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八大排序算法，分别是插入排序，冒泡排序，选择排序，希尔排序，快速排序，堆排序，归并排序，基数排序，搞了数年也没有静下心来，思考一下这些基本的算话，用到时，面试时，考试时，细细的看百度出的博客，即是耐下心看了一两个，但是，还是一头雾水！WHY？
细想一下，这些算法，不就是我们实际生活中，常常面对各种排序场景问题，而要采取的方法手段？
插入排序比如斗地主抽牌，在未排序的队列中随便抽一张“关键牌”，放到合适的位置就好。
冒泡排序两两比较待排序的关键牌，每次直到找到一个极端（极大或者极小），让其冒泡。
插入排序，冒泡排序要说时间复杂度，最好的运气的话是O(n)，最差最差也就是O(n^2)，但是比较稳定，占用空间O（1）。
选择排序每次从待排序的牌中选出最小的牌，放到已排序区，专软柿子捏啊！
这个算法有些最简单，但是时间复杂度，最好的运气的话是O(n^2)，最差最差也就是O(n^2)，而且比较不稳定，占用空间O（1）。
希尔排序是插入排序基础上，在一个list中，每次递减划分步长，选择组的队员进行比较，索引位置不变，value值交换大小，数据朝着局部有序的方向发展。
这个算法有些复杂，时间复杂度最好的运气的话是O(n^1/3)，平均是O(n^1.3),最差最差也就是O(n^2)，但是比较不稳定，占用空间O（1）。
快速排序采用了分治法，选择一个基准牌，每次都把数据分为左小右大的两部分，再递归排序。
这个算法有些复杂，时间复杂度最好的运气的话是O(nlogn)，最差最差也就是O(n^2)，但是比较不稳定，占用空间O（logn）。
堆排序要么父节点都大于左右孩子，或者都小于左右孩子。
这个算法相对简单，时间复杂度无论好坏都是O(nlogn)，占用空间O（1），但是比较不稳定。
归并排序相邻的递增结合比较大小，谓之归并。
这个算法相对简单，时间复杂度无论好坏都是O(nlogn)，而且比较稳定，但是占用空间O（n）。
基数排序针对排序的对象不只是数值，取余，0到9的桶，还可以是字母等，本质也是对排序的对象的特点分治归类。
这个算法相对简单，时间复杂度最好的运气的话是O(n)，最差最差也就是O(d(n+r))，占用空间O（logn），比较稳定。
大家都知道韩信点兵，多多益善。为什么呢？估计韩信的排序算法学的好，无论多大的数据压力，都在他的排序算法下，以最小的代价，搞定，屡屡取胜。无论是社会的工作者，还是学生，现在社会信息爆炸的今天，都要面临很多信息的优先性，及重要性的排序选择，算法来源于生活，是生活方式的抽象，可以帮助我们提高生活工作学习的效率，和生活品质！那您从这些排序算法中，映射生活方式，悟出多少生活技巧呢？
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