​​排序算法是计算机科学中用于将数据按特定规则重新排列的核心工具，其效率直接影响大规模数据处理的性能。​​ 常见的10种算法包括​​冒泡排序​​、​​选择排序​​、​​插入排序​​等基础算法，以及​​快速排序​​、​​归并排序​​等高效分治策略，还有​​计数排序​​、​​桶排序​​等非比较型算法，各有其适用场景与优劣势。

1. ​​冒泡排序​​：通过相邻元素比较交换，逐步将最大值“冒泡”到末尾。​​简单但效率低​​，适合小规模数据或教学演示。
2. ​​选择排序​​：每次从未排序部分选择最小值放到已排序部分末尾。​​交换次数少但稳定性差​​，适用于内存有限场景。
3. ​​插入排序​​：类似整理扑克牌，将未排序元素插入已排序部分的正确位置。​​对接近有序的数据效率高​​，常用于小规模或部分有序数据。
4. ​​快速排序​​：基于分治法，选取基准值分割数据并递归排序。​​平均时间复杂度$O(n\log n)$，但最坏情况退化为$O(n^2)$​​，是大规模数据的首选之一。
5. ​​归并排序​​：将数据递归拆分为最小单元后合并排序。​​稳定且时间复杂度稳定为$O(n\log n)$​​，但需要额外空间，适合链表等结构。
6. ​​堆排序​​：利用堆数据结构（完全二叉树）排序，​​无需额外空间但实现复杂​​，适合实时系统或优先级队列。
7. ​​计数排序​​：统计元素出现次数后直接计算位置。​​仅适用于整数且范围较小的数据​​，时间复杂度$O(n+k)$（$k$为数据范围）。
8. ​​桶排序​​：将数据分到有限数量的桶中分别排序。​​依赖数据均匀分布​​，适合外部排序或浮点数。
9. ​​基数排序​​：按位数从低到高依次排序。​​稳定且高效​​，但仅适用于非负整数或定长字符串。
10. ​​希尔排序​​：插入排序的改进版，通过间隔分组提升效率。​​复杂度介于$O(n)$和$O(n^2)$之间​​，适合中等规模数据。

​​实际应用中需综合数据规模、稳定性、内存限制等因素选择算法​​，例如快速排序适合通用场景，而归并排序更适合稳定性要求高的任务。理解这些算法的核心思想，能帮助开发者优化程序性能并解决复杂问题。