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。

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。

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。

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。

隣り合う要素を比較し、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て整列するアルゴリズム。仕組みは単純だが、計算量はO(n²)で、大量のデータには向かない。

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。

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。

データからヒープ（親が子以上の値を持つ完全2分木）を作り、根にある最大値を取り出してヒープを作り直す操作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、作業用の領域もほとんど要らない。