在计算机科学所使用的排序算法通常依以下标准分类：
计算的时间复杂度（最差、平均、和最好性能），依据串列（list）的大小(
n
{\displaystyle n}
)。一般而言，好的性能是
O
(
n
log
n
)
{\displaystyle O(n\log n)}
（大O符号），坏的性能是
O
(
n
2
)
{\displaystyle O(n^{2})}
。对于一个排序理想的性能是
O
(
n
)
{\displaystyle O(n)}
，但平均而言不可能达到。基于比较的排序算法对大多数输入而言至少需要
O
(
n
log
n
)
{\displaystyle O(n\log n)}
。
内存使用量（以及其他电脑资源的使用）
稳定性：稳定排序算法会让原本有相等键值的纪录维持相对次序。也就是如果一个排序算法是稳定的，当有两个相等键值的纪录
R
{\displaystyle R}
和
S
{\displaystyle S}
，且在原本的串列中
R
{\displaystyle R}
出现在
S
{\displaystyle S}
之前，在排序过的串列中
R
{\displaystyle R}
也将会是在
S
{\displaystyle S}
之前。
排序的方法：插入、交换、选择、合并等等。
稳定性
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稳定排序纸牌的例子。当纸牌用稳定排序按点值排序的时候，两个5之间必定保持它们最初的次序。在用不稳定排序来排序的时候，两个5可能被按相反次序来排序。
当相等的元素是无法分辨的，比如像是整数，稳定性并不是一个问题。然而，假设以下的数对将要以他们的第一个数字来排序。
(
4
,
1
)
(
3
,
1
)
(
3
,
7
)
(
5
,
6
)
{\displaystyle (4,1)(3,1)(3,7)(5,6)}
在这个状况下，有可能产生两种不同的结果，一个是让相等键值的纪录维持相对的次序，而另外一个则没有：
(
3
,
1
)
(
3
,
7
)
(
4
,
1
)
(
5
,
6
)
{\displaystyle (3,1)(3,7)(4,1)(5,6)}
（維持次序）
(
3
,
7
)
(
3
,
1
)
(
4
,
1
)
(
5
,
6
)
{\displaystyle (3,7)(3,1)(4,1)(5,6)}
（次序被改變）
不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序，但是稳定排序算法从来不会如此。不稳定排序算法可以被特别地实作为稳定。作这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较，如此在其他方面相同键值的两个物件间之比较，（比如上面的比较中加入第二个标准：第二个键值的大小）就会被决定使用在原先资料次序中的条目，当作一个同分决赛。然而，要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担。