考研中常考的排序算法包括以下几种：
冒泡排序：
通过重复遍历待排序的数列，比较每对相邻元素，将较大的数“浮动”到序列的两边。冒泡排序是一种简单的排序算法，容易实现且适合小规模数据的排序。
选择排序：
每次遍历依次找出最小值，放到最前面，然后继续找出剩余元素的最小值，直到剩余元素只有一个时，遍历完成。选择排序的时间复杂度为O（n^2），空间复杂度为O（1）。
插入排序：
将待排序的元素按关键字大小插入到前面已经排好序的子序列中，直到全部记录插入完成。插入排序在数据基本有序时效率较高，时间复杂度为O（n），最坏情况下为O（n^2）。
希尔排序：
是插入排序的一种优化版本，通过设置递减的增量序列对数组进行多轮插入排序，最终使整个数组有序。希尔排序的时间复杂度为O（n^2）到O（n log n）之间，取决于增量序列的选择。
快速排序：
基于分治策略，通过一趟排序将待排序记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，然后分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序的目的。快速排序的平均时间复杂度为O（n log n），最坏情况下为O（n^2），但在实际应用中表现优秀。
归并排序：
采用分治法的一个典型应用，将待排序序列分成两个子序列，分别对子序列进行排序，然后将有序的子序列合并成一个有序序列。归并排序的时间复杂度为O（n log n），空间复杂度为O（n）。
堆排序：
利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法，主要步骤包括构建最大堆（或最小堆）和堆排序。堆排序的时间复杂度为O（n log n），空间复杂度为O（1）。
这些排序算法在考研中经常出现，掌握它们对于提高编程和数据结构成绩非常重要。建议同学们通过实际编程练习来加深对这些算法的理解和应用能力。