可视化的排序过程
下面是一个日本程序员制做的一个可视化的排序过程，包括了各种经典的排序算法，你可以调整速度和需要排序的个数。酷壳以前也介绍过几篇相关的文章 一个排序算法比较的网站，一个显示排序过程的Python脚本 关于各种排序算法的运行复杂度比较，请参看Wikipedia的排序算法比较。
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Loading... (67 人打了分，平均分： 4.76 )Loading... (67 人打了分，平均分： 4.76 )Loading...一些重要的算法
下面是一些比较重要的算法，原文罗列了32个，但我觉得有很多是数论里的，和计算机的不相干，所以没有选取。下面的这些，有的我们经常在用，有的基本不用。有的很常见，有的很偏。不过了解一下也是好事。也欢迎你留下你觉得有意义的算法。（注：本篇文章并非翻译，其中的算法描述大部份摘自Wikipedia，因为维基百科描述的很专业了）
- A*搜寻算法
俗称A星算法。这是一种在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的NPC的移动计算，或线上游戏的BOT的移动计算上。该算法像Dijkstra算法一样，可以找到一条最短路径；也像BFS一样，进行启发式的搜索。 - Beam Search
束搜索(beam search) 方法是解决优化问题的一种启发式方法,它是在分枝定界方法基础上发展起来的,它使用启发式方法估计k 个最好的路径,仅从这k 个路径出发向下搜索,即每一层只有满意的结点会被保留,其它的结点则被永久抛弃,从而比分枝定界法能大大节省运行时间。束搜索于20 世纪70 年代中期首先被应用于人工智能领域,1976 年Lowerre 在其称为HARPY的语音识别系统中第一次使用了束搜索方法,他的目标是并行地搜索几个潜在的最优决策路径以减少回溯,并快速地获得一个解。 - 二分取中查找算法
一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。
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(19 人打了分，平均分： 4.21 )Loading...一个显示排序过程的Python脚本
之前向大家介绍过《一个排序算法比较的网站》，那个网站用动画演示了各种排序算法，并分析了各种排序算法。这里，要向大家推荐一个Python脚本，其可以把排序的过程给显示出来。
下图是“冒泡排序”的一个示例，其中：
- 折线表示了各个元素的位置变化。
- 折线的深浅表示了元素的大小。越深则越大。
(12 人打了分，平均分： 3.58 )Loading...Python中实现多属性排序
我们有一组记录:
list_records = ( (department, name, salary), (department, name, salary), ... (department, name, salary) )
然后我们想进行类似 MS – Excel 里的 “then sort by” 中的功能一样先基于department排序，然后再在部门内按照salary排序。
其他编程语言可能相对复杂，我这里写出一个用Python实现的最简方法（也许有比这个还短的，来挑战吧）
(8 人打了分，平均分： 2.88 )Loading...一个排序算法比较的网站
Sorting Algorithm Animations
http://www.sorting-algorithms.com/
这是一个非常不错的排序算法的网站，当你打开这个网站的时候，请不要因为看到很多个图片的大红叉而鄙视它。你先点击网页上方的Problem Size，选择一个尺寸，20，30，40还是50，都行，于是你就可以看到下面整个大表中有图片显示出来了。如下所示：
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