基本思想：選擇排序 顧名思義就是要進行選擇，如對9 6 11 7 進行排序，第一趟排序從這四個數中選出最小的數7 排在第一個 接下來就從剩餘的三個數中選擇最小的一個 那麼選擇排序基本就是這個思想。
1.簡單選擇排序（直接看代碼）
//核心算法
//A是待排序數組 n是表長
public void SelectSort(int[] A,int n ){
int i,j,min;//min用於在待排序元素中找到最小位置的元素
//最後一個元素不用選擇了
for(i=0;i<n-1;i++){
min=i;
for(j=i+1;j<n;j++){
if(A[j]<A[min])
min=j;//找最小元素位置
}
//交換位置（想想冒泡排序的交換）
if (min!=i) {
int temp=A[i];
A[i]=A[min];
A[min]=temp;
}
}
}
2.堆排序（在交換排序中是比較重要的一種算法了 是一種樹形排序結構）
堆分爲大頂堆和小頂堆，以大頂堆爲例，大頂堆可以看成是一棵完全二叉樹的結構，大頂堆的堆頂比起左子樹和右子樹的數都大，因此我們要理解好大頂堆就首先要理解什麼是二叉樹？進一步理解什麼是排序二叉樹？什麼是完全二叉樹？
二叉樹：就是其分支最多爲2的樹 如以下四種情況
排序二叉樹：A結點的左子樹所有數都比A小，A結點的右子樹所有數都比A大
完全二叉樹：看一個圖來理解
（百度上的）完全二叉樹是效率很高的數據結構，完全二叉樹是由滿二叉樹而引出來的。對於深度爲K的，有n個結點的二叉樹，當且僅當其每一個結點都與深度爲K的滿二叉樹中編號從1至n的結點一一對應時稱之爲完全二叉樹。
在簡單回顧了這些內容後，就是來了解堆排序了，
1》. 構造一個初始堆(n=5)
2》進行反覆篩選調整 建立大頂堆（核心就在此）
2.1從有孩子的結點開始從後向前進行調整。由完全二叉樹的性質，二叉樹的最後一個有孩子結點是n/2(向下取整)
再舉個例子 進一步鞏固
所以堆排序的核心就在於將有孩子的結點與其左右孩子進行比較 交換 再不斷進行調整
看代碼：
public class Sort7 {
//建立大根堆
public void BuildMaxHeap(int A[],int n){
//從有孩子的結點開始從後向前進行調整
for(int i=n/2;i>0;i--){
adjustDown(A,i,n);
}
}
//核心算法
public void adjustDown(int A[],int k,int n){
int i,j;
//將k處結點向下調整 A[0]元素用於暫存
A[0]=A[k];
for(i=2*k;i<=n;i=i*2){
//1.找出k結點左右孩子的最大值 左孩子結點位置數爲偶數 右孩子爲奇數
if(i<n&&A[i]<A[i+1]){
//右孩子大於左孩子
i++;
}
//2.將k結點和左右孩子中的最大值進行比較
//2.1 若k結點大於其最大值 不交換 本次篩選結束 進行下一個節點的調整
if(A[i]<=A[0]) break;
else{
//2.2若k結點小於其最大值進行交換
A[k]=A[i];//交換
k=i;//交換後可能會破壞大頂堆 所以進行向下調整
}
}
//3.將k結點放在最終位置上
A[k]=A[0];
}
//快速排序
void HeapSort(int A[],int n){
BuildMaxHeap(A, n);//建堆
for(int i=n;i>1;i--){
//將大頂堆的堆頂元素輸出：先將堆頂元素與最後一個元素交換，然後再調整大頂堆
int temp=A[1];
A[1]=A[i];
A[i]=temp;
adjustDown(A, 1, i-1);
}
}
//A是待排序數組 n是表長
public void insertSort(int[] A,int n ){
int i,j;
for(i=2;i<=n;i++){
//待插入的數據A[i]大於A[i-1],則直接插入，反之則往前進行比較，
//選擇合適的插入的位置
if(A[i]<A[i-1]){
//A[0]僅是哨兵
A[0]=A[i];
//邊查找邊移動位置
for(j=i-1;A[i]<A[j];j--){
A[j+1]=A[j];
}
//找到插入位置
A[j+1]=A[0];
}
}
}
//測試
public static void main(String[] args) {
int[] A={0,2,12,6,8,11,31,18,27};
int n =A.length-1;
InsertSort7 insertSort = new InsertSort7();
insertSort.HeapSort(A, n);
for(int i=0;i<=n;i++){
System.out.println(A[i]);
}
}
}