插入排序
```python
def insertion_sort（arr）:
for i in range（1, len（arr））:
key = arr[i]
j = i - 1
while j >= 0 and key < arr[j]:
arr[j + 1] = arr[j]
j -= 1
arr[j + 1] = key
return arr
```
冒泡排序
```python
def bubble_sort（arr）:
n = len（arr）
for i in range（n）:
for j in range（0, n - i - 1）:
if arr[j] > arr[j + 1]:
arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
return arr
```
选择排序
```python
def selection_sort（arr）:
n = len（arr）
for i in range（n）:
min_index = i
for j in range（i + 1, n）:
if arr[j] < arr[min_index]:
min_index = j
arr[i], arr[min_index] = arr[min_index], arr[i]
return arr
```
快速排序
```python
def quick_sort（arr）:
if len（arr） <= 1:
return arr
pivot = arr[len（arr） // 2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
middle = [x for x in arr if x == pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
return quick_sort（left） + middle + quick_sort（right）
```
归并排序
```python
def merge_sort（arr）:
if len（arr） > 1:
mid = len（arr） // 2
left_half = arr[:mid]
right_half = arr[mid:]
merge_sort（left_half）
merge_sort（right_half）
i = j = k = 0
while i < len（left_half） and j < len（right_half）:
if left_half[i] < right_half[j]:
arr[k] = left_half[i]
i += 1
else:
arr[k] = right_half[j]
j += 1
k += 1
while i < len（left_half）:
arr[k] = left_half[i]
i += 1
k += 1
while j < len（right_half）:
arr[k] = right_half[j]
j += 1
k += 1
return arr
```
这些排序算法各有优缺点，例如插入排序和冒泡排序在小规模数据集上表现较好，而快速排序和归并排序在大规模数据集上表现更优。你可以根据具体需求选择合适的排序算法。