排序的基本概念（稳定性等）
排序是一种常见的算法，它将一个数据序列按照某种规则重新排列，使得序列中的元素满足一定的顺序关系。排序的基本概念包括以下几个方面：
稳定性：指排序算法是否能够保持相等元素的相对位置不变。如果排序算法是稳定的，那么相等元素在排序前后的相对位置不会发生改变；否则，可能会发生改变。
时间复杂度：指排序算法在最坏情况下所需的比较次数和交换次数。通常采用大 O 记法来表示。
空间复杂度：指排序算法在排序过程中所需要的额外空间。
内部排序和外部排序：内部排序是指待排序的数据都在内存中，可以直接进行排序；外部排序是指待排序的数据量非常大，无法全部存放在内存中，需要借助外部存储器进行排序。
常见的排序算法包括：
冒泡排序：比较相邻两个元素的大小，如果逆序就交换，每次遍历将最大的元素移动到最后。时间复杂度为 O(n^2)，稳定排序。
插入排序：将待排序的元素插入到已排序序列的合适位置中。时间复杂度为 O(n^2)，稳定排序。
选择排序：每次从待排序序列中选择最小的元素，放到已排序序列的最后。时间复杂度为 O(n^2)，不稳定排序。
希尔排序：插入排序的改进，将待排序序列按照一定的间隔分组，对每个分组进行插入排序。时间复杂度为 O(n^1.3)，不稳定排序。
归并排序：将待排序序列分成若干个子序列，对每个子序列进行排序，然后将子序列合并成一个有序序列。时间复杂度为 O(nlogn)，稳定排序。
快速排序：选择一个基准元素，将待排序序列分成两部分，一部分小于基准元素，一部分大于等于基准元素，然后对两部分分别递归进行排序。时间复杂度为 O(nlogn)，不稳定排序。
堆排序：将待排序序列构建成一个二叉堆，然后逐个取出堆顶元素并进行调整，得到有序序列。时间复杂度为 O(nlogn)，不稳定排序。
计数排序：统计待排序序列中每个元素出现的次数，然后根据元素的大小依次将元素输出。时间复杂度为 O(n+k)，稳定排序，其中 k 表示元素的取值范围。
桶排序：将待排序序列分到不同的桶中，对每个桶中的元素进行排序，然后将各个桶中的元素合并成一个有序序列。时间复杂度为 O(n)，稳定排序。
基数排序：将待排序序列按照个位、十位、百位等位数进行排序，每次排序后保证每个数在相应的位数上有序。时间复杂度为 O(n*k)，稳定排序，其中 k 表示元素的最大位数。
除了以上常见的排序算法，还有一些其他的排序算法，如鸡尾酒排序、奇偶排序、睡眠排序等，但它们并不常用。在实际应用中，选择适合具体场景的排序算法，可以提高算法效率，节省时间和空间资源。
