算法排序所用的实际时间

是指在进行排序操作时，算法所需要的时间消耗。不同的排序算法具有不同的时间复杂度，因此其所需的实际时间也会有所不同。

以下是几种常见的排序算法及其时间复杂度：

1. 冒泡排序：时间复杂度为O(n^2)，最好情况下为O(n)。 冒泡排序是一种比较简单的排序算法，它通过不断地比较相邻的元素并交换位置，将较大的元素逐渐交换至右侧。
2. 插入排序：时间复杂度为O(n^2)，最好情况下为O(n)。 插入排序是一种稳定的排序算法，它通过构建有序序列，对于未排序部分的每个元素，在已排序序列中从后向前扫描并将其插入到正确位置。
3. 选择排序：时间复杂度为O(n^2)。 选择排序是一种简单直观的排序算法，它将数组分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分中选择最小的元素并放置到已排序部分的末尾。
4. 快速排序：时间复杂度平均为O(nlogn)，最坏情况下为O(n^2)。 快速排序是一种高效的排序算法，它通过选取一个基准元素，将数组分为小于和大于基准元素的两部分，然后递归地对这两部分进行排序。
5. 归并排序：时间复杂度为O(nlogn)。 归并排序是一种稳定的排序算法，它将数组划分为最小的单元，然后逐步合并相邻的单元，直到完成整个排序过程。
6. 堆排序：时间复杂度为O(nlogn)。 堆排序利用堆的数据结构进行排序，将待排序的序列构建成一个大顶堆（或小顶堆），然后逐个将堆顶元素与末尾元素交换并重新调整堆。
7. 基数排序：时间复杂度为O(dn)，其中d是数字的最大位数。 基数排序是一种非比较性排序算法，它按照数字的每个位进行排序，从最低位到最高位，最终得到有序序列。

每种排序算法都有其适用的场景和优势，选择合适的排序算法取决于排序数据的规模、特点以及对排序速度和稳定性的要求。

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