排序算法

稳定的

冒泡排序(bubble sort) — O(n^2)
鸡尾酒排序(Cocktail sort,双向的冒泡排序) — O(n^2)
插入排序(insertion sort)— O(n^2)
桶排序(bucket sort)— O(n); 需要 O(k) 额外空间
计数排序(counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 额外空间
合并排序(merge sort)— O(nlog n); 需要 O(n) 额外空间
原地合并排序— O(n^2)
二叉排序树排序 (Binary tree sort) — O(nlog n)期望时间; O(n^2)最坏时间; 需要 O(n) 额外空间
鸽巢排序(Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 额外空间
基数排序(radix sort)— O(n·k); 需要 O(n) 额外空间
Gnome 排序— O(n^2)
图书馆排序— O(nlog n) with high probability,需要 (1+ε)n额外空间


不稳定的


选择排序(selection sort)— O(n^2)
希尔排序(shell sort)— O(nlog n) 如果使用最佳的现在版本
组合排序— O(nlog n)
堆排序(heapsort)— O(nlog n)
平滑排序— O(nlog n)
快速排序(quicksort)— O(nlog n) 期望时间,O(n^2) 最坏情况; 对于大的、乱数列表一般相信是最快的

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