本文详细介绍了多种经典的排序算法，包括直接插入排序、希尔排序、选择排序等，并对比了它们的时间复杂度、空间复杂度及稳定性，帮助读者深入理解每种算法的特点与应用场景。
直接插入排序
参考博客：【排序算法】：直接插入排序
时间复杂度：
- 平均情况：O(N^2)
- 最好情况：O(N)
- 最坏情况：O(N^2)
空间复杂度：O(1)
稳定性：稳定
希尔排序
参考博客：【排序算法】：希尔排序
时间复杂度：
- 平均情况：O(N^1.3)
- 最好情况：O(N)
- 最坏情况：O(N^2)
空间复杂度：O(1)
稳定性：不稳定
选择排序
参考博客：【排序算法】：选择排序
时间复杂度：
- 平均情况：O(N^2)
- 最好情况：O(N^2)
- 最坏情况：O(N^2)
空间复杂度：O(1)
稳定性：不稳定
堆排序
参考博客：【排序算法】：堆排序
时间复杂度：
- 平均情况：O(N*lgN)
- 最好情况：O(N*lgN)
- 最坏情况：O(N*lgN)
空间复杂度：O(1)
稳定性：不稳定
冒泡排序
参考博客：【排序算法】：冒泡排序
时间复杂度：
- 平均情况：O(N^2)
- 最好情况：O(N)
- 最坏情况：O(N^2)
空间复杂度：O(1)
稳定性：稳定
快速排序
参考博客：【排序算法】：快速排序
时间复杂度：
- 平均情况：O(N*lgN)
- 最好情况：O(N*lgN)
- 最坏情况：O(N^2)
空间复杂度：O(lgN)
稳定性：不稳定
归并排序
参考博客：【排序算法】：归并排序
时间复杂度：
- 平均情况：O(N*lgN)
- 最好情况：O(N*lgN)
- 最坏情况：O(N*lgN)
空间复杂度：O(N)
稳定性：稳定
计数排序
参考博客：【排序算法】：计数排序
时间复杂度：O(N)
空间复杂度：O（最大数 - 最小数）
稳定性：稳定
基数排序
参考博客：【排序算法】：基数排序
时间复杂度：O（N*位数）
空间复杂度：O（N）
稳定性：稳定
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