- 1.冒泡排序：简单的排序算法，时间复杂度O（n^2）,对少量排序有效，排序效率最低，需要一趟一趟对比，一般作为其他排序算法的对比。
- 2.插入排序：插入排序是对冒泡排序的改进，比冒泡快两倍，一般用于数据量不大于1000，或者重复排序超过200，或者部分已经排序的序列。
- 3.希尔排序：希尔排序是将数据分成几组，每组之内在进行插入排序，最后对所有数据进行一次插入排序，以减少数据交换和移动次数。平均效率O（n*logn）。
希尔排序比冒泡排序快5倍，比插入排序快约2倍，比快排、归并排序、堆排序慢很多。适合数据量不大于5000，速度不是特别重要的场合。对数据量较小的数列重复排序是非常好的。
- 4.选择排序：时间复杂度O(n^2)，与冒泡排序都是排序算法的初级阶段，应用中较少使用。
- 5.归并排序：先分解要排序的序列，直到只有一个组的时候，再一次合并。时间复杂度O(n*logn)。
归并排序比堆排序还要快一点，因此比快排、希尔也要快。但是需要内存空间大，比堆排序需要多一倍的内存空间，因为需要一个额外的数组。
- 6.快速排序：快排是一个就地排序，分而治之，大规模递归的排序。一般情况下，快排比大部分排序算法都要快。某些情况下部分排序算法比快排快，但就通常意义上说快排就是快。
快排是递归的，所以不适合内存非常有限的情况。
- 7.堆排序：堆排序会将所有数据建成一个堆，时间复杂度O(n*logn)。
堆排序不需要大量递归或者多维数组暂存数据，适合数据量非常巨大的序列，快排、归并都需要递归来设计算法，数据量非常大的时候，容易发生堆栈溢出。
堆排序适合大量数据排序，百万级别，特别是在大量数据中找出前N大或前N小的排序。一般找出前N大，需要用小堆；找出前N小，需要用大堆。
- 8.总结：
|
排序法 |
平均时间 |
最差情形 |
稳定度 |
额外空间 |
备注 |
|
冒泡 |
O(n2) |
O(n2) |
稳定 |
O(1) |
n小时较好 |
|
交换 |
O(n2) |
O(n2) |
不稳定 |
O(1) |
n小时较好 |
|
选择 |
O(n2) |
O(n2) |
不稳定 |
O(1) |
n小时较好 |
|
插入 |
O(n2) |
O(n2) |
稳定 |
O(1) |
大部分已排序时较好 |
|
基数 |
O(logRB) |
O(logRB) |
稳定 |
O(n) |
B是真数(0-9)，R是基数(个十百) |
|
Shell |
O(nlogn) |
O(ns) 1<s<2 |
不稳定 |
O(1) |
s是所选分组 |
|
快速 |
O(nlogn) |
O(n2) |
不稳定 |
O(nlogn) |
n大时较好 |
|
归并 |
O(nlogn) |
O(nlogn) |
稳定 |
O(1) |
n大时较好 |
|
堆 |
O(nlogn) |
O(nlogn) |
不稳定 |
O(1) |
n大时较好 |