seo的最终目的是?网络优化主要做什么
1、插入排序
解析：第一个元素设定为已经排好序，依次选择后续的元素插入到已经排好序的组内进行排序。
图示：
代码：
public static void insertionSort(int[] arr) {int n = arr.length;for (int i = 1; i < n; i++) {int key = arr[i];int j = i - 1;// 将比当前元素大的元素向右移动while (j >= 0 && arr[j] > key) {arr[j + 1] = arr[j];j--;}// 插入当前元素到正确的位置arr[j + 1] = key;}}时间复杂度：最坏情况下为O(N^2)，此时待排序列为逆序，或者说接近逆序
最好情况下为O(N)，此时待排序列为升序，或者说接近升序。
空间复杂度：O(1)
2、选择（比较）排序：
解析：每次从待排序列中选出一个最小值，然后放在序列的起始位置，直到全部待排数据排完。
图示：
代码：
public static void selectionSort(int[] arr) {int n = arr.length;for (int i = 0; i < n - 1; i++) {int minIndex = i;// 寻找未排序部分的最小元素的索引for (int j = i + 1; j < n; j++) {if (arr[j] < arr[minIndex]) {minIndex = j;}}// 将找到的最小元素与未排序部分的第一个元素交换int temp = arr[i];arr[i] = arr[minIndex];arr[minIndex] = temp;}}时间复杂度：最坏情况：O(N^2)
最好情况：O(N^2)
空间复杂度：O(1)
3、冒泡排序
解析：左边大于右边交换，一趟排下来最大的在右边
图示：
代码：
public static void bubbleSort(int[] arr) {int n = arr.length;for (int i = 0; i < n - 1; i++) {for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {if (arr[j] > arr[j + 1]) {// 交换arr[j]和arr[j + 1]int temp = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = temp;}}}}时间复杂度：最坏情况：O(N^2)
最好情况：O(N)
空间复杂度：O(1)
4、快排
解析：
- 1．先从数列中取出一个数作为基准数。
- 2．分区过程，将比这个数大的数全放到它的右边，小于或等于它的数全放到它的左边。
- 3．再对左右区间重复第二步，直到各区间只有一个数或者这个区间不存在。
图示：
代码：
public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {if (low < high) {// 划分数组，返回分区点的索引int pivotIndex = partition(arr, low, high);// 递归排序分区左侧和右侧的子数组quickSort(arr, low, pivotIndex - 1);quickSort(arr, pivotIndex + 1, high);}}public static int partition(int[] arr, int low, int high) {int pivot = arr[high]; // 选择最后一个元素作为基准元素int i = low - 1;for (int j = low; j < high; j++) {if (arr[j] < pivot) {i++;// 交换arr[i]和arr[j]int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}}// 将基准元素放到正确的位置int temp = arr[i + 1];arr[i + 1] = arr[high];arr[high] = temp;return i + 1;}时间复杂度：O(NlogN)
空间复杂度：O(1)
5、希尔排序
解析：
1.先选定一个小于N的整数gap作为第一增量，然后将所有距离为gap的元素分在同一组，并对每一组的元素进行直接插入排序。然后再取一个比第一增量小的整数作为第二增量，重复上述操作…
2.当增量的大小减到1时，就相当于整个序列被分到一组，进行一次直接插入排序，排序完成。
图示：
代码：
public static void shellSort(int[] arr) {int n = arr.length;// 初始间隔设为数组长度的一半，然后逐渐缩小间隔for (int gap = n / 2; gap > 0; gap /= 2) {for (int i = gap; i < n; i++) {int temp = arr[i];int j;for (j = i; j >= gap && arr[j - gap] > temp; j -= gap) {arr[j] = arr[j - gap];}arr[j] = temp;}}}时间复杂度平均：O(N)
空间复杂度：O(1)
6、归并排序
解析：
- 将待排序的线性表不断地切分成若干个子表，直到每个子表只包含一个元素，这时，可以认为只包含一个元素的子表是有序表。
- 将子表两两合并，每合并一次，就会产生一个新的且更长的有序表，重复这一步骤，直到最后只剩下一个子表，这个子表就是排好序的线性表
图示：
代码：
public static void mergeSort(int[] arr) {int n = arr.length;if (n <= 1) {return; // 如果数组长度小于等于1，无需排序}// 将数组分成两个子数组int mid = n / 2;int[] left = new int[mid];int[] right = new int[n - mid];System.arraycopy(arr, 0, left, 0, mid);System.arraycopy(arr, mid, right, 0, n - mid);// 递归排序左右子数组mergeSort(left);mergeSort(right);// 合并两个有序子数组merge(arr, left, right);}public static void merge(int[] arr, int[] left, int[] right) {int n1 = left.length;int n2 = right.length;int i = 0, j = 0, k = 0;while (i < n1 && j < n2) {if (left[i] <= right[j]) {arr[k] = left[i];i++;} else {arr[k] = right[j];j++;}k++;}while (i < n1) {arr[k] = left[i];i++;k++;}while (j < n2) {arr[k] = right[j];j++;k++;}}时间复杂度平均：O(N)
空间复杂度：O(N)