1. 冒泡排序：
思路：進行相鄰比較後，每一輪將最值移動到一端；

平均時間複雜度：需要進行n-1輪，內層有n/2次的可能交換，合計是O(n²)；

最壞時間複雜度：需要進行n-1輪，內層每次有n-1-i（i是當前輪）的交換次數，合計是O(n²);

最優情況：是一個原本就有序的數組，O(n);

空間複雜度：原地交換，O(1);

穩定排序；

2. 雞尾酒排序（雙向冒泡排序）：

思路：以冒泡排序的思路，從左端冒到右端，再從右端冒到左端，對兩端有序更好；

平均時間複雜度：n個元素就要比較n-1輪，每次平均要比較n/2個元素，合計是O(n²)；

最壞時間複雜度：比較n-1輪，每次需要比較n-1-i次（i是當前輪），合計是O(n²)；
最優情況：同冒泡排序最優情況，一個原本就有序的數組，O(n);

空間複雜度：原地交換，O(1);

穩定排序；

3. 快速排序
思路：選出一個基準數，然後根據基準數將當前的數組分為大於組和小於組；

平均時間複雜度：分的輪次約為O(logn)，每輪平均要比較(n-i)/2（i是當前輪），合計是O(nlogn);

最壞時間複雜度：每次都只挑選到邊緣的位置，無法將一個數組根據基準數分成兩份，所以遞歸的高度會變成n輪，合計為O(n²)；
空間複雜度：這裏的空間複雜度為函數的引用佔用，它直接與棧的深度相關，即平均為O(logn)，最壞是O(n);

不穩定排序；

4. 堆排序
思路：先進行建堆，之後進行堆內調整以達到有序，分為最大堆和最小堆；
建堆：採用Floyd建堆法，只遍歷大約一半的節點，每個節點的操作成本不同，約合計為O(n)；

時間複雜度：無最好和最壞的差別，需要提取n次，每次複雜度為O(logn)，合計為O(nlogn)；
空間複雜度：在原堆中操作，為O(1)；
不穩定排序；

5. 計數排序
前提：鍵值是整數，且範圍有限；
流程：1. 統計每個數的出現頻次，時間複雜度為O(n)；2. 計算每個鍵的起始輸出位置（累計位置），複雜度為O(k)；3. 再遍歷一遍排序好的數組，時間複雜度為O(n);

時間複雜度：合計為O(n + k)；
空間複雜度：用於存放的值的空間大小，合計為O(k)；

當k與n的數量級差不多時，會讓排序更快；
累計位置的方式可以穩定排序；

6. 桶排序
前提：需要被排序的值均勻地被分配在區間內；

流程：1. 建立b個桶，時間複雜度為O(b)，掃描所有的元素並分配到桶內時間複雜度為O(n)；2. 分別對桶的內部進行排序；3. 按桶的順序輸出桶內的每個元素；
期望時間複雜度：假設要被排序的數組均勻分佈，桶數b與n同階，即在同一個數量級：

        桶內的排序若用的是時間複雜度為O(n²)的排序算法，那麼合計的時間複雜度為b*O((n/b)²) = O(n²/b)， 在此假設b約等於n，那麼最後的結果為O(n)；

        桶內的排序若用的是時間複雜度為O(nlogn)的排序算法，那麼合計的時間複雜度為b*O((n/b)log(n/b)) = O(n²/b)， 在此假設b約等於n，那麼最後的結果為O(n)；

最壞的時間複雜度：所有的元素都堆在一個桶內，合計為O(n²)；

是否穩定取決於桶內的排序算法是否是穩定的