クイックソート

基準値（ピボット）を選び、それより小さい要素と大きい要素に分割する操作を再帰的に繰り返す整列アルゴリズム。平均計算量がO(n log n)と高速で、実用的に最も多く使われるソートの一つである。

ピボット要素を選び、それより小さい要素と大きい要素に分割して再帰的に整列するアルゴリズム。平均計算量はO(n log n)だが最悪はO(n^2)。実用的には最速のソートアルゴリズムの一つで、多くの言語の標準ライブラリで採用。

基準値（ピボット）を選び、それより小さい要素と大きい要素のグループに分割する処理を、各グループに再帰的に繰り返す分割統治の整列のアルゴリズム。平均の計算量はO(n log n)で実用上最も速い部類だが、ピボットの選び方が悪いと分割が偏り最悪O(n²)になる。安定な整列ではない。

基準値（ピボット）を選び、それより小さい要素と大きい要素のグループに分ける操作を、各グループに再帰的に繰り返して整列するアルゴリズム。平均の計算量はO(n log n)で実用上最も速い部類だが、ピボットの選び方が悪いと最悪O(n²)になる。

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。

未整列部分から最小値（または最大値）を見つけて先頭に移動する操作を繰り返す整列アルゴリズム。計算量はO(n²)で、交換回数が少ないがデータ比較は多い。不安定ソート。

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。

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。