常见的排序算法有：冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、堆排序、希尔排序、计数排序、桶排序和基数排序。
- 冒泡排序：通过对待排序序列从头到尾多次遍历并交换相邻两项，将最大/小项移动到序列末尾的排序方法。
- 选择排序：通过对待排序序列从头到尾多次遍历并选择最大/小项，将其移动到序列末尾的排序方法。
- 插入排序：通过对待排序序列的前两项进行排序，再将第三项插入到已排序序列的合适位置，以此类推。
- 归并排序：通过递归地将待排序序列分成若干子序列并对子序列进行排序，再将已排序的子序列归并成一个有序序列。
- 快速排序：通过选取基准项并将待排序序列分成两个子序列，将所有小于基准项的项移动到基准项的左侧，将所有大于基准项的项移动到基准项的右侧，再对子序列分别进行快速排序。
- 堆排序：通过建立堆并不断将堆顶元素与堆底元素交换，使堆顶始终是最大/小项，最终得到一个有序序列。
- 希尔排序：通过对待排序序列进行分组并对每组进行插入排序，逐渐缩小分组间隔，最终实现对整个序列的排序。
- 计数排序：通过统计待排序序列中每个值出现的次数，计算出每个值应在有序序列中的位置，最终得到有序序列。
- 桶排序：通过将待排序序列的元素放入对应的桶中，然后对每个桶进行排序，最终得到有序序列。
- 基数排序：通过对待排序序列中元素的每一位进行排序，逐位得到有序序列。
- 每种算法都有其适用场景和优劣，如果数据量较大时，归并排序和快速排序更加高效，但如果数据量较小且数据范围较小时，插入排序和选择排序更加高效。
在理论上，速度最快的排序算法是基数排序，因为它的时间复杂度为O(n)。但是它的适用场景非常狭窄，只能用于排序整数，而且数据范围要求较小。
在实际应用中，速度最快的排序算法是内部排序算法中的快速排序，它的时间复杂度平均为O(nlogn)，最差情况下为O(n^2)，但是它在大多数情况下都是O(nlogn)。快速排序是一种非常高效的排序算法，在实际应用中也是最常用的排序算法之一。
速度最慢的排序算法是冒泡排序，它的时间复杂度为O(n^2)，它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。
基数排序（Radix Sort）是最消耗内存的排序算法之一。它通过将数据的每一位按照对应的基数分配到桶中来实现排序，因此需要使用大量的桶来存储数据，而这些桶需要占用大量的内存空间。
快速排序（Quick Sort）是最容易编程实现的排序算法之一。它通过选取一个基准元素并将数组分为两部分，使得基准元素左边的元素都小于它，右边的元素都大于它。然后递归的对两部分进行排序，最后将排好序的两部分合并起来。算法的复杂度为O(nlogn)。
