wiki搬运，排序算法

稳定的排序[编辑]

冒泡排序（bubble sort）— $O(n^{2})$
插入排序（insertion sort）— $O(n^{2})$
鸡尾酒排序（cocktail sort）— $O(n^{2})$
桶排序（bucket sort）— ${\displaystyle O(n)}；需要{\displaystyle O(k)}额外空间$
计数排序（counting sort）— ${\displaystyle O(n+k)}；需要{\displaystyle O(n+k)}额外空间$
归并排序（merge sort）— ${\displaystyle O(n\log n)}；需要{\displaystyle O(n)}额外空间$
原地归并排序— ${\displaystyle O(n\log ^{2}n)}如果使用最佳的现在版本$
二叉排序树排序（binary tree sort）— ${\displaystyle O(n\log n)}期望时间；{\displaystyle O(n^{2})}最坏时间；需要{\displaystyle O(n)}额外空间$
鸽巢排序（pigeonhole sort）— ${\displaystyle O(n+k)}；需要{\displaystyle O(k)}额外空间$
基数排序（radix sort）— ${\displaystyle O(nk)}；需要{\displaystyle O(n)}额外空间$
侏儒排序（gnome sort）— $O(n^{2})$
图书馆排序（library sort）— ${\displaystyle O(n\log n)}期望时间；{\displaystyle O(n^{2})}最坏时间；需要{\displaystyle (1+\varepsilon )n}额外空间$
块排序（block sort）— $O(n\log n)$

不稳定的排序[编辑]

选择排序（selection sort）— $O(n^{2})$
希尔排序（shell sort）— ${\displaystyle O(n\log ^{2}n)}如果使用最佳的现在版本$
克洛弗排序（Clover sort）— ${\displaystyle O(n)}期望时间，{\displaystyle O(n^{2})}最坏情况$
梳排序— $O(n\log n)$
堆排序（heap sort）— $O(n\log n)$
平滑排序（smooth sort）— $O(n\log n)$
快速排序（quick sort）— ${\displaystyle O(n\log n)}期望时间，{\displaystyle O(n^{2})}最坏情况；对于大的、随机数列表一般相信是最快的已知排序$
内省排序（introsort）— $O(n\log n)$
耐心排序（patience sort）— ${\displaystyle O(n\log n+k)}最坏情况时间，需要额外的{\displaystyle O(n+k)}空间，也需要找到最长的递增子序列（longest increasing subsequence）$

不实用的排序[编辑]

Bogo排序— ${\displaystyle O(n\times n!)}，最坏的情况下期望时间为无穷。$
Stupid排序— ${\displaystyle O(n^{3})};递归版本需要{\displaystyle O(n^{2})}额外存储器$
珠排序（bead sort）— ${\displaystyle O(n)} 或 {\displaystyle O({\sqrt {n}})},但需要特别的硬件$
煎饼排序— ${\displaystyle O(n)},但需要特别的硬件$
臭皮匠排序（stooge sort）算法简单，但需要约 ${\displaystyle n^{2.7}}的时间$

名称	数据对象	稳定性	时间复杂度		额外空间复杂度	描述
名称	数据对象	稳定性	平均	最坏	额外空间复杂度	描述
冒泡排序	数组		$O(n^{2})$		${\displaystyle O(1)}$	（无序区，有序区）。从无序区透过交换找出最大元素放到有序区前端。
选择排序	数组		$O(n^{2})$		${\displaystyle O(1)}$	（有序区，无序区）。在无序区里找一个最小的元素跟在有序区的后面。对数组：比较得多，换得少。
选择排序	链表		$O(n^{2})$		${\displaystyle O(1)}$	（有序区，无序区）。在无序区里找一个最小的元素跟在有序区的后面。对数组：比较得多，换得少。
插入排序	数组、链表		$O(n^{2})$		${\displaystyle O(1)}$	（有序区，无序区）。把无序区的第一个元素插入到有序区的合适的位置。对数组：比较得少，换得多。
堆排序	数组		$O(n\log n)$		${\displaystyle O(1)}$	（最大堆，有序区）。从堆顶把根卸出来放在有序区之前，再恢复堆。
归并排序	数组		$O(n\log ^{2}n)$		${\displaystyle O(1)}$	把数据分为两段，从两段中逐个选最小的元素移入新数据段的末尾。可从上到下或从下到上进行。
	数组		$O(n\log n)$		${\displaystyle O(n)+O(\log n)}如果不是从下到上$
	链表		$O(n\log n)$		${\displaystyle O(1)}$
快速排序	数组		$O(n\log n)$	$O(n^{2})$	$O(\log n)$	（小数，基准元素，大数）。在区间中随机挑选一个元素作基准，将小于基准的元素放在基准之前，大于基准的元素放在基准之后，再分别对小数区与大数区进行排序。
希尔排序	数组		$O(n\log ^{2}n)$	$O(n^{2})$	${\displaystyle O(1)}$	每一轮按照事先决定的间隔进行插入排序，间隔会依次缩小，最后一次一定要是1。

计数排序	数组、链表		${\displaystyle O(n+m)}$		${\displaystyle O(n+m)}$	统计小于等于该元素值的元素的个数i，于是该元素就放在目标数组的索引i位（i≥0）。
桶排序	数组、链表		${\displaystyle O(n)}$		${\displaystyle O(m)}$	将值为i的元素放入i号桶，最后依次把桶里的元素倒出来。
基数排序	数组、链表		$O(k\times n)$	$O(n^{2})$		一种多关键字的排序算法，可用桶排序实现。