2.交换法：
交换法的程序最清晰简单，每次用当前的元素一一的同其后的元素比较并交换。
#include <iostream.h>
void ExchangeSort(int* pData,int Count)
{
    int iTemp;
    for(int i=0;i<Count-1;i++)
    {
        for(int j=i+1;j<Count;j++)
        {
            if(pData[j]<pData[i])
            {
                iTemp = pData[i];
                pData[i] = pData[j];
                pData[j] = iTemp;
            }
        }
    }
}

void main()
{
    int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};
    ExchangeSort(data,7);
    for (int i=0;i<7;i++)
        cout<<data[i]<<" ";
    cout<<"\n";
}
倒序(最糟情况)
第一轮：10,9,8,7->9,10,8,7->8,10,9,7->7,10,9,8(交换3次)
第二轮：7,10,9,8->7,9,10,8->7,8,10,9(交换2次)
第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)
循环次数：6次
交换次数：6次

其他：
第一轮：8,10,7,9->8,10,7,9->7,10,8,9->7,10,8,9(交换1次)
第二轮：7,10,8,9->7,8,10,9->7,8,10,9(交换1次)
第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)
循环次数：6次
交换次数：3次

从运行的表格来看，交换几乎和冒泡一样糟。事实确实如此。循环次数和冒泡一样也是1/2*(n-1)*n，所以算法的复杂度仍然是O(n*n)。由于我们无法给出所有的情况，所以只能直接告诉大家他们在交换上面也是一样的糟糕（在某些情况下稍好，在某些情况下稍差）。

3.选择法：
现在我们终于可以看到一点希望：选择法，这种方法提高了一点性能（某些情况下）这种方法类似我们人为的排序习惯：从数据中选择最小的同第一个值交换，在从省下的部分中选择最小的与第二个交换，这样往复下去。
#include <iostream.h>
void SelectSort(int* pData,int Count)
{
    int iTemp;
    int iPos;
    for(int i=0;i<Count-1;i++)
    {
        iTemp = pData[i];
        iPos = i;
        for(int j=i+1;j<Count;j++)
        {
            if(pData[j]<iTemp)
            {
                iTemp = pData[j];
                iPos = j;
            }
        }
        pData[iPos] = pData[i];
        pData[i] = iTemp;
    }
}

void main()
{
    int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};
    SelectSort(data,7);
    for (int i=0;i<7;i++)
        cout<<data[i]<<" ";
    cout<<"\n";
}
倒序(最糟情况)
第一轮：10,9,8,7->(iTemp=9)10,9,8,7->(iTemp=8)10,9,8,7->(iTemp=7)7,9,8,10(交换1次)
第二轮：7,9,8,10->7,9,8,10(iTemp=8)->(iTemp=8)7,8,9,10(交换1次)
第一轮：7,8,9,10->(iTemp=9)7,8,9,10(交换0次)
循环次数：6次
交换次数：2次

其他：
第一轮：8,10,7,9->(iTemp=8)8,10,7,9->(iTemp=7)8,10,7,9->(iTemp=7)7,10,8,9(交换1次)
第二轮：7,10,8,9->(iTemp=8)7,10,8,9->(iTemp=8)7,8,10,9(交换1次)
第一轮：7,8,10,9->(iTemp=9)7,8,9,10(交换1次)
循环次数：6次
交换次数：3次
遗憾的是算法需要的循环次数依然是1/2*(n-1)*n。所以算法复杂度为O(n*n)。
我们来看他的交换。由于每次外层循环只产生一次交换（只有一个最小值）。所以f(n)<=n
所以我们有f(n)=O(n)。所以，在数据较乱的时候，可以减少一定的交换次数。

4.插入法：
插入法较为复杂，它的基本工作原理是抽出牌，在前面的牌中寻找相应的位置插入，然后继续下一张
#include <iostream.h>
void InsertSort(int* pData,int Count)
{
    int iTemp;
    int iPos;
    for(int i=1;i<Count;i++)
    {
        iTemp = pData[i];
        iPos = i-1;
        while((iPos>=0) && (iTemp<pData[iPos]))
        {
            pData[iPos+1] = pData[iPos];
            iPos--;
        }
        pData[iPos+1] = iTemp;
    }
}

void main()
{
    int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};
    InsertSort(data,7);
    for (int i=0;i<7;i++)
        cout<<data[i]<<" ";
    cout<<"\n";
}

倒序(最糟情况)
第一轮：10,9,8,7->9,10,8,7(交换1次)(循环1次)
第二轮：9,10,8,7->8,9,10,7(交换1次)(循环2次)
第一轮：8,9,10,7->7,8,9,10(交换1次)(循环3次)
循环次数：6次
交换次数：3次

其他：
第一轮：8,10,7,9->8,10,7,9(交换0次)(循环1次)
第二轮：8,10,7,9->7,8,10,9(交换1次)(循环2次)
第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)(循环1次)
循环次数：4次
交换次数：2次

上面结尾的行为分析事实上造成了一种假象，让我们认为这种算法是简单算法中最好的，其实不是，
因为其循环次数虽然并不固定，我们仍可以使用O方法。从上面的结果可以看出，循环的次数f(n)<=
1/2*n*(n-1)<=1/2*n*n。所以其复杂度仍为O(n*n)（这里说明一下，其实如果不是为了展示这些简单
排序的不同，交换次数仍然可以这样推导）。现在看交换，从外观上看，交换次数是O(n)（推导类似
选择法），但我们每次要进行与内层循环相同次数的‘=’操作。正常的一次交换我们需要三次‘=’
而这里显然多了一些，所以我们浪费了时间。

最终，我个人认为，在简单排序算法中，选择法是最好的。

二、高级排序算法：
高级排序算法中我们将只介绍这一种，同时也是目前我所知道（我看过的资料中）的最快的。
它的工作看起来仍然象一个二叉树。首先我们选择一个中间值middle程序中我们使用数组中间值，然后
把比它小的放在左边，大的放在右边（具体的实现是从两边找，找到一对后交换）。然后对两边分别使
用这个过程（最容易的方法——递归）。

1.快速排序：
#include <iostream.h>

void run(int* pData,int left,int right)
{
    int i,j;
    int middle,iTemp;
    i = left;
    j = right;
    middle = pData[(left+right)/2];  //求中间值
    do{
        while((pData[i]<middle) && (i<right))//从左扫描大于中值的数
            i++;          
        while((pData[j]>middle) && (j>left))//从右扫描大于中值的数
            j--;
        if(i<=j)//找到了一对值
        {
            //交换
            iTemp = pData[i];
            pData[i] = pData[j];
            pData[j] = iTemp;
            i++;
            j--;
        }
    }while(i<=j);//如果两边扫描的下标交错，就停止（完成一次）

    //当左边部分有值(left<j)，递归左半边
    if(left<j)
        run(pData,left,j);
    //当右边部分有值(right>i)，递归右半边
    if(right>i)
        run(pData,i,right);
}

void QuickSort(int* pData,int Count)
{
    run(pData,0,Count-1);
}

void main()
{
    int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};
    QuickSort(data,7);
    for (int i=0;i<7;i++)
        cout<<data[i]<<" ";
    cout<<"\n";
}

这里我没有给出行为的分析，因为这个很简单，我们直接来分析算法：首先我们考虑最理想的情况
1.数组的大小是2的幂，这样分下去始终可以被2整除。假设为2的k次方，即k=log2(n)。
2.每次我们选择的值刚好是中间值，这样，数组才可以被等分。
第一层递归，循环n次，第二层循环2*(n/2)......
所以共有n+2(n/2)+4(n/4)+...+n*(n/n) = n+n+n+...+n=k*n=log2(n)*n
所以算法复杂度为O(log2(n)*n)
其他的情况只会比这种情况差，最差的情况是每次选择到的middle都是最小值或最大值，那么他将变
成交换法（由于使用了递归，情况更糟）。但是你认为这种情况发生的几率有多大？？呵呵，你完全
不必担心这个问题。实践证明，大多数的情况，快速排序总是最好的。
如果你担心这个问题，你可以使用堆排序，这是一种稳定的O(log2(n)*n)算法，但是通常情况下速度要慢于快速排序（因为要重组堆）。

三、其他排序
1.双向冒泡：
通常的冒泡是单向的，而这里是双向的，也就是说还要进行反向的工作。
代码看起来复杂，仔细理一下就明白了，是一个来回震荡的方式。
写这段代码的作者认为这样可以在冒泡的基础上减少一些交换（我不这么认为，也许我错了）。
反正我认为这是一段有趣的代码，值得一看。
#include <iostream.h>
void Bubble2Sort(int* pData,int Count)
{
    int iTemp;
    int left = 1;
    int right =Count -1;
    int t;
    do
    {
        //正向的部分
        for(int i=right;i>=left;i--)
        {
            if(pData[i]<pData[i-1])
            {
                iTemp = pData[i];
                pData[i] = pData[i-1];
                pData[i-1] = iTemp;
                t = i;
            }
        }
        left = t+1;

        //反向的部分
        for(i=left;i<right+1;i++)
        {
            if(pData[i]<pData[i-1])
            {
                iTemp = pData[i];
                pData[i] = pData[i-1];
                pData[i-1] = iTemp;
                t = i;
            }
        }
        right = t-1;
    }while(left<=right);
}

void main()
{
    int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};
    Bubble2Sort(data,7);
    for (int i=0;i<7;i++)
        cout<<data[i]<<" ";
    cout<<"\n";
}

2.SHELL排序
这个排序非常复杂，看了程序就知道了。
首先需要一个递减的步长，这里我们使用的是9、5、3、1（最后的步长必须是1）。
工作原理是首先对相隔9-1个元素的所有内容排序，然后再使用同样的方法对相隔5-1个元素的排序
以次类推。
#include <iostream.h>
void ShellSort(int* pData,int Count)
{
    int step[4];
    step[0] = 9;
    step[1] = 5;
    step[2] = 3;
    step[3] = 1;

    int iTemp;
    int k,s,w;
    for(int i=0;i<4;i++)
    {
        k = step[i];
        s = -k;
        for(int j=k;j<Count;j++)
        {
            iTemp = pData[j];
            w = j-k;//求上step个元素的下标
            if(s ==0)
            {
                s = -k;
                s++;
                pData[s] = iTemp;
            }
            while((iTemp<pData[w]) && (w>=0) && (w<=Count))
            {
                pData[w+k] = pData[w];
                w = w-k;
            }
            pData[w+k] = iTemp;
        }
    }
}

void main()
{
    int data[] = {10,9,8,7,6,5,4,3,2,1,-10,-1};
    ShellSort(data,12);
    for (int i=0;i<12;i++)
        cout<<data[i]<<" ";
    cout<<"\n";
}
呵呵，程序看起来有些头疼。不过也不是很难，把s==0的块去掉就轻松多了，这里是避免使用0
步长造成程序异常而写的代码。这个代码我认为很值得一看。
这个算法的得名是因为其发明者的名字D.L.SHELL。依照参考资料上的说法：“由于复杂的数学原因
避免使用2的幂次步长，它能降低算法效率。”另外算法的复杂度为n的1.2次幂。同样因为非常复杂并
“超出本书讨论范围”的原因（我也不知道过程），我们只有结果了。

四、基于模板的通用排序：
这个程序我想就没有分析的必要了，大家看一下就可以了。不明白可以在论坛上问。
MyData.h文件
///////////////////////////////////////////////////////
class CMyData 
{
public:
    CMyData(int Index,char* strData);
    CMyData();
    virtual ~CMyData();

    int m_iIndex;
    int GetDataSize(){ return m_iDataSize; };
    const char* GetData(){ return m_strDatamember; };
    //这里重载了操作符：
    CMyData& operator =(CMyData &SrcData);
    bool operator <(CMyData& data );
    bool operator >(CMyData& data );

private:
    char* m_strDatamember;
    int m_iDataSize;
};
////////////////////////////////////////////////////////

MyData.cpp文件
////////////////////////////////////////////////////////
CMyData::CMyData():
m_iIndex(0),
m_iDataSize(0),
m_strDatamember(NULL)
{
}

CMyData::~CMyData()
{
    if(m_strDatamember != NULL)
        delete[] m_strDatamember;
    m_strDatamember = NULL;
}

CMyData::CMyData(int Index,char* strData):
m_iIndex(Index),
m_iDataSize(0),
m_strDatamember(NULL)
{
    m_iDataSize = strlen(strData);
    m_strDatamember = new char[m_iDataSize+1];
    strcpy(m_strDatamember,strData);
}

CMyData& CMyData::operator =(CMyData &SrcData)
{
    m_iIndex = SrcData.m_iIndex;
    m_iDataSize = SrcData.GetDataSize();
    m_strDatamember = new char[m_iDataSize+1];
    strcpy(m_strDatamember,SrcData.GetData());
    return *this;
}

bool CMyData::operator <(CMyData& data )
{
    return m_iIndex<data.m_iIndex;
}

bool CMyData::operator >(CMyData& data )
{
    return m_iIndex>data.m_iIndex;
}
///////////////////////////////////////////////////////////

//////////////////////////////////////////////////////////
//主程序部分
#include <iostream.h>
#include "MyData.h"

template <class T>
void run(T* pData,int left,int right)
{
    int i,j;
    T middle,iTemp;
    i = left;
    j = right;
    //下面的比较都调用我们重载的操作符函数
    middle = pData[(left+right)/2];  //求中间值
    do{
        while((pData[i]<middle) && (i<right))//从左扫描大于中值的数
            i++;          
        while((pData[j]>middle) && (j>left))//从右扫描大于中值的数
            j--;
        if(i<=j)//找到了一对值
        {
            //交换
            iTemp = pData[i];
            pData[i] = pData[j];
            pData[j] = iTemp;
            i++;
            j--;
        }
    }while(i<=j);//如果两边扫描的下标交错，就停止（完成一次）

    //当左边部分有值(left<j)，递归左半边
    if(left<j)
        run(pData,left,j);
    //当右边部分有值(right>i)，递归右半边
    if(right>i)
        run(pData,i,right);
}

template <class T>
void QuickSort(T* pData,int Count)
{
    run(pData,0,Count-1);
}

void main()
{
    CMyData data[] = {
        CMyData(8,"xulion"),
        CMyData(7,"sanzoo"),
        CMyData(6,"wangjun"),
        CMyData(5,"VCKBASE"),
        CMyData(4,"jacky2000"),
        CMyData(3,"cwally"),
        CMyData(2,"VCUSER"),
        CMyData(1,"isdong")
    };
    QuickSort(data,8);
    for (int i=0;i<8;i++)
        cout<<data[i].m_iIndex<<"  "<<data[i].GetData()<<"\n";
    cout<<"\n";
}