十大内排序算法总结比较

内排序算法是指数据量较小的排序，所有数据都可以在内存中进行操作。常见的十大内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、计数排序、桶排序、基数排序。

1. 冒泡排序

冒泡排序是最简单的排序算法之一，它的原理是通过相邻元素的比较和交换来进行排序。时间复杂度为O(n2)，稳定性很好。

2. 选择排序

选择排序的时间复杂度为O(n2)，和冒泡排序一样，不过它的效率比冒泡排序要稍微快一些。选择排序的核心思想是从未排序的数中找到最小的数，把它放到已排序的数的最后。

3. 插入排序

插入排序有两种实现方式，一种是直接插入排序，另一种是希尔排序。插入排序的时间复杂度也是O(n2)，但是它的稳定性比冒泡排序和选择排序要好。

4. 希尔排序

希尔排序是一种改进的插入排序算法，它的核心思想是将整个序列按增量分成若干个子序列，对子序列进行插入排序，然后逐渐缩小增量，最后整个序列就成了有序的序列。希尔排序的时间复杂度是O(n^1.3)，它的稳定性比冒泡排序和选择排序要好。

5. 归并排序

归并排序是一种将两个有序序列合并成一个有序序列的排序算法，它的时间复杂度为O(nlogn)，效率很高。归并排序的稳定性很好，它不需要进行随机访问，所以适用于链式存储。

6. 快速排序

快速排序是一种基于分治思想的排序算法，它的时间复杂度为O(nlogn)，效率很高。快速排序的数据交换次数比较少，但是它的稳定性不好。

7. 堆排序

堆排序是一种基于堆这种数据结构实现的排序算法，它的时间复杂度为O(nlogn)，稳定性不好。堆排序的核心思想是将待排序的序列看成一个完全二叉树，并满足父节点的值大于或小于左右子节点的值。

8. 计数排序

计数排序是一种非比较的排序算法，它的时间复杂度是O(n+k)，k是序列中最大元素的范围。计数排序的核心思想是统计序列中每个元素出现的次数，然后依次输出。

9. 桶排序

桶排序是一种非比较的排序算法，它的时间复杂度是O(n)，但是它需要使用额外的空间来存储桶，所以在空间复杂度方面不如计数排序。桶排序的核心思想是将待排序的元素划分到不同的桶中，每个桶内再分别进行排序。

10. 基数排序

基数排序是一种非比较的排序算法，它的时间复杂度为O(d*(n+k))，d是最大元素的位数，k是基数（一般是10）。基数排序的核心思想是先按照最低位来进行排序，然后依次排序更高位，直到最高位。