一、排序算法的执行效率
最好、最坏、平均情况时间复杂度
对于要排序的数据，有的接近有序，有的完全无序。
有序度不同的数据，对于排序的执行时间肯定是有影响。
我们需要了解排序算法在不同数据下的性能表现。
同一阶时间复杂度的排序算法性能对比，不要忽略系数，常数，低阶
时间复杂度反应的是数据规模 n 很大的时候的一个增长趋势，所以它表示的时候会忽略系数、常数、低阶。
但是在实际我们使用排序算法中，排序的可能是 10 个、100 个、1000 个这样规模很小的数据，
所以，在对同一阶时间复杂度的排序算法性能对比的时候，我们就要把系数、常数、低阶也考虑进来。
比较次数和交换（或移动）次数
基于比较的排序算法的执行过程，会涉及两种操作，一种是元素比较大小，另一种是元素交换或移动。
在分析排序算法的执行效率的时候，应该把比较次数和交换（或移动）次数也考虑进去。
二、排序算法的内存消耗
我们需要分析排序算法的空间复杂度，分析算法是原地排序或非原地排序。
原地排序：特指空间复杂度是 O(1) 的排序算法
三、排序算法的稳定性
比如我们有一组数据 2，9，3，4，8，3，按照大小排序之后就是 2，3，3，4，8，9。这组数据里有两个 3。
经过某种排序算法排序之后，如果两个 3 的前后顺序没有改变，那我们就把这种排序算法叫作稳定的排序算法；
如果前后顺序发生变化，那对应的排序算法就叫作不稳定的排序算法。
