请解释什么是内排序，以及常见的内排序算法有哪些，它们的时间复杂度分别是多少？

内排序是指在内存中进行的所有数据排序操作，不需要额外的存储空间，与外排序相对。它是数据处理中非常基础且重要的部分，常见的内排序算法有插入排序、冒泡排序、选择排序、快速排序、归并排序和堆排序等。

参考资源链接：[北航计算机学院数据结构期末复习：重点与题型解析](https://wenku.csdn.net/doc/6zeszjne8e?spm=1055.2569.3001.10343)

插入排序的基本思想是将一个记录插入到已经排好序的有序表中，从而得到一个新的、记录数增加1的有序表。插入排序的时间复杂度取决于输入数据的初始状态，最好情况为O(n)，平均和最坏情况均为O(n^2)。

冒泡排序是通过重复遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。遍历数列的工作是重复进行直到没有再需要交换，也就是该数列已经排序完成。冒泡排序的时间复杂度在最好情况下为O(n)，平均和最坏情况下均为O(n^2)。

选择排序的基本思想是在未排序序列中找到最小（或最大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（或最大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。选择排序的时间复杂度无论哪种情况都是O(n^2)。

快速排序是一种分治法策略的排序算法，通过一个轴点将数列分为两部分，其中一部分的所有数据都比另一部分的所有数据要小，然后再递归地对这两部分数据分别进行快速排序，以达到整个序列有序。快速排序在最好和平均情况下时间复杂度为O(n log n)，最坏情况下为O(n^2)，但通常情况下其性能优异。

归并排序是创建在归并操作上的一种有效的排序算法，该算法是采用分治法的一个非常典型的应用。归并排序的时间复杂度在最好、平均和最坏情况下均为O(n log n)。

堆排序是一种选择排序，它的最大特点是利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。它的操作通过一个完全二叉树完成，其中父节点的值总是大于或等于其子节点的值。堆排序的时间复杂度在最好、平均和最坏情况下均为O(n log n)。

上述内排序算法各有特点和适用场景，考研学生应当根据具体情况选择合适的排序算法并掌握其原理，以便在考试中能准确快速地解答相关题目。

参考资源链接：[北航计算机学院数据结构期末复习：重点与题型解析](https://wenku.csdn.net/doc/6zeszjne8e?spm=1055.2569.3001.10343)