十大经典排序算法是计算机科学中的基础算法，每种算法都有其独特的特点和适用场景。以下是这些算法的简要介绍：
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冒泡排序（Bubble Sort）：
- 时间复杂度：O(n²)
- 核心思想：通过相邻元素的比较和交换，将较大（或较小）的元素逐渐“冒泡”到序列的末尾。
- 稳定性：稳定
- 适用场景：适用于小规模数据或基本有序的数据。
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选择排序（Selection Sort）：
- 时间复杂度：O(n²)
- 核心思想：每次从未排序的部分选择最小（或最大）的元素，放到已排序部分的末尾。
- 稳定性：不稳定
- 适用场景：适用于小规模数据。
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插入排序（Insertion Sort）：
- 时间复杂度：O(n²)
- 核心思想：将未排序的元素逐个插入到已排序的部分中。
- 稳定性：稳定
- 适用场景：适用于小规模数据或部分有序的数据。
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希尔排序（Shell Sort）：
- 时间复杂度：O(n log n) - O(n²)
- 核心思想：插入排序的改进版，通过设置增量序列进行分组排序。
- 稳定性：不稳定
- 适用场景：适用于中等规模的数据。
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归并排序（Merge Sort）：
- 时间复杂度：O(n log n)
- 核心思想：分治法，将序列分成两半，分别排序后合并。
- 稳定性：稳定
- 适用场景：适用于大规模数据。
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快速排序（Quick Sort）：
- 时间复杂度：O(n log n) - O(n²)
- 核心思想：分治法，选择一个基准元素，将数组分成两部分，递归排序。
- 稳定性：不稳定
- 适用场景：适用于大规模数据。
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堆排序（Heap Sort）：
- 时间复杂度：O(n log n)
- 核心思想：利用堆这种数据结构进行排序，构建最大堆或最小堆。
- 稳定性：不稳定
- 适用场景：适用于大规模数据。
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计数排序（Counting Sort）：
- 时间复杂度：O(n + k)
- 核心思想：统计每个元素出现的次数，然后按顺序输出。
- 稳定性：稳定
- 适用场景：适用于整数且范围较小的情况。
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桶排序（Bucket Sort）：
- 时间复杂度：O(n + k)
- 核心思想：将元素分配到桶中，对每个桶进行排序。
- 稳定性：稳定
- 适用场景：适用于均匀分布的数据。
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基数排序（Radix Sort）：
- 时间复杂度：O(nk)
- 核心思想：按位分配收集，从低位到高位进行排序。
- 稳定性：稳定
- 适用场景：适用于多关键字排序。
由于生成20张图的内容过多，无法在此直接展示，但您可以通过上述简介和参考链接中的图解步骤，查看每种排序算法的详细图解。这些图解通常会包括算法的基本步骤、时间复杂度和空间复杂度的分析，以及它们的稳定性等信息。希望这些信息对您有所帮助！
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