選択ソート

未整列部分から最小値（または最大値）を選択し、先頭の要素と交換することを繰り返す整列アルゴリズム。実装は単純だが、計算量はO(n²)で大量データには不向きである。

未整列の部分から最小（または最大）の要素を選び、未整列の部分の先頭と交換することを繰り返す整列のアルゴリズム。比較の回数はデータの並びによらず約n²/2回で、計算量はO(n²)である。交換の回数はn－1回以下と少ないが、離れた要素を交換するので安定な整列ではない。

未整列の部分から最小（または最大）の要素を選び、未整列部分の先頭と交換する操作を繰り返して整列するアルゴリズム。交換の回数は少ないが、比較の回数が多く、計算量はO(n²)である。

隣接する要素を比較して交換を繰り返すことでデータを整列するアルゴリズム。平均・最悪計算量ともにO(n²)で効率は良くないが、アルゴリズムが単純で理解しやすい。安定ソート。

未整列部分の先頭要素を整列済み部分の適切な位置に挿入する操作を繰り返す整列アルゴリズム。平均・最悪計算量はO(n²)だが、ほぼ整列済みのデータに対してはO(n)で高速。安定ソート。

データを半分ずつ再帰的に分割し、整列しながら併合（マージ）する整列アルゴリズム。分割統治法に基づく。最悪計算量がO(n log n)で安定しているが、作業用メモリが追加で必要。安定ソート。

基準値（ピボット）を選び、それより小さい値と大きい値に分割する操作を再帰的に繰り返す整列アルゴリズム。平均計算量はO(n log n)で高速だが、最悪の場合O(n²)になる。不安定ソート。

ヒープ構造を利用した整列アルゴリズム。データをヒープに構築し、最大値（最小値）を取り出す操作を繰り返す。最悪計算量がO(n log n)で安定しており、追加メモリが不要。不安定ソート。

一定間隔だけ離れた要素どうしを挿入ソートで整列し、間隔を徐々に狭めながら繰り返す整列法。最後は間隔1の挿入ソートになるが、大きな移動を先に済ませているため単純な挿入ソートより高速になる。