十大基本排序算法可分为比较排序和非比较排序两大类，以下是具体分类及代表算法：
一、比较排序（基于元素比较）
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冒泡排序
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特点 ：简单直观，稳定，平均时间复杂度O（n²），空间复杂度O（1）。
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原理 ：通过相邻元素交换，将最大值逐步“浮”到末尾。
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选择排序
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特点 ：每次选择最小（或最大）元素放到已排序序列末尾，不稳定，平均时间复杂度O（n²）。
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原理 ：遍历未排序部分，找到最小元素与当前位置交换。
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插入排序
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特点 ：构建有序序列，稳定，平均时间复杂度O（n²），适用于小规模数据。
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原理 ：将未排序元素逐个插入到已排序序列的合适位置。
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希尔排序
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特点 ：插入排序的优化版，通过增量序列减少比较次数，平均时间复杂度O（n log n）~O（n²）。
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原理 ：先对距离较远的元素进行排序，逐步缩小增量至1。
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归并排序
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特点 ：分治法典型代表，稳定，时间复杂度O（n log n），需要额外空间O（n）。
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原理 ：递归分解序列，合并有序子序列。
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快速排序
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特点 ：高效且常用，平均时间复杂度O（n log n），不稳定，空间复杂度O（log n）。
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原理 ：选取基准元素划分序列，递归排序子序列。
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堆排序
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特点 ：原地排序，时间复杂度O（n log n），不稳定。
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原理 ：构建大根堆或小根堆，通过交换堆顶元素与末尾元素重排。
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二、非比较排序（基于元素分布）
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计数排序
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特点 ：线性时间复杂度O（n+k），稳定，适用于整数排序。
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原理 ：统计元素出现次数，通过累加确定元素位置。
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基数排序
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特点 ：线性时间复杂度O（nk），稳定，适用于整数或字符串排序。
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原理 ：按位（或字符）逐级排序，利用计数排序作为子过程。
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桶排序
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特点 ：平均时间复杂度O（n），稳定，适用于均匀分布数据。
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原理 ：将数据分配到多个桶中，分别排序后合并。
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总结
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比较排序 ：通用性强，但效率受数据特性影响（如快速排序对极端数据敏感）。
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非比较排序 ：在特定场景下效率更优（如基数排序对整数排序），但适用范围有限。
选择时需根据数据规模、分布及稳定性需求权衡。