排序算法是计算机科学中的基础内容，广泛应用于数据处理、搜索等场景。以下是八种常用的排序算法的详细介绍：
　　1. 冒泡排序（Bubble Sort）
　　原理：通过重复比较相邻元素并交换它们的位置，将较大的元素“冒泡”到数组的末尾。
　　时间复杂度：坏和平均情况是 (O(n^2))，情况是 (O(n))（当数组已排序时）。
　　空间复杂度：(O(1))（原地排序）。
　　稳定性：稳定。
　　2. 选择排序（Selection Sort）
　　原理：每次从未排序部分选择的元素，放到已排序部分的末尾，逐步构建有序序列。
　　时间复杂度：所有情况下均为 (O(n^2))。
　　空间复杂度：(O(1))（原地排序）。
　　稳定性：不稳定。
　　3. 插入排序（Insertion Sort）
　　原理：将元素逐个插入到已排序的序列中，适合小规模数据。
　　时间复杂度：坏情况是 (O(n^2))，情况是 (O(n))（当数组已排序时）。
　　空间复杂度：(O(1))（原地排序）。
　　稳定性：稳定。
　　4. 归并排序（Merge Sort）
　　原理：采用分治法，将数组分成两半，分别排序后合并。适合大规模数据。
　　时间复杂度：所有情况下均为 (O(n \log n))。
　　空间复杂度：(O(n))（需要额外空间）。
　　稳定性：稳定。
　　5. 快速排序（Quick Sort）
　　原理：选择一个基准元素，将数组分成比基准小和大的两部分，递归排序两部分。
　　时间复杂度：坏情况是 (O(n^2))，平均情况是 (O(n \log n))。
　　空间复杂度：(O(\log n))（递归栈空间）。
　　稳定性：不稳定。
　　6. 堆排序（Heap Sort）
　　原理：将数组构建成堆，然后依次取出元素，重新调整堆。
　　时间复杂度：所有情况下均为 (O(n \log n))。
　　空间复杂度：(O(1))（原地排序）。
　　稳定性：不稳定。
　　7. 计数排序（Counting Sort）
　　原理：利用额外的数组统计每个元素的出现次数，然后按照计数结果构建有序数组。
　　时间复杂度：(O(n + k))，其中 (k) 是输入范围。
　　空间复杂度：(O(k))（需要额外空间）。
　　稳定性：稳定。
　　8. 基数排序（Radix Sort）
　　原理：将数字按位分配，先按低位排序，再按高位排序，通过多次稳定排序实现。
　　时间复杂度：(O(nk))，其中 (k) 是数字的位数。
　　空间复杂度：(O(n + k))（需要额外空间）。
　　稳定性：稳定。