在多种编程语言中，数组的排序可以通过不同的排序算法来实现。以下是一些常见的数组排序算法：

　　冒泡排序(Bubble Sort)：比较相邻的元素并交换位置，每次循环将最大(或最小)的元素移动到末尾，时间复杂度为O(n^2)

　　插入排序(Insert Sort)：将数组分为已排序和未排序两部分，从未排序部分逐个选择元素并插入到已排序部分的合适位置，时间复杂度为O(n^2)。

　　选择排序(Selection Sort)：从未排序部分选择最小(或最大)的元素，并与未排序部分的第一个元素交换位置，时间复杂度为O(n^2)。

　　快速排序(Quick Sort)：选择一个基准元素，将数组分为两部分，小于基准的放左边，大于基准的放右边，然后对左右两部分分别进行快速排序，时间复杂度平均为O(nlogn)。

　　归并排序(Merge Sort)：将数组递归地分为两半，对每个子数组进行排序，然后将两个已排序的子数组合并成一个有序数组，时间复杂度为O(nlogn)。

　　堆排序(Heap Sort)：将数组构建为一个最大(或最小)堆，然后将堆顶元素与末尾元素交换并重新调整堆，重复该过程直到整个数组有序，时间复杂度为O(nlogn)。

　　计数排序(Count Sort)：统计数组中每个元素出现的次数，然后按照计数结果重新构建数组，适用于元素范围较小的情况，时间复杂度为O(n+k)，其中k为元素的范围。

　　桶排序(Bucket Sort)：将元素分配到不同的桶中，每个桶内使用其他排序算法进行排序，然后按顺序合并所有桶的元素，时间复杂度取决于桶的数量和元素分布的均匀程度。

　　基数排序(Radix Sort)：按照元素的位数进行排序，从低位到高位依次进行，每一位使用稳定的排序算法，如计数排序或桶排序。

　　这些只是一些常见的排序算法，不同的排序算法适用于不同的场景和数据规模。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的排序算法来对数组进行排序