·稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。
·不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后 a 可能会出现在 b 的后面。
·时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。
·空间复杂度：是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。

1.冒泡排序

冒泡排序（Bubble Sort，泡沫排序或气泡排序）是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果第一个比第二个大，就把他们交换过来，以此类推，在最后的元素应该是最大的。这个算法的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端，故名。

def bubblesort(lis):
    for i in range(len(lis)-1):  # 这个循环负责设置冒泡排序进行的次数
        for j in range(len(lis)-1-i):   #j为列表下标
            if lis[j] > lis[j+1]:
                lis[j],lis[j+1] = lis[j+1],lis[j]
    return(lis)

lis1=[56,12,345,66,75,32,54]
bubblesort(lis1)

2.快速排序

通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。

从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）；
重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。递归进行。

def QuickSort(myList,start,end):
    #判断low是否小于high,如果为false,直接返回
    if start < end:
        i,j = start,end
        #设置基准数
        base = myList[i]

        while i < j:
            #如果列表后边的数,比基准数大或相等,则前移一位直到有比基准数小的数出现
            while (i < j) and (myList[j] >= base):
                j = j - 1

            #如找到,则把第j个元素赋值给第个元素i,此时表中i,j个元素相等
            myList[i] = myList[j]

            #同样的方式比较前半区
            while (i < j) and (myList[i] <= base):
                i = i + 1
            myList[j] = myList[i]
        #做完第一轮比较之后,列表被分成了两个半区,并且i=j,需要将这个数设置回base
        myList[i] = base

        #递归前后半区
        QuickSort(myList, start, i - 1)
        QuickSort(myList, j + 1, end)
    return myList

list2 = [43,98,41,14,56,78,35]
print("Quick Sort: ")
QuickSort(list2,0,len(list2)-1)
print(list2)

3.插入排序

插入排序（Insertion-Sort）的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。

4.希尔排序

是插入排序的改进版。它与插入排序的不同之处在于，它会优先比较距离较远的元素。希尔排序又叫缩小增量排序。先取一个小于n的整数d1作为第一个增量，把文件的全部记录分成d1个组。所有距离为dl的倍数的记录放在同一个组中。先在各组内进行直接插人排序；然后，取第二个增量d2<d1重复上述的分组和排序，直至所取的增量dt=1(dt<dt-l<…<d2<d1)，即所有记录放在同一组中进行直接插入排序为止。

5.选择排序

选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。

第1趟，在待排序记录r[1]_{r[n]中选出最小的记录，将它与r[1]交换;第2趟，在待排序记录r[2]}r[n]中选出最小的记录，将它与r[2]交换;以此类推，第i趟在待排序记录r[i]~r[n]中选出最小的记录，将它与r[i]交换，使有序序列不断增长直到全部排序完毕。

6.堆排序

指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。

7.归并排序

归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。

8.计数排序

计数排序不是基于比较的排序算法，其核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。 作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。

找出待排序的数组中最大和最小的元素；统计数组中每个值为i的元素出现的次数，存入数组C的第i项；对所有的计数累加（从C中的第一个元素开始，每一项和前一项相加）；反向填充目标数组：将每个元素i放在新数组的第C(i)项，每放一个元素就将C(i)减去1。

9.基数排序

基数排序是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的，先按低优先级排序，再按高优先级排序。最后的次序就是高优先级高的在前，高优先级相同的低优先级高的在前。

10.桶排序

假设输入数据服从均匀分布，将数据分到有限数量的桶里，每个桶再分别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排）。
设置一个定量的数组当作空桶；遍历输入数据，并且把数据一个一个放到对应的桶里去；对每个不是空的桶进行排序；从不是空的桶里把排好序的数据拼接起来。