冒泡、插入、选择排序算法适用于小规模数据（不需要递归，且数据规模小时，O(nlogn)并不一定比O(n^2)大）, 并且优先使用插入排序（插入排序稳定，时间复杂度系数低，性能好） 归并排序算法的优缺点：优点：任何情况下时间复杂度都比较稳定O(nlogn)；缺点：空间复杂度高O(n) 快速排序优点：性能好，时间复杂度低O(nlogn), 缺点：不稳定排序 归并排序和快速排序适合大规模数据排序 线性排序（桶排序、计数排序、基数排序）时间复杂度O(n),适用于特殊数据的排序，并不通用。 桶排序适用于外部排序（数据存储在外部磁盘中），数据量大，无法将数据全部加载到内存中 计数排序是桶排序的一种特殊情况，适用于数据范围不大的场景，并且数据要为非负整数（可以将数据转化为非负整数）。要排序的n个数据，最大值为k，（k远远小于n），这时可以将数据划分成k个桶，每个桶内的值都是相同的，省略了桶内的排序。 基数排序使用场景要求：数据需要能够分隔出独立的位来比较，而且位之间有递进关系，每一位的数据范围不能太大，且要能使用线性排序(桶排序或者计数排序)。
利用选择排序，时间复杂度O(kn) 利用快排思想，时间复杂度O(2n)，具体方法：选择pivot，将数组分成三部分a[0:p-1]、a[p], a[p+1:n-1]，如果p+1==K,则a[p]就是要找的第K大元素，如果K>p+1,则继续在a[p+1:n-1]中查找，如果K<p+1,则在a[0:p-1]内继续查找
避免时间复杂度退化为最坏情况，合理选择分区点（三数取中、随机法等）
