2.還有一個概念是穩定排序 ，指的是相同的值在經過排序之後的順序還是不變。如1,2,1,2,1,3在排序之前3個1的順序是就如其字體的顏色（這個顏色只是爲了便於查看哈），在經過穩定排序之後，其爲1,1,1,2,2,3;而不穩定排序則可能是1,1,1,2,2,3 相同數值的元素的順序就被打亂了。在給定一輸入順序時，穩定排序是具有可預測性的，而不穩定排序則無法準確的預測。這個特性在某些場合還是十分有必要的，比如在處理優先隊列時。舉例說下吧，在處理成績表時，先按語文的高低排序，再按數學的成績排序，若是穩定排序，則數學成績相等的同學，排在前面的語文成績一定比後面的同學好;相反，若是不穩定排序則不具備這種特性。
二.堆排序，中值排序，快速排序，歸併排序，希爾排序
三.計數排序，基數排序，桶排序
第一類是基於兩兩比較
的，這類算法用在小規模的數據且初始數據近乎已排好序，在這種情況下，其性能優勢很明顯，不會比快速排序等“高階”算法差多少：
1.冒泡排序:
原地+穩定
這個算法的思想很簡單，也很容易實現。操作步驟就是兩兩比較使得較小元素往上浮動。
2.插入排序:
原地+穩定
其思想是從頭部到尾，逐漸的確定每一個元素的位置，再執行數據移動。
3.選擇排序:
原地+不穩定
其思想是從頭部到尾，逐漸的確定每一個位置的元素，在執行交換。我個人比較喜歡選擇排序一點，雖然插入排序的時間複雜度在最佳情況下是線性的，但其數據移動的規模太大了。在對操作系統及編譯器優化的進一步深入瞭解之前，我還是覺得大規模移動數據的開銷要更厲害一些。
PS:選擇排序和插入排序是一個相反的過程，插入排序是確定一個元素的位置，而選擇排序是確定這個位置的元素。只是插入排序的時間複雜度在最好情況下爲O(n)而選擇排序爲O(n*n)，當然空間複雜度則可就反過來了，具體那個好一些得看具體的體系結構吧。
第二類則是雖然也是基於兩兩比較，但統一的採用了分治的思想
，所以在時間複雜度上就不再限於O(n*n)了。
1.堆排序:
原地+不穩定
比較適用於基於數組的排序，其策略是先建立一個最大二叉堆，然後將數組頭部的元素與堆尾互換，使最大的元素處在最後，然後更新維護使之繼續保持爲最大二叉堆。如此循環，最終就可以獲得一個有序序列
2.快速排序:
原地+不穩定
最爲著名的算法當屬快速排序了，容易實現性能高效
3.中值排序:
原地+不穩定
中值排序的方法是先遍歷數組以獲取中值(這個中值是嚴格的中間值,如一個序列23,18,17,14,82,56,31.序列中31爲中值，那麼會將31置換到序列正中間），然後十分平均的二分再遞歸，至於怎麼個搜索到中值則會有不同的算法。這個算法一般書上講得相對來說較少，而且也用得少，因爲其跟快速排序的思想幾乎一樣，但因爲其嚴格尋找出中值，所以能夠較好的處理最差情況，當然優化的快速排序也不會差到哪去。
4.歸併排序:
非原地+穩定
歸併排序也算是小有名氣吧，其思想就是分治，將源數據一分爲二分別進行排序然後再在線性時間內完成合並。由於要申請額外的空間，所以其應用並不如快速排序那樣廣泛，但還是應該好好掌握其精髓。
5.希爾排序:
原地+非穩定
其具體的操作步驟按步長將數組分爲幾個小數組，然後採用起他的排序算法將各小數組進行排序即可。希爾排序省去了相鄰兩元素之間的直接比較，所以速度上的優勢是極爲明顯的。
第三類則不是基於兩兩比較了，這三個算法的策略基本相同，都是採用額外的數據結構來輔助進行排序
。由於三者中比較著名的是桶排序，加上三者的思想的確比較類似，所以容易混淆，一度以爲基數排序就是桶排序的一種應用。不過只要算法的思想精髓掌握了，名字什麼的都只是浮雲。
1.計數排序:
非原地+穩定
計數排序先遍歷源數據以獲取最大和最小的數據，然後確定創建一個多大的數組(如一堆含有1000個整數的數據，分佈在[10,50]中，那麼可以創建一個具有41個元素數組);再遍歷一遍源數據，統計出源數據中不同的元素出現的次數;最後根據這個數組即可快速的進行排序。使用這個算法的前提條件是輸入數據具有一確定的較小範圍，若範圍過大則在空間上會造成過大的損失。
2.基數排序:
非原地+穩定
基數排序常用在對數字數據的排序，根據不同數位的值來進行多次排序，跟桶排序有異曲同工之妙。不過得注意的是權值低的位先排，權值高的則後排。
3.桶排序:
非原地+穩定
桶排序的思想乃至操作步驟幾乎與桶排序完全相同，只是應用的場景略有不同。桶排序可以通過使用hash函數來完成桶的選擇，如果將數字的位值也當作hash的話，則的確有點可以將計數排序理解成桶排序。
具體的算法簡略描述已經完了，其實簡略的描述也不是很好的能夠能夠描述算法的思想，我這裏只是做了一個簡單的概括，能夠從全貌的直接瞭解算法採取的策略。就如標題所言，這篇文章只是對11中常用的排序算法進行一個十分簡略的表述，所以需要進行深入研究的可能會在這裏無法獲得較大收益....這裏有兩篇文章，用Java實現了常見的幾種算法，註釋相當詳細，可做參考吧，我自己的代碼就不出來獻醜了。
常用排序算法分析與實現（一）（Java版）
常用排序算法分析與實現（二）（Java版）
| 算法名稱 | 原地排序 | 穩定排序 | 時間複雜度(最佳/最差/平均) | 適用的情景 |
|---|---|---|---|---|
| 冒泡排序 | yes | yes | O(n*n)/O(n*n)/O(n*n) | 僅對於少量數據的排序纔會適用，但相對來說並沒有什麼很大的優勢 |
| 插入排序 | yes | yes | O(n)/O(n*n)/O(n*n) | 在處理小數據尤其是數據基本上已排好序的前提下，則插入排序當屬首選了。不過仍然逃不過只能適用於小量數據的排序，數量一般不超過1000 |
| 選擇排序 | yes | no | O(n*n)/O(n*n)/O(n*n) | 交換的次數比冒泡排序來說要少一點，而且也較好實現，不過仍然僅限於少量數據的處理 |
| 堆排序 | yes | no | O(nlogn)/O(nlogn)/Θ(nlogn) | 堆排序不是一個穩定的排序，而且非常頻繁的移動數據，建議不要使用在基於值的數據，但可以用於指針類型排序。 |
| 中值排序 | yes | no | Θ(nlogn)/Θ(n2)/Θ(nlogn) | 和快速排序基本相同，但快速排序應用得更廣泛一點。 |
| 快速排序 | yes | no | Θ(nlogn)/Θ(n2)/Θ(nlogn) | 應用相當的廣泛，必須熟練掌握的算法之一。但因爲不是一個穩定排序，所以在要求具有穩定性的情況下是不能夠適用的。 |
| 歸併排序 | no | yes | Θ(n)/Θ(nlogn)/Θ(nlogn) | 在時間複雜度上相對快速排序來說並沒有什麼太大優勢，空間複雜度卻有較高，所以在快速排序面前基本上沒有什麼太大優勢，但也是最好熟練掌握的一種算法 |
| 希爾排序 | yes | no | O(n)/O(n)/根據步長來具體確定 | 比較偏門的算法吧，應用之處倒也沒有什麼特別要求，全憑環境而定吧 |
| 計數排序 | no | yes | O(n)/O(n)/O(n) | 在數據範圍很小時，這個就基本上是最實用高效的算法了吧 |
| 基數排序 | no | yes | O(n)/O(n)/O(n) | 和桶排序的思想類似，但基本上是單一的應用在數值排序上 |
| 桶排序 | no | yes | O(n)/O(n)/O(n) | 當數據能夠以一個快速hash函數均勻的分配時，桶排序就是最快的排序算法了 |