氣泡排序(Selection Sort)演算法又稱為泡沫排序演算法，是基本的排序演算法，是學習程式語言最先需要學會的排序演算法之一。顧名思義，就是它的排序方式如同氣泡一般，不斷將最大的元素擠出(移動)到序列最尾端，當所有元素都被被擠出後，排序就完成了！而且排序結果是穩定的。

選擇排序(Selection Sort)演算法是最基本的排序演算法，是學習程式語言最先需要學會的排序演算法之一。它可以按照元素值的大小序次，一一將最小值、第二小值等等的元素排入序列中的正確索引位置內。

快速排序(Quick Sort)演算法又稱為劃分交換排序(Partition-Exchange Sort)演算法，是實用性很高的排序演算法，它可以在O(nlogn)的時間複雜度完成排序，雖然是不穩定排序，但它的速度完全可以彌補這個缺點。

Bogo排序(Bogo Sort)演算法又稱為猴子排序(Monkey Sort)演算法，顧名思義，是非常愚蠢的排序演算法，就像是請猴子幫忙排序一樣。

在開發程式的時候，我們可能會需要隱藏敏感的資料，讓一般使用者不會直接看到，例如流水序號、密碼、網頁Cookie等。這樣的資料通常都很小，可能只有數個位元組，但如果使用AES/DES加密，密文(也就是加密後的資料)都至少有16個位元組以上！實在不太適合用來加密這樣的少量資料。

在實作多國語言網頁的時候，除了網頁後端程式需要擁有多國語言支援之外，前端程式也要跟著支援才行。怎麼說呢？假設有個支援中文、英文的網頁，我們在程式後端必須要想辦法判斷訪客所使用的語言來決定前端網頁到底要顯示中文還是英文。而在網頁上出現的文字可能會有兩種情形：第一種，文字是直接顯示在網頁上的，後端程式所得到的中文或是英文文字可以透過HTML模板引擎，直接將文字填入HTML中，顯示在網頁上。第二種，文字...

一個質數(Prime)是一個大於1，且無法找到除了自己本身和1之外的自然數能整除它的自然數。舉例來說，2、3、5、7、11、13和17均為質數。質數是數學上的難題，即便數學已經過幾千年的發展，卻也還是無法找出一個能完美產生出質數的函數。在學習寫程式的過程中，儘管在現實社會中幾乎用不到，我們還是會常常遇到判斷質數或是尋找質數的問題。那麼，究竟要如何利用程式來處理判斷質數和尋找質數呢？

JavaScript的Number採用64位元的IEEE 754標準來表示整數和浮點數數值，其中整數的安全範圍在-2^53 - 1到2^53 - 1之間。換句話說，Node.js既不能直接使用到32位元的整數，同時也無法使用64位元的整數。因此，如果要拿Node.js來做一些稍微複雜的計算，就需要撰寫額外的程式來處理資料型態的部份，進而影響到執行效能。

因行動裝置的流行而跟著帶動起來的QR Code，是眾多條碼類型的其中一種，它讓我們的生活更便利，傳遞資訊的速度更快，省下許多使用鍵盤打字的時間。如果要產生出QR Code，已經有許多相關的現成工具能夠使用，甚至還能直接在網頁上產生。可是如果要我們自己來做的話，究竟要如何用Node.js寫個程式來產生QR Code呢？

使用Node.js開發後端程式的時候，在某些情況下可能會需要查看運行環境還剩下多少的記憶體來決定是否繼續進行工作，那麼該如何使用Node.js來獲取運行環境的記憶體資訊呢？