​​十种常见排序算法是计算机科学中处理数据组织的核心工具，涵盖从基础到高效的多种方法，适用于不同规模和类型的数据集。​​ ​​关键亮点​​：冒泡排序简单但低效、快速排序分治高效、归并排序稳定且适合大规模数据、基数排序非比较型整数排序的线性时间复杂度优势。

1. ​​冒泡排序​​：通过相邻元素比较和交换逐步将最大值“冒泡”到末尾，时间复杂度$O(n^2)$，适合教学和小数据集。
2. ​​选择排序​​：每次选择未排序部分的最小值放到已排序末尾，交换次数少但稳定性差，时间复杂度$O(n^2)$。
3. ​​插入排序​​：将未排序元素插入已排序部分的正确位置，接近有序时效率高，时间复杂度$O(n^2)$。
4. ​​希尔排序​​：插入排序的改进版，通过间隔比较提升效率，时间复杂度介于$O(n)$和$O(n^2)$之间。
5. ​​归并排序​​：分治法递归分割后合并有序子序列，稳定且时间复杂度$O(n\log n)$，需额外空间。
6. ​​快速排序​​：基于基准值分治，平均时间复杂度$O(n\log n)$，但最坏情况退化为$O(n^2)$。
7. ​​堆排序​​：利用堆数据结构排序，原地操作但实现复杂，时间复杂度$O(n\log n)$。
8. ​​计数排序​​：统计元素出现次数，线性时间复杂度$O(n+k)$，但仅适用于有限范围整数。
9. ​​桶排序​​：将数据分到多个桶后分别排序，适合均匀分布数据，时间复杂度$O(n+k)$。
10. ​​基数排序​​：按位数逐次排序非负整数，稳定且线性时间复杂度$O(nk)$。

​​总结​​：选择排序算法需权衡数据规模、稳定性和时空复杂度。例如，小数据可用插入排序，大规模数据优先归并或快速排序，整数数据可尝试计数或基数排序。理解这些算法的特点，能更高效解决实际工程问题。