排序算法
在計算機科學與數學中，一個排序算法（）是一種能將一串資料依照特定排序方式排列的算法。最常用到的排序方式是數值順序以及字典順序。有效的排序算法在一些算法（例如搜尋算法與）中是重要的，如此這些算法才能得到正確解答。排序算法也用在處理文字資料以及產生人類可讀的輸出結果。基本上，排序算法的輸出必須遵守下列兩個原則：

 輸出結果為遞增序列（遞增是針對所需的排序順序而言）
 輸出結果是原輸入的一種排列、或是重組

雖然排序算法是一個簡單的問題，但是從計算機科學發展以來，在此問題上已經有大量的研究。舉例而言，泡沫排序在1956年就已經被研究。雖然大部分人認為這是一個已經被解決的問題，有用的新算法仍在不斷的被發明。（例子：圖書館排序在2004年被發表）

分類 
在计算机科学所使用的排序算法通常依以下標準分類：
 計算的時間複雜度（最差、平均、和最好-{zh-cn:性能; zh-tw:表現;}-），依據串列（list）的大小()。一般而言，好的-{zh-cn:性能; zh-tw:表現;}-是（大O符号），壞的-{zh-cn:性能; zh-tw:表現;}-是。對於一個排序理想的-{zh-cn:性能; zh-tw:表現;}-是，但平均而言不可能達到。基於比較的排序算法對大多數輸入而言至少需要。
 -{zh-cn:内存; zh-tw:記憶體;}-使用量（以及其他電腦資源的使用）
 穩定性：穩定排序算法會讓原本有相等鍵值的紀錄維持相對次序。也就是如果一個排序算法是穩定的，當有兩個相等鍵值的紀錄和，且在原本的串列中出現在之前，在排序過的串列中也將會是在之前。
 排序的方法：插入、交換、選擇、合併等等。

穩定性 

當相等的元素是無法分辨的，比如像是整數，穩定性並不是一個問題。然而，假設以下的數對將要以他們的第一個數字來排序。

 

在這個狀況下，有可能產生兩種不同的結果，一個是讓相等鍵值的紀錄維持相對的次序，而另外一個則沒有：

  （維持次序）
  （次序被改變）

不穩定排序算法可能會在相等的鍵值中改變紀錄的相對次序，但是穩定排序算法從來不會如此。不穩定排序算法可以被特別地實作為穩定。作這件事情的一個方式是人工擴充鍵值的比較，如此在其他方面相同鍵值的兩個物件間之比較，（比如上面的比较中加入第二个标准：第二个键值的大小）就會被決定使用在原先資料次序中的條目，當作一個同分決賽。然而，要記住這種次序通常牽涉到額外的空間負擔。

排序算法列-{}-表 
在這個表格中，是要被排序的紀錄數量以及是不同鍵值的數量。

穩定的排序 
 冒泡排序（bubble sort）— 
 插入排序（insertion sort）—
 鸡尾酒排序（cocktail sort）—
 桶排序（bucket sort）—；需要額外空間
 计数排序（counting sort）—；需要額外空間
 归并排序（merge sort）—；需要額外空間
 原地归并排序— 如果使用最佳的現在版本
 二叉排序树排序（binary tree sort）— 期望时间；最坏时间；需要額外空間
 鸽巢排序（pigeonhole sort）—；需要額外空間
 基數排序（radix sort）—；需要額外空間
 侏儒排序（gnome sort）— 
 圖書館排序（library sort）— 期望时间；最坏时间；需要額外空間
 （block sort）—

不穩定的排序 
 選擇排序（selection sort）—
 希爾排序（shell sort）—如果使用最佳的現在版本
 克洛弗排序（Clover sort）—期望时间，最坏情况
 梳排序— 
 堆排序（heap sort）—
 （smooth sort）— 
 快速排序（quick sort）—期望時間，最壞情況；對於大的、亂數串列一般相信是最快的已知排序
 內省排序（introsort）—
 耐心排序（patience sort）—最坏情況時間，需要額外的空間，也需要找到最長的遞增子序列（longest increasing subsequence）

不實用的排序 

 Bogo排序— ，最壞的情況下期望時間為無窮。
 Stupid排序—;遞迴版本需要額外記憶體
 珠排序（bead sort）—  或 ,但需要特別的硬體
 煎餅排序—,但需要特別的硬體
 臭皮匠排序（stooge sort）算法简单，但需要约的时间

简要比较 

 均按从小到大排列 
 k代表数值中的"数位"个数
 n代表数据规模 
 m代表数据的最大值减最小值

参考文献

外部链接 
 不同排序算法间的比较（英语） 
 一些排序算法的C及Pascal实现
 可视化排序