一个用来了解数据结构算法（各种排序，列表，树等）很友好的网站：
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该题目来自于牛客：算法篇-排序问题

快排（必备）+归并（体会分治）+堆(自己建堆)

//快速排序 关键在于 partition函数，可以自己参考一个模板，我这个参考大话数据结构class Solution {
public:/*** 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可* 将给定数组排序* @param arr int整型vector 待排序的数组* @return int整型vector*///1.快速排序vector<int> MySort(vector<int>& arr) {// write code hereint left=0;int right=arr.size()-1;QuickSort(arr,left,right);return arr;}int QuickTemp(vector<int>& arr,int left,int right){        int i = left;int j = right;int temp = arr[left];while(i<j){while(temp<=arr[j]&&i<j) --j;arr[i]=arr[j];while(temp>=arr[i]&&i<j) ++i;arr[j]=arr[i];}arr[i] = temp;return i;}void QuickSort(vector<int>& arr,int left,int right){if(left<right){int mid=QuickTemp(arr,left,right);QuickSort(arr, left,mid-1);QuickSort(arr, mid+1, right);}}
};//归并排序 关键在于构造一个数组 然后merge，所以这个 merge函数是关键
class Solution {
public://归并排序vector<int> MySort(vector<int>& arr) {MySortCore(arr,0,arr.size()-1);return arr;}void MySortCore(vector<int>&arr,int start,int end){if(start>=end) return;int middle=start+((end-start)>>1);MySortCore(arr,start,middle);MySortCore(arr,middle+1,end);Merge(arr,start,middle,end);}void Merge(vector<int>&arr,int start,int middle,int end){int* tmp=new int[end-start+1];int left=start;int right=middle+1;int pTmp=0;    //辅助数组指针while(left<=middle && right<=end){if(arr[left]<arr[right])tmp[pTmp++]=arr[left++];elsetmp[pTmp++]=arr[right++];}while(left<=middle)tmp[pTmp++]=arr[left++];while(right<=end)tmp[pTmp++]=arr[right++];//排序完数组拷贝回原数组for(int i=0;i<end-start+1;i++)arr[start+i]=tmp[i];}
};
//堆排序，分为两步，建堆+排序
//一些细节可以参考大话数据结构
//我这个堆是从下标为0开始的，所以左子节点 left=2*root+1, right=2*root+1class Solution {
public://堆排序void Swap(int&a,int &b){int tmp=a;a=b;b=tmp;}void HeapAdjust(vector<int>&arr,int root,int len){int tmp=arr[root];for(int j=2*root+1;j<len;j=2*j+1){if(j<len-1 && arr[j]<arr[j+1])++j;if(tmp>arr[j])break;arr[root]=arr[j];root=j;}arr[root]=tmp;}vector<int> MySort(vector<int>& arr) {for(int i=arr.size()/2-1;i>=0;i--)HeapAdjust(arr,i,arr.size());for(int i=arr.size()-1;i>0;i--){Swap(arr[0],arr[i]);HeapAdjust(arr,0,i);}return arr;}
};

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小结：
在做快排序的时候，出现了超时问题，解决办法：
1、逻辑调整
2、把i++/j–，替换成++i/–j。
3、使用递归前的函数传参最好不是计算式。

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以下是其他友友的代码和注释（写的很认真就贴了过来）：

class Solution {
public:/*** 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可* 将给定数组排序* @param arr int整型vector 待排序的数组* @return int整型vector*/vector<int> MySort(vector<int>& arr) {// write code heremySort1(arr);return arr;}// 1、快速排序（通过）// 时间复杂度O(logn)。空间复杂度是O(n)。// 主要是要找出标杆值（中间值），默认最后一个值为标杆值，然后比它小的放左边，比他大的放右边，然后交换最后一位。就得到标杆值在中间的下标。
// 树，从上往下排序// 不稳定算法void mySort1(vector<int>& arr) {quicksort(arr, 0, arr.size()-1);}  void quicksort(vector<int> &arr, int left, int right) {if (left > right) return;int pivotIndex = partition(arr, left, right); // 标杆值所在的位置quicksort(arr, left, pivotIndex-1); // 左半边quicksort(arr, pivotIndex+1, right); // 右半边}int partition(vector<int> &arr, int left, int right) {// 最后一个值当做标杆int counter = left;      // 记录小于标杆值的个数while (left < right) {if (arr[left] < arr[right]) { // 当前值和标杆值比较，决定是放在左边还是右边swap(arr[left], arr[counter]);counter++;}left++;}swap(arr[counter], arr[right]);   // 最后把标杆值移到中间位置，然后返回下标。return counter;}// 2、归并排序（通过）// 时间复杂度O(logn)。空间复杂度是O(n)。// 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。// 树，从下往上排序// 是稳定的算法void mySort2(vector<int>& arr) {mergeSort(arr, 0, arr.size()-1);}  void mergeSort(vector<int> &arr, int left, int right) {if (left >= right) return;int mid = left + (right - left) / 2;mergeSort(arr, left, mid); // 递归 左半边mergeSort(arr, mid+1, right); // 递归 右半边merge(arr, left, mid, right); // 合并两个有序的数组（参考合并两个有序的链表）}// 合并两个有序数组void merge(vector<int> &arr, int left, int mid, int right) {vector<int> tmp(right-left+1); // 开辟新的数组int i = left, j = mid+1, k = 0; // i左边数组的起始位置，j右边数组的起始位置，k已经放入新数组的个数while (i <= mid && j <= right) {  // 比较左右数组，数值小的放入新数组中tmp[k++] = arr[i] < arr[j] ? arr[i++] : arr[j++];}while (i <= mid) tmp[k++] = arr[i++];  // 如果左半边数组没有排序完，加入新数组while (j <= right) tmp[k++] = arr[j++]; // 如果右半边数组没有排序完，加入新数组for (i = left, k = 0; i <= right;) arr[i++] = tmp[k++]; // 新数组数据放回到原来的数组中}// 3、堆排序（通过）// 时间复杂度O(logn)。空间复杂度是O(n)。// 不稳定算法void heapSort(vector<int> &arr) {priority_queue<int,vector<int>,greater<int>> q; //小顶堆for (int i = 0; i < arr.size(); i++) {q.push(arr[i]);}for (int i = 0; i < arr.size(); i++) {arr[i] = q.top();q.pop();}}// 4、冒泡排序（超时）// 时间复杂度O(n2)，空间复杂度O(1)// 从后往前排// 两两比较交换，最大的放在后面，稳定排序void bubbleSort(vector<int>& arr) {for (int i = 0; i < arr.size(); i++) {for (int j = 0; j < arr.size()-i-1; j++) {if (arr[j]>arr[j+1]) {swap(arr[j], arr[j+1]);}}}}// 5、选择排序（超时）// 时间复杂度O(n2)，空间复杂度O(1)// 从前往后排// 遍历数组，找出最小值，最小的放在前面，不稳定排序void selectionSort(vector<int>& arr) {int minIndex = 0;for (int i = 0; i < arr.size(); i++) {minIndex = i;for (int j = i+1; j < arr.size(); j++) {if (arr[j] < arr[minIndex]) {minIndex = j;}}swap(arr[i], arr[minIndex]);}}// 6、插入排序（超时）// 时间复杂度O(n2)，空间复杂度O(1)// 从前往后排// 遍历数组，找出一个值，往排好的数组里面插入合适的位置。稳定排序void insetionSort(vector<int>& arr) {int preIndex = 0;int currentVal = 0;for (int i = 1; i < arr.size(); i++) {preIndex = i - 1;currentVal = arr[i];while (preIndex >= 0 && arr[preIndex] > currentVal) {arr[preIndex+1] = arr[preIndex];preIndex--;}arr[preIndex+1] = currentVal;}}};