・安定している ・全てO(n logn)でありデータの並びに依存しない ・外部ソートに適している

・安定性がない

・実装が簡単である ・追加メモリを使用しないため、メモリ効率が良い ・安定している

データをバケット（器）に分割し、各バケットごとに別のアルゴリズムを適用するソート方法

最適O(n^2) ソート済み 平均O(n^2) 最悪O(n^2)

隣接する要素を比較し必要に応じて交換することでソートする方法

配列を左側から順次処理することでソートする方法

分割統治法に基づき、再帰的に配列を分割し、それらを統合することでソートする方法である

線形探索を用いて、最小値を見つけ、ソートする方法

最適O(n logn) 平均O(n logn) 最悪O(n logn)

・追加のメモリを使用しないため、メモリ効率が良い。

・バブルソート ・挿入ソート ・マージソート

・実装が簡単である ・安定している 追加のメモリを使用しないため、メモリ効率が良い ・データが到着するたびにソートを行うことができるため、オンラインソートに適している

・大規模なデータに対しては計算時間が増加するため、非効率である

ヒープ構造を利用したソートである

・追加メモリを使用するため、メモリ効率が悪い

最適O(n logn) 平均O(n logn) 最悪O(n logn)

・追加メモリを使用するためメモリ効率が悪い ・安定性がない

・最悪の場合O(n^2)になる ・安定性がない

・追加のメモリを使用しないためメモリ効率が良い ・分割統治法を用いて再帰的に処理するため、アルゴリズムがシンプル

・実装しやすい ・追加のメモリを使用しないため、メモリ効率がよい ・各for文で一回の交換しかしないため、書き込み操作のコストが高い場合に有利

最適O(n logn) 平均O(n logn) 最悪O(n^2)

最適O(n) 既にソート 平均O(n^2) 最悪O(n^2)

最適O(n) 平均O(n+k) 最悪O(n^2)

分割統治法の一種で基準となる数（ピボット）を決めそれ以上とそれ以下に分けてソートする方法

・交換を多く行うため、大規模なデータでは非効率

・１回の線形探索で済むため、O(n)である ・外部ソートに適している

最適O(n) 平均O(n^2) 最悪O(n^2)

・実装が複雑である ・安定性がない