律性要求 穷举法
二、二分搜索（折半搜索）
1.算法
1.1假设表中的元素按升序排列
1.2若中间元素与查找目标相等，则查找成功，否则利用中间元素将表划分为前后两个子表
1.3若查找目标小于中间元素，则在前子表中继续查找，否则在后子表中继续查找
1.4重复以上过程，直到查找成功，或者因子表不存在，而宣告失败
2.评估
2.1平均时间复杂度：O（logN）
2.2限制：对数据有有序性要求
三、冒泡排序
两两比较，大的靠后排（向上冒泡），每趟冒一个
对N个元素，需要扫描N-1趟，第i趟做N-1-i次比较
1.算法
1.1对相邻元素做两两比较，前者大于后者，彼此交换；
1.2从第一对到最后一对，最大的元素沉降到最后；
1.3针对未排序部分，重复以上步骤，沉降次大元素；
1.4每次扫描越来越少的元素，直至不在发生交换
2.评估
2.1平均时间复杂度：O（N^2）
2.2是稳定排序（排序前后等值元素的数序不变）
2.3对数据的有序性敏感 如果排序接近有序，则排序非常快，且代码复杂度低
四 插入排序
1.算法
1.1首元素自然有序；
1.2取出下一个元素，对已排序序列，从后向前扫描；
1.3大于被取出元素者后移；
1.4小于被取出元素者，将被取出元素插入其后；
1.5重复2，直到2处理完所有元素
2.评估
2.平均时间复杂度：O（N^2）
2.2稳定排序、
2.3对数据的有序性非常敏感、
2.4不交换，只是移动，优于冒泡
五 选择排序
1.算法
1.1在整个序列中寻找最小元素，与首元素交换、
1.2在剩余序列中寻找最小元素，与剩余序列的首元素交换
1.3直到剩余序列中仅盛一个元素为止
2.评估
2.1不稳定排序 值相同的元素，前后顺序会发生变化
2.2平均时间复杂度 O（N^2)
2.3对数据的有序性不敏感
2.4交换次数少，优于冒泡排序
六 快速排序
1.算法
1.1从待排序序列中任意挑选一个元素，作为基准；
1.2将所有小于基准的元素放在基准之前，大于基准的元素放在基准之后，等于基准的元素放在基准之前或之后，这个过程称为分组；
1.3以递归的方式，分别对基准之前和基准之后的分组继续进行分组，知道每个分组内的元素个数不多于1个
2.评估
2.1平均时间复杂度：O（NlogN）线性增长
2.1非稳定排序
2.3如果每次都能均匀分组，速度达到极值
通常选择中间位置作为基准，产生均匀分组的几率最高
q_sort原型
void qsort(void* base, //数组首地址
size_t nmemb, //数组元素个数
size_t size, //数组元素字节数
int (*compar)(const void*,const void*) //比较函数
)；
七、归并排序
平均时间复杂度：O(2NlogN)
稳定排序。
对数据的有序性不敏感。
非就地排序。需要额外的内存空间。
原文：http://blog.csdn.net/romancegirls/article/details/25037335