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coderbruis · coderbruis · commit 61a19b48578e · 2020-08-14T15:18:31.000+08:00
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@@ -4,15 +4,15 @@
 
 # 经典排序算法
 
-- [冒泡排序]() （待续） 
-- [选择排序]()（待续）
-- [插入排序]()（待续）
-- [归并排序](https://github.com/coderbruis/AlgorithmsInJava/blob/master/notes/algorithms/%E5%BD%92%E5%B9%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95.md) 【更新中】
-- [快速排序]()（待续）
-- [希尔排序]()（待续）
-- [桶排序]() （待续）
-- [基数排序]()（待续）
-- [堆排序](https://github.com/coderbruis/AlgorithmsInJava/blob/master/notes/algorithms/%E5%A0%86%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95.md) 【更新中】
+- [冒泡排序](https://github.com/coderbruis/AlgorithmsInJava/blob/master/notes/algorithms/%E5%86%92%E6%B3%A1%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95.md)  
+- [选择排序](https://github.com/coderbruis/AlgorithmsInJava/blob/master/notes/algorithms/%E9%80%89%E6%8B%A9%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95.md)
+- [插入排序](https://github.com/coderbruis/AlgorithmsInJava/blob/master/notes/algorithms/%E6%8F%92%E5%85%A5%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95.md)
+- [归并排序](https://github.com/coderbruis/AlgorithmsInJava/blob/master/notes/algorithms/%E5%BD%92%E5%B9%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95.md) 
+- [快速排序](https://github.com/coderbruis/AlgorithmsInJava/blob/master/notes/algorithms/%E5%BF%AB%E9%80%9F%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95.md)
+- [希尔排序](https://github.com/coderbruis/AlgorithmsInJava/blob/master/notes/algorithms/%E5%B8%8C%E5%B0%94%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95.md)
+- [桶排序](https://github.com/coderbruis/AlgorithmsInJava/blob/master/notes/algorithms/%E6%A1%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95.md) 
+- [基数排序](https://github.com/coderbruis/AlgorithmsInJava/blob/master/notes/algorithms/%E5%9F%BA%E6%95%B0%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95.md)
+- [堆排序](https://github.com/coderbruis/AlgorithmsInJava/blob/master/notes/algorithms/%E5%A0%86%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95.md) 
 
 ## 排序算法总结
 
@@ -29,42 +29,47 @@
 | 希尔排序 | O(nlogn) |     O(1)     |      |      |                           | 不稳定  |
 | 堆排序  | O(nlogn) |     O(1)     |      |      |                           | 不稳定  |
 
-注意这里总结的都是平均时间复杂度，例如插入排序，如果是有序的数组，则时间复杂度会退化成O(n)。而快速排序，对于每次选择的p位置都是末尾位置，则会退化成时间复杂度为O(n^2)（通过让p的位置随机来解决这个问题）。
+注意这里总结的都是平均时间复杂度。
+
+例如插入排序，如果是有序的数组，则时间复杂度会退化成O(n)。而快速排序，对于每次选择的p位置都是末尾位置，则会退化成时间复杂度为O(n^2)（通过让p的位置随机来解决这个问题）。
 对于归并排序、快速排序、堆排序这三个O(nlogn)的排序来说，时间复杂度是有常数级别的区别的，但是快速排序是相对更快的一种排序。
 
 这里还需要注意的是，对于插入排序、快速排序、堆排序来说，都是原地排序的，即不需要额外的空间；而归并排序则是非原地排序，需要借助额外空间。
 
 > 排序算法的稳定性：对于相等的元素，在排序后，原来靠前的元素依然靠前，相等元素的相对位置没有发生改变。
 
-> 除非面试题特别说明，否则认为要排序的数据范围是均匀分布的。
+> 对于算法面试来说，除非面试题特别说明，否则认为要排序的数据范围是均匀分布的。
 
 > 快速排序之所以叫快速排序，并不代表它比堆排序和归并排序优良。在最好情况下，它的渐进复杂度与 堆排序和归并排序是相同的。知识快速排序的常量系数比较小而已。
 
 > 类库上提供的排序，并不是某一种算法的实现，而是综合了多种排序的综合排序。当数组比较小时，使用插入排序；当数组较大时，选择快速排序或其他的O(nlogn)的排序。
 
 # 经典算法
 
-- [KMP算法]()（待续） 
-- [马拉车算法]()（待续）
-- [Prim算法]()（待续）      
-- [Krusk]() （待续）
-- [Dijkstra算法]() （待续）
-- [Bellman-Ford算法]() （待续）
+
+KMP算法 
+马拉车算法
+Prim算法      
+Krusk算法
+Dijkstra算法 
+Bellman-Ford算法 
             
 # 经典数据结构    
             
-- [数组]()   （待续） 
-- [栈和队列]()（待续）
-- [链表]()（待续）
-- [二分搜索树]()（待续）
-- [集合和映射]()（待续）
+- 数组    
+- 栈和队列
+- 链表
+- 二分搜索树
+- 集合和映射
 - [堆和优先队列](https://github.com/coderbruis/AlgorithmsInJava/blob/master/notes/datastructures/%E5%A0%86%E5%92%8C%E4%BC%98%E5%85%88%E9%98%9F%E5%88%97.md) 【更新中】
-- [线段树]() （待续）
-- [Trie树]() （待续）
-- [并查集]()（待续）
+- 线段树 
+- Trie树
+- 并查集
 - [AVL树](https://github.com/coderbruis/AlgorithmsInJava/blob/master/notes/datastructures/AVL%E6%A0%91.md)【更新中】
-- [红黑树]() （待续）
-- [哈希表]()（待续）
+- 红黑树 
+- 哈希表
+
+==================== 持续更新 ===================
 
 # leetcode专区
 
