在编程领域，LeetCode和牛客网是两个知名的在线平台，它们提供了丰富的算法题目，帮助程序员提升自己的算法技能和解决实际问题的能力。本项目聚焦于排序算法，这是计算机科学中的核心部分，涉及如何有效地对数据进行排列。

  1. 冒泡排序：最简单的排序算法之一，重复遍历待排序数组，比较相邻元素并交换位置。时间复杂度为O(n^2)。

  2. 选择排序：每次从未排序的元素中找出最小（或最大）的元素，放到已排序序列的末尾，时间复杂度为O(n^2)。

  3. 插入排序：将未排序的元素逐个插入到已排序部分，保持有序状态。时间复杂度为O(n^2)，对小规模或部分有序数据效率较高。

  4. 希尔排序：插入排序的改进版，通过比较距离较远的元素减少交换次数，通常优于O(n^2)。

  5. 快速排序：基于分治法策略，将数组分为两部分，一部分所有元素小于基准，另一部分所有元素大于基准，然后递归地对两部分进行快速排序。平均时间复杂度为O(n log n)。

  6. 归并排序：基于分治法，将数组分为两半，分别排序，然后合并两个有序数组。时间复杂度为O(n log n)，但需要额外存储空间。

  7. 堆排序：利用二叉堆结构实现，可以在原地排序，时间复杂度为O(n log n)。

  8. 计数排序：非基于比较的排序，通过计算每个数出现的次数直接确定每个数的位置。时间复杂度为O(n+k)。

  9. 桶排序：类似计数排序，将数据分配到多个“桶”中，每个桶分别排序。适合均匀分布数据，时间复杂度可达线性O(n)。

  10. 基数排序：针对每一位进行排序，从低位到高位，时间复杂度为O(d*(n+k))，适合处理数字排序。