バブルソート

隣り合う要素を比較して大小が逆なら交換する操作を繰り返す整列アルゴリズム。値が泡のように浮き上がることからこの名がある。計算量はO(n²)で効率は良くないが、仕組みが理解しやすい。

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。

隣り合う要素を比較して、順序が逆なら交換する操作を列の端から端まで繰り返し、大きい（または小さい）値を泡が浮かぶように端へ移していく整列のアルゴリズム。計算量は平均・最悪ともO(n²)と遅いが、仕組みが単純で、同じキーの要素の順序が保たれる安定な整列である。

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。

整列済みの部分に、未整列部分の先頭の要素を適切な位置に挿入する操作を繰り返して整列するアルゴリズム。計算量はO(n²)だが、ほぼ整列済みのデータに対しては高速に動作する。

アルゴリズムの実行に必要な処理の手間（基本操作の回数）を、入力データの大きさnの関数として表したもの。オーダ記法で表し、例えば線形探索はO(n)、2分探索はO(log n)になる。

アルゴリズムの実行に必要な記憶領域（メモリ）の大きさを、入力データの大きさnの関数として表したもの。オーダ記法で表し、作業用の配列を必要とするマージソートはO(n)になる。時間計算量と引換えになることが多い。

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。

データを半分ずつに分割していき、整列済みの小さな列どうしを併合（マージ）することを繰り返して整列するアルゴリズム。最悪でも計算量はO(n log n)で安定した整列ができるが、作業用の記憶領域が必要になる。