分析排序算法的时间复杂度和空间复杂度

1. 冒泡排序：

时间复杂度：O(n^2)

空间复杂度：O(1)

冒泡排序需要进行n-1趟冒泡，每一趟需要比较n-i次，最坏情况下需要交换n-1次，故时间复杂度为O(n^2)。冒泡排序的空间复杂度是O(1)，因为只需要使用一个临时变量即可。

2. 选择排序：

时间复杂度：O(n^2)

空间复杂度：O(1)

选择排序需要进行n-1趟选择，每一趟需要找出最小(大)的元素并交换位置，故时间复杂度为O(n^2)。选择排序的空间复杂度是O(1)，因为只需要使用一个临时变量即可。

3. 插入排序：

时间复杂度：O(n^2)

空间复杂度：O(1)

插入排序需要进行n-1趟插入，每一趟需要将当前元素插入到已排序序列的合适位置，故时间复杂度为O(n^2)。插入排序的空间复杂度是O(1)，因为只需要使用常数级别的辅助空间。

4. 希尔排序：

时间复杂度：O(n^1.3)

空间复杂度：O(1)

希尔排序是一种特殊的插入排序，通过缩小步长来完成排序过程，使得序列在初始阶段有序，之后进行的插入排序就会更快。希尔排序的时间复杂度约为O(n^1.3)，空间复杂度与插入排序一样为O(1)。

5. 归并排序：

时间复杂度：O(nlogn)

空间复杂度：O(n)

归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)，因为需要额外使用一个与原序列同样大小的辅助数组。

6. 快速排序：

时间复杂度：O(nlogn)

空间复杂度：O(logn)

快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(logn)。快速排序的效率高于归并排序，但在最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)。

7. 堆排序：

时间复杂度：O(nlogn)

空间复杂度：O(1)

堆排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(1)。堆排序适合对大数据量进行排序，但不适合对小数据量进行排序。