快速排序 (Quick Sort)
我们依然考虑按照身高给学生排序。在快速排序中，我们随便挑出一个学生，以该学生的身高为参考(pivot)。然后让比该学生低的站在该学生的右边，剩下的站在该学生的左边。
很明显，所有的学生被分成了两组。该学生右边的学生的身高都大于该学生左边的学生的身高。
我们继续，在低身高学生组随便挑出一个学生，将低身高组的学生分为两组(很低和不那么低)。同样，将高学生组也分为两组(不那么高和很高)。
如此继续细分，直到分组中只有一个学生。当所有的分组中都只有一个学生时，则排序完成。
在下面的实现中，使用递归:
/*By Vamei*/
/*select pivot, put elements (<= pivot) to the left*/
void quick_sort(int a[], int ac)
{
/*use swap*/
/* pivot is a position,
all the elements before pivot is smaller or equal to pvalue */
int pivot;
/* the position of the element to be tested against pivot */
int sample;
/* select a pvalue.
Median is supposed to be a good choice, but that will itself take time.
here, the pvalue is selected in a very simple wayi: a[ac/2] */
/* store pvalue at a[0] */
swap(a+0, a+ac/2);
pivot = 1;
/* test each element */
for (sample=1; sample<ac; sample++) {
if (a[sample] < a[0]) {
swap(a+pivot, a+sample);
pivot++;
}
}
/* swap an element (which <= pvalue) with a[0] */
swap(a+0,a+pivot-1);
/* base case, if only two elements are in the array,
the above pass has already sorted the array */
if (ac<=2) return;
else {
/* recursion */
quick_sort(a, pivot);
quick_sort(a+pivot, ac-pivot);
}
}
理想的pivot是采用分组元素中的中位数。然而寻找中位数的算法需要另行实现。也可以随机选取元素作为pivot，随机选取也需要另行实现。为了简便，我每次都采用中间位置的元素作为pivot。
堆排序 (Heap Sort)
堆(heap)是常见的数据结构。它是一个有优先级的队列。最常见的堆的实现是一个有限定操作的Complete Binary Tree。这个Complete Binary Tree保持堆的特性，也就是父节点(parent)大于子节点(children)。因此，堆的根节点是所有堆元素中最小的。堆定义有插入节点和删除根节点操作，这两个操作都保持堆的特性。
我们可以将无序数组构成一个堆，然后不断取出根节点，最终构成一个有序数组。
