对于不同的算法，其有不同的时间复杂度和空间复杂度，并且稳定性也不一样。其总结如下：
从上面可以看出，不同的排序算法具有不同的特性。再选择使用的时候也应该根据自己的实际需求来进行选择。
例子
我们拿C语言中的qsort()函数来举例。 再该函数中对一个数组进行排序的时候，它会先判断数组所占用的内存多大，如果只是KB范围的大小，它将会使用归并排序，因为归并排序的时间复杂度一直为O(nlog n)，虽然空间复杂度为O(n)，但是KB范围的空间，可以不用计算。对于快排，因为时间复杂度存在不稳定性，由于可能退化。所以会选择归并排序。而当排序数据的容量非常大时，我们这时使用快速排序，为了防止快排的时间复杂度退化，它选择使用了三数取中的办法，来减少时间复杂度退化的情况。另外为了防止快排在递归过程中栈的溢出，因此它选择使用了栈的数据结构来模拟栈的调用。另外，当比较的元素小于等于4个的时候，他就会使用插入排序来进行排序。虽然插入排序的时间复杂度为O(n2),但是这是当数据进行线性增长时的变化规则，如果数据的量非常小，插入排序的效率并不会比快排和归并排序慢（可以参考 y = x2和 y=x log x的曲线图）。
所以综上，任何一个实际应用的排序算法，都不可能只是单单的一种排序算法实现的，在其中他还会加入大量的优化，以及在不同情况下选择不同的排序算法来解决问题。对于普通的排序算法的熟练掌握，可以更好的理解并结合不同的排序算法。，