时间复杂性与空间复杂性的比较：
| 排序方法 | 最好情况 | 平均情况 | 最坏情况 | 辅助存储 | 稳定性 |
| 直接插入排序 | O(n) | O( |
O( |
O(1) | √ |
| 希尔排序 | 与增量序列有关 | × | |||
| 简单选择排序 | O(n) | O( |
O( |
O(1) | × |
| 冒泡排序 | O(n) | O( |
O( |
O(1) | √ |
| 快速排序 | O( |
O( |
O( |
O( |
× |
| 堆排序 | O( |
O( |
O( |
O(1) | × |
| 归并排序 | O( |
O( |
O( |
O(n) | √ |
| 基数排序 | O(k(n+m)) | O(k(n+m)) | O(k(n+m)) | O(n+m) | √ |
| k:待排元素的位数，m为基数的个数 | |||||
注意事项：
- 插入排序算法特别适合于输入数据基本有序的情况。
- 输入数据越有序，快速排序越慢，输入数据越无序，快速排序速度越快。
- 简单选择排序的元素比较次数与初始排列次序无关。
- 从很多个数据中查找前几个最大或者最小的数据用堆排序，例如，从10000个数中查找前10个最小的数用堆排序。
例题：
- 若对n个元素进行合并排序，则进行每一趟合并的时间复杂性为O(n)。
- 快速排序每一趟都能选出一个元素放到最终位置，并且其时间性能受数据初始特性影响。
- 直接插入排序和冒泡排序在初始数据基本有序的情况下，时间复杂性均为O(n)。
