本文旨在带领读者掌握多种数据结构中排序方法的基本原理，详细解析了常用的七大算法：直接插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、简单选择排序、堆排序以及归并排序等，并介绍如何用高级编程语言进行实现。
通过比较这些算法的效率，我们将加深对排序算法的认知，以实现算法理论的真正理解与实际应用。接下来将针对所列出的各类排序算法，使用特定的操作方式来进行逐一解读。
① 插入排序
② 折半插入排序
③ 选择排序
④ 冒泡排序
⑤ 快速排序的具体应用
⑥ 希尔排序详解
⑦ 堆排序算法步骤
⑧ 归并排序的流程
我们将使用随机数生成器（数值范围在1至100之间）来生成10个待排序数据元素的关键字值。接着，我们将分别采用不同的排序方法对这组数据进行处理，并输出其排序后的有序序列。
以下是必要的头文件列表及对应排序算法的涵盖：
①-⑧ 插入排序等相关算法的头文件
随机数生成函数说明：
输出函数说明：
(1) 对于数据量较小的情况（例如n<50），可以直接插入排序、冒泡排序或简单选择排序等简单方法。若记录移动成本较高，则宜采用简单选择排序。
(2) 当记录的初始状态已按关键码基本有序时，采用直接插入排序或冒泡排序更为合适。
(3) 当数据量较大时，应采用改进的排序方法，如快速排序、堆排序或归并排序。这些算法的平均时间复杂度为O(nlog2n)。尽管快速排序在某些情况下可能退化为O(n^2)，但就整体性能而言，它仍是基于比较的内部排序中最优秀的算法之一。归并排序在要求稳定性的场景中更为适用。
(4) 基数排序适用于具有明显结构特征的关键码，如字符串和整数，其时间复杂度为O(d×n)，其中d是单逻辑关键码的个数。
(5) 前述的排序算法大多适用于顺序存储结构。当记录信息量较大时，为避免过多数据移动，链表作为存储结构是一个不错的选择。尽管某些算法如快速排序和堆排序在链表上实现较为困难，但插入排序和归并排序在链表上易于实现。
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