请给出各个排序的区别，请从分类、名称、规则、稳定性、时间复杂度、空间复杂度、优点、缺点用表格表示

好的，下面是排序算法的比较表格。

| 排序算法 | 分类 | 名称 | 规则 | 稳定性 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 冒泡排序(Bubble Sort) | 比较排序 | 交换排序 | 相邻元素比较 | 稳定 | O(n^2) | O(1) | 实现简单，空间复杂度低 | 时间复杂度高 |
| 选择排序(Selection Sort) | 比较排序 | 选择排序 | 找到最小/大元素 | 不稳定 | O(n^2) | O(1) | 简单，不占用额外空间 | 时间复杂度高 |
| 插入排序(Insertion Sort) | 比较排序 | 插入排序 | 将元素插入到有序序列中 | 稳定 | O(n^2) | O(1) | 对小规模数据排序效率高 | 时间复杂度高 |
| 希尔排序(Shell Sort) | 比较排序 | 插入排序 | 插入排序的升级版，先进行分组插入排序 | 不稳定 | O(nlogn)~O(n^2) | O(1) | 对大规模数据排序效率高 | 难于理解 |
| 归并排序(Merge Sort) | 比较排序 | 归并排序 | 分治思想，将序列不断拆分成子序列再合并 | 稳定 | O(nlogn) | O(n) | 对大规模数据排序效率高 | 占用额外空间 |
| 快速排序(Quick Sort) | 比较排序 | 快速排序 | 分治思想，选取一个基准值进行比较交换 | 不稳定 | O(nlogn)~O(n^2) | O(logn)~O(n) | 对大规模数据排序效率高 | 最坏时间复杂度较高 |
| 堆排序(Heap Sort) | 比较排序 | 选择排序 | 将元素构建成最大/小堆，每次取堆顶元素 | 不稳定 | O(nlogn) | O(1) | 对大规模数据排序效率高 | 空间复杂度高 |
| 计数排序(Counting Sort) | 非比较排序 | 计数排序 | 统计序列中每个值的出现次数 | 稳定 | O(n+k) | O(k) | 时间复杂度低 | 只适用于非负整数排序 |
| 桶排序(Bucket Sort) | 非比较排序 | 桶排序 | 根据元素值映射到不同的桶中，每个桶内进行排序 | 稳定 | O(n)~O(n^2) | O(n+k) | 适用于数据集较大的情况 | 数据集分布不均匀时效率低 |
| 基数排序(Radix Sort) | 非比较排序 | 基数排序 | 将元素按位数进行排序 | 稳定 | O(d(n+k)) | O(n+k) | 适用于对多关键字排序 | 数据集分布不均匀时效率低 |

注：其中，n为待排序序列长度，k为元素值域大小，d为元素的位数。