程序员在计算排序时，通常会使用以下几种方法：
插入排序
算法步骤：
1. 将第一个待排序序列看做一个有序序列，把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列。
2. 从头到尾依次扫描未排序序列，将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置。如果待插入的元素与有序序列中的某个元素相等，则将待插入元素插入到相等元素的后面。
时间复杂度：O（n^2）
希尔排序
算法步骤：
1. 选择一个增量序列t1, t2, …, tk，其中ti > tj，tk = 1。
2. 按增量序列个数k，对序列进行k趟排序。
3. 每趟排序，根据对应的增量ti，将待排序列分割成若干长度为m的子序列，分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为1时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。
时间复杂度：O（n^2）（最坏情况下）
选择排序
算法步骤：
1. 在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置。
2. 再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。
3. 重复第二步，直到所有元素均排序完毕。
时间复杂度：O（n^2）
冒泡排序
算法步骤：
1. 重复地遍历要排序的序列，比较相邻的元素，并按照大小交换位置，直到整个序列排序完成。
时间复杂度：O（n^2）
归并排序
算法步骤：
1. 如果数组可以分为两个子数组，分别对这两个子数组进行排序。
2. 将排序后的两个子数组合并成一个有序数组。
时间复杂度：O（nlogn）
快速排序
算法步骤：
1. 选择一个基准值（pivot），将数组分为两部分，一部分的元素都小于基准值，另一部分的元素都大于基准值。
2. 递归地对这两部分进行快速排序。
时间复杂度：O（nlogn）
堆排序
算法步骤：
1. 将数组构建成一个最大堆（或最小堆）。
2. 依次取出堆顶元素（最大值或最小值），并将其与堆的最后一个元素交换，然后调整堆结构。
时间复杂度：O（nlogn）
这些排序算法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。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处理大规模数据集时效率更高。选择合适的排序算法可以提高程序的运行效率。