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解释：检查第i个数字，如果在它的左边的数字比它大，进行交换，这个动作一直继续下去，直到这个数字的左边数字比它还要小，就可以停止了。插入排序法主要的回圈有两个变数：i和j，每一次执行这个回圈，就会将第i个数字放到左边恰当的位置去。
性能：算法适用于少量数据的排序，时间复杂度为O(n^2)。是稳定的排序方法。
实现：使用python实现
def insertSort(lists):
listLen = len(lists)
for j in range(0,listLen):
key = lists[j]
i = j - 1
while i >= 0 and lists[i] > key:
lists[i+1] = lists[i]
i = i - 1
lists[i + 1] = key
return lists
listsex = [1,5,4,3,7,9,10,3,2,6]
print(insertSort(listsex))
>>>
[1, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10]
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解释：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。
过程：比较a[i]和a[j]的大小，若a[i]≤a[j]，则将第一个有序表中的元素a[i]复制到r[k]中，并令i和k分别加上1；否则将第二个有序表中的元素a[j]复制到r[k]中，并令j和k分别加上1，如此循环下去，直到其中一个有序表取完，然后再将另一个有序表中剩余的元素复制到r中从下标k到下标t的单元。归并排序的算法我们通常用递归实现，先把待排序区间[s,t]以中点二分，接着把左边子区间排序，再把右边子区间排序，最后把左区间和右区间用一次归并操作合并成有序的区间[s,t]。
性能：速度仅次于快速排序，为稳定排序算法，一般用于对总体无序，但是各子项相对有序的数列，时间复杂度为O(n log n)。
实现：使用python实现
def MergeSort(lists):
listLen = len(lists)
if listLen <= 1:
return lists
num = int(listLen/2)
left = MergeSort(lists[:num])
right = MergeSort(lists[num:])
return Merge(left,right)
def Merge(left,right):
r,l = 0,0
result = []
while l < len(left) and r < len(right):
if left[l] < right[r]:
result.append(left[l])
l += 1
else:
result.append(right[r])
r += 1
result += right[r:]
result += left[l:]
return result
listsex = [9,10,3,2,6,1,5,4,3,7]
print(MergeSort(listsex))
[1, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10]
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原文地址：http://www.cnblogs.com/zhaoyujiao/p/5843937.html
