在程序设计中，常用的排序算法包括以下几种：
冒泡排序（Bubble Sort）：通过相邻元素的比较和交换来进行排序。每次循环都将最大的元素“冒泡”到最后的位置，直到所有元素都有序。时间复杂度为O（n^2）。
选择排序（Selection Sort）：每次从未排序的序列中选出最小（或最大）的元素，并将其放置在已排序序列的末尾。通过多次选择和交换，直到所有元素都排好序为止。时间复杂度为O（n^2）。
插入排序（Insertion Sort）：将序列分为已排序和未排序两部分。它从未排序的部分依次取出元素，将其插入到已排序序列中的适当位置，使得插入之后的序列仍然有序。插入排序的核心操作是将元素逐个向前比较并移动，直到找到合适的插入位置。时间复杂度为O（n^2）。
希尔排序（Shell Sort）：是插入排序的一种优化版本，通过将序列分成若干个子序列来减少元素的比较和移动次数。希尔排序的时间复杂度为O（n log n）到O（n^2）之间，具体取决于所选的间隔序列。
快速排序（Quick Sort）：是一种高效的排序算法，基于分治的思想。它选择一个基准元素，并将序列分成两个子序列，一个小于等于基准元素，一个大于等于基准元素。然后分别对两个子序列进行递归排序。快速排序的关键是选取合适的基准元素，常用的方法是取序列的第一个元素或随机选择一个元素。平均时间复杂度为O（n log n）。
归并排序（Merge Sort）：采用分治的思想，将序列递归地分成两个子序列，分别进行排序，然后将两个有序的子序列合并成一个有序的序列。归并排序的关键是合并操作，它需要额外的存储空间来保存合并结果。时间复杂度为O（n log n）。
堆排序（Heap Sort）：将列表构建成一个最大堆（或最小堆），然后重复地从堆顶删除最大（或最小）元素，将其放入已排序部分的末尾，再调整堆使其满足堆的性质。重复此过程直到所有元素都排序完毕。时间复杂度为O（n log n）。
计数排序（Counting Sort）：是一种非比较排序算法，适用于整数排序。它通过计算每个元素的出现次数来确定每个元素在排序后数组中的位置。计数排序的时间复杂度为O（n+k），其中k是整数的范围。
桶排序（Bucket Sort）：将待排序的数据分布到有限数量的桶中，然后对每个桶内的数据进行排序（通常使用插入排序或其他排序算法），最后按顺序收集所有桶中的数据。桶排序的时间复杂度为O（n+k），其中k是桶的数量。
这些排序算法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。在选择排序算法时，应根据数据的特点和具体需求来选择最合适的算法，以提高程序的执行效率。