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在数据结构中，常见的排序算法有以下几种：

1. 冒泡排序（Bubble Sort）：通过比较相邻元素并交换它们的位置，每轮将最大（或最小）的元素冒泡到末尾，重复执行直到排序完成。

function bubbleSort(arr) {const n = arr.length;for (let i = 0; i < n - 1; i++) {for (let j = 0; j < n - i - 1; j++) {if (arr[j] > arr[j + 1]) {[arr[j], arr[j + 1]] = [arr[j + 1], arr[j]];}}}return arr;
}const arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90];
console.log(bubbleSort(arr)); // Output: [11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]

特点：简单易懂，但对于大型数据集效率较低。
时间复杂度：
最优情况：O(n)（当数组已经排序好时）。
平均情况：O(n^2)。
最坏情况：O(n^2)。

2. 插入排序（Insertion Sort）：将数组分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分选择一个元素插入到已排序部分的正确位置，重复执行直到排序完成。

function insertionSort(arr) {const n = arr.length;for (let i = 1; i < n; i++) {let key = arr[i];let j = i - 1;while (j >= 0 && arr[j] > key) {arr[j + 1] = arr[j];j--;}arr[j + 1] = key;}return arr;
}const arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90];
console.log(insertionSort(arr)); // Output: [11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]

特点：适用于小型数据集和部分有序数组。
时间复杂度：
最优情况：O(n)（当数组已经排序好时）。
平均情况：O(n^2)。
最坏情况：O(n^2)。

3. 选择排序（Selection Sort）：每轮从未排序部分选择最小（或最大）的元素，将其与未排序部分的首元素交换，重复执行直到排序完成。

function selectionSort(arr) {const n = arr.length;for (let i = 0; i < n - 1; i++) {let minIdx = i;for (let j = i + 1; j < n; j++) {if (arr[j] < arr[minIdx]) {minIdx = j;}}[arr[i], arr[minIdx]] = [arr[minIdx], arr[i]];}return arr;
}const arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90];
console.log(selectionSort(arr)); // Output: [11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]

特点：简单易懂，但对于大型数据集效率较低。
时间复杂度：
最优情况：O(n^2)。
平均情况：O(n^2)。
最坏情况：O(n^2)。

4. 快速排序（Quick Sort）：通过选取一个基准元素，将数组分成比基准元素小和大的两部分，然后递归地对两部分进行排序。

function quickSort(arr) {if (arr.length <= 1) return arr;const pivot = arr[0];const left = [];const right = [];for (let i = 1; i < arr.length; i++) {if (arr[i] < pivot) {left.push(arr[i]);} else {right.push(arr[i]);}}return [...quickSort(left), pivot, ...quickSort(right)];
}const arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90];
console.log(quickSort(arr)); // Output: [11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]

特点：高效且被广泛使用的排序算法。
时间复杂度：
最优情况：O(n log n)。
平均情况：O(n log n)。
最坏情况：O(n^2)。

5. 归并排序（Merge Sort）：将数组不断分割成较小的子数组，然后再将子数组按顺序合并，重复执行直到排序完成。

function mergeSort(arr) {if (arr.length <= 1) return arr;const mid = Math.floor(arr.length / 2);const left = mergeSort(arr.slice(0, mid));const right = mergeSort(arr.slice(mid));return merge(left, right);
}function merge(left, right) {const mergedArr = [];let leftIdx = 0;let rightIdx = 0;while (leftIdx < left.length && rightIdx < right.length) {if (left[leftIdx] < right[rightIdx]) {mergedArr.push(left[leftIdx]);leftIdx++;} else {mergedArr.push(right[rightIdx]);rightIdx++;}}return [...mergedArr, ...left.slice(leftIdx), ...right.slice(rightIdx)];
}const arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90];
console.log(mergeSort(arr)); // Output: [11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]

特点：稳定的排序算法，适用于大型数据集。
时间复杂度：
最优情况：O(n log n)。
平均情况：O(n log n)。
最坏情况：O(n log n)。

6. 堆排序（Heap Sort）：利用二叉堆（最大堆或最小堆）的特性进行排序，将堆顶元素与最后一个元素交换，然后重建堆，重复执行直到排序完成。

function heapSort(arr) {const n = arr.length;for (let i = Math.floor(n / 2) - 1; i >= 0; i--) {heapify(arr, n, i);}for (let i = n - 1; i >= 0; i--) {[arr[0], arr[i]] = [arr[i], arr[0]];heapify(arr, i, 0);}return arr;
}function heapify(arr, n, i) {let largest = i;const left = 2 * i + 1;const right = 2 * i + 2;if (left < n && arr[left] > arr[largest]) {largest = left;}if (right < n && arr[right] > arr[largest]) {largest = right;}if (largest !== i) {[arr[i], arr[largest]] = [arr[largest], arr[i]];heapify(arr, n, largest);}
}const arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90];
console.log(heapSort(arr)); // Output: [11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]

特点：高效的原地排序算法。
时间复杂度：
最优情况：O(n log n)。
平均情况：O(n log n)。
最坏情况：O(n log n)。

7. 希尔排序（Shell Sort）：是插入排序的一种改进算法，通过分组进行插入排序，逐渐缩小分组间隔，直到分组间隔为1。

function shellSort(arr) {const n = arr.length;for (let gap = Math.floor(n / 2); gap > 0; gap = Math.floor(gap / 2)) {for (let i = gap; i < n; i++) {let temp = arr[i];let j;for (j = i; j >= gap && arr[j - gap] > temp; j -= gap) {arr[j] = arr[j - gap];}arr[j] = temp;}}return arr;
}const arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90];
console.log(shellSort(arr)); // Output: [11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]

特点：插入排序的改进版本，适用于中等大小的数据集。
时间复杂度：
最优情况：O(n log^2 n)（取决于步长序列）。
平均情况：取决于步长序列。
最坏情况：取决于步长序列。

8. 计数排序（Counting Sort）：适用于一定范围内的整数排序，通过统计每个元素出现的次数，然后计算每个元素的位置，重复执行直到排序完成。

function countingSort(arr) {const n = arr.length;let max = Math.max(...arr);let min = Math.min(...arr);const range = max - min + 1;const count = Array(range).fill(0);const output = Array(n);for (let i = 0; i < n; i++) {count[arr[i] - min]++;}for (let i = 1; i < range; i++) {count[i] += count[i - 1];}for (let i = n - 1; i >= 0; i--) {output[count[arr[i] - min] - 1] = arr[i];count[arr[i] - min]--;}for (let i = 0; i < n; i++) {arr[i] = output[i];}return arr;
}const arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90];
console.log(countingSort(arr)); // Output: [11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]

特点：适用于小范围整数排序。
时间复杂度：O(n + k)，其中 n 是输入数组元素个数，k 是输入范围大小。

9. 桶排序（Bucket Sort）：将元素根据一定规则放入不同的桶中，每个桶内部进行排序，然后按顺序合并桶内的元素，重复执行直到排序完成。

function bucketSort(arr, bucketSize = 5) {if (arr.length === 0) return arr;const max = Math.max(...arr);const min = Math.min(...arr);const bucketCount = Math.floor((max - min) / bucketSize) + 1;const buckets = Array(bucketCount).fill().map(() => []);for (let i = 0; i < arr.length; i++) {const bucketIndex = Math.floor((arr[i] - min) / bucketSize);buckets[bucketIndex].push(arr[i]);}arr.length = 0;for (let i = 0; i < buckets.length; i++) {insertionSort(buckets[i]);arr.push(...buckets[i]);}return arr;
}const arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90];
console.log(bucketSort(arr)); // Output: [11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]

特点：适用于均匀分布的数据。
时间复杂度：O(n + k)，其中 n 是输入数组元素个数，k 是桶的个数。

10. 基数排序（Radix Sort）：按照位数将元素分配到不同的桶中，然后按顺序合并桶内的元素，重复执行直到所有位数排序完成。

function radixSort(arr) {const max = Math.max(...arr);const maxLength = String(max).length;let bucket = Array.from({ length: 10 }, () => []);for (let i = 0; i < maxLength; i++) {for (let j = 0; j < arr.length; j++) {const digit = Math.floor(arr[j] / 10 ** i) % 10;bucket[digit].push(arr[j]);}arr.length = 0;for (let k = 0; k < bucket.length; k++) {arr.push(...bucket[k]);bucket[k].length = 0;}}return arr;
}const arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90];
console.log(radixSort(arr)); // Output: [11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]

特点：适用于数字位数相同的整数排序。
时间复杂度：O(d * (n + k))，其中 d 是最大数字的位数，n 是输入数组元素个数，k 是输入范围大小。

每种排序算法都有不同的时间复杂度和适用场景。在实际应用中，根据数据规模和性能要求选择合适的排序算法是很重要的。