1、冒泡排序
2、选择排序
在时间复杂度上表现最稳定的排序算法之一，因为无论什么数据进去都是O(n²)的时间复杂度。。。所以用到它的时候，数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。
3、插入排序
插入排序的代码实现虽然没有冒泡排序和选择排序那么简单粗暴，但它的原理应该是最容易理解的了，因为只要打过扑克牌的人都应该能够秒懂。当然，如果你说你打扑克牌摸牌的时候从来不按牌的大小整理牌，那估计这辈子你对插入排序的算法都不会产生任何兴趣了。。。
插入排序和冒泡排序一样，也有一种优化算法，叫做拆半插入。对于这种算法，得了懒癌的我就套用教科书上的一句经典的话吧：感兴趣的同学可以在课后自行研究。。。
4、希尔排序
希尔排序是插入排序的一种更高效率的实现。它与插入排序的不同之处在于，它会优先比较距离较远的元素。希尔排序的核心在于间隔序列的设定。既可以提前设定好间隔序列，也可以动态的定义间隔序列。动态定义间隔序列的算法是《算法（第4版》的合著者Robert Sedgewick提出的。在这里，我就使用了这种方法
5、归并排序
作为一种典型的分而治之思想的算法应用，归并排序的实现由两种方法：（自上而下的递归、自下而上的迭代）
简而言之，就是JavaScript没有对递归进行优化。运用递归函数不仅没有运行速度上的优势，还可能造成程序运行失败。因此不建议使用递归。
和选择排序一样，归并排序的性能不受输入数据的影响，但表现比选择排序好的多，因为始终都是O(n log n）的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。
6、快速排序
快速排序的内循环比大多数排序算法都要短小，这意味着它无论是在理论上还是在实际中都要更快。它的主要缺点是非常脆弱，在实现时要非常小心才能避免低劣的性能。
7、堆排序
堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。分为两种方法：
大顶堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值，在堆排序算法中用于升序排列
小顶堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值，在堆排序算法中用于降序排列
8、计数排序
计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。
作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。
9、桶排序
桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系，高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。
为了使桶排序更加高效，我们需要做到这两点：（在额外空间充足的情况下，尽量增大桶的数量、使用的映射函数能够将输入的N个数据均匀的分配到K个桶中）。同时，对于桶中元素的排序，选择何种比较排序算法对于性能的影响至关重要。
什么时候最快（Best Cases）：
当输入的数据可以均匀的分配到每一个桶中
什么时候最慢（Worst Cases）：
当输入的数据被分配到了同一个桶中
10、基数排序
基数排序有两种方法：（MSD 从高位开始进行排序、LSD 从低位开始进行排序）
基数排序 vs 计数排序 vs 桶排序
这三种排序算法都利用了桶的概念，但对桶的使用方法上有明显差异：
基数排序：根据键值的每位数字来分配桶
计数排序：每个桶只存储单一键值
桶排序：每个桶存储一定范围的数值
排序算法实在是博大精深，还有hin多hin多我没有总结到或者我自己还没弄明白的算法，仅仅是总结这十种排序算法都把我写哭了。。。
因此，以后如果我掌握了更多的排序姿势，我一定还会回来的！