排序算法总结
排序算法是计算机科学中的一个重要主题，它是对一组数据进行排序的过程。

排序算法可以分为内部排序和外部排序两种类型。

内部排序是指所有数据都在内存中进行排序，而外部排序是指数据太大，无法全部存储在内存中，需要借助外部存储器进行排序。

常见的内部排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序和基数排序等。

下面对这些算法进行总结。

1. 冒泡排序
冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就交换它们的位置。

时间复杂度为O(n^2)。

2. 选择排序
选择排序是一种简单直观的排序算法，它的基本思想是每次从未排序的数据中选择最小（或最大）的一个元素，存放到已排序的数据序列的末尾。

时间复杂度为O(n^2)。

3. 插入排序
插入排序是一种简单直观的排序算法，它的基本思想是将一个记录插入到已经排好序的有序表中，从而得到一个新的、记录数增加1的有序表。

时间复杂度为O(n^2)。

4. 希尔排序
希尔排序是一种基于插入排序的快速排序算法，它的基本思想是将待排序的数组按照一定的间隔分成若干个子序列，对每个子序列进行插入排序，然后逐步缩小间隔，直到间隔为1，最后对整个数组进行插入排序。

时间复杂度为O(nlogn)。

5. 归并排序
归并排序是一种稳定的排序算法，它的基本思想是将待排序的数组分成若干个子序列，每个子序列都是有序的，然后再将子序列合并成一个有序的序列。

时间复杂度为O(nlogn)。

6. 快速排序
快速排序是一种常用的排序算法，它的基本思想是通过一趟排序将待
排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。

时间复杂度为O(nlogn)。

7. 堆排序
堆排序是一种树形选择排序算法，它的基本思想是将待排序的数组构建成一个大根堆或小根堆，然后依次将堆顶元素与堆底元素交换，再重新调整堆，直到整个数组有序。

时间复杂度为O(nlogn)。

8. 基数排序
基数排序是一种非比较型的排序算法，它的基本思想是将待排序的数组按照位数划分成若干个桶，然后依次将桶中的元素按照位数从低到高进行排序，最终得到有序的数组。

时间复杂度为O(d(n+r))，其中d 为位数，r为基数。

综上所述，不同的排序算法适用于不同的场景，需要根据具体情况选择合适的算法。

在实际应用中，常用的排序算法有快速排序、归并排序和堆排序等。