冒泡排序：网页链接
所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视，尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。在各个领域中考虑到数据的各种限制和规范，要得到一个符合实际的优秀算法，得经过大量的推理和分析。
C++自带的algorithm库函数中提供了排序算法。
稳定的
冒泡排序（bubble sort） — O(n^2）
鸡尾酒排序(Cocktail sort，双向的冒泡排序) — O(n^2）
插入排序（insertion sort）— O(n^2)
桶排序（bucket sort）— O(n); 需要 O(k) 额外空间
计数排序(counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 额外空间
合并排序（merge sort）— O(nlog n); 需要 O(n) 额外空间
原地合并排序— O(n^2)
二叉排序树排序 （Binary tree sort） — O(nlog n)期望时间； O(n^2)最坏时间； 需要 O(n) 额外空间
鸽巢排序(Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 额外空间
基数排序（radix sort）— O(n·k); 需要 O(n) 额外空间
Gnome 排序— O(n^2)
图书馆排序— O(nlog n) with high probability，需要 （1+ε)n额外空间
不稳定的
选择排序（selection sort）— O(n^2)
希尔排序（shell sort）— O(nlog n) 如果使用最佳的现在版本
组合排序— O(nlog n)
堆排序（heapsort）— O(nlog n)
平滑排序— O(nlog n)
快速排序（quicksort）— O(nlog n) 期望时间，O(n^2) 最坏情况； 对于大的、乱数列表一般相信是最快的已知排序
Introsort— O(nlog n)
耐心排序— O(nlog n+ k) 最坏情况时间，需要 额外的 O(n+ k) 空间，也需要找到最长的递增子串行（longest increasing subsequence）
不实用的
Bogo排序— O(n× n!) 期望时间，无穷的最坏情况。
Stupid sort— O(n^3); 递归版本需要 O(n^2) 额外存储器
珠排序（Bead sort） — O(n) or O（√n)，但需要特别的硬件
Pancake sorting— O(n)，但需要特别的硬件
stooge sort——O（n^2.7）很漂亮但是很耗时