在電腦科學所使用的排序演算法通常依以下標準分類：
計算的時間複雜度（最差、平均、和最好表現），依據串列（list）的大小(
n
{\displaystyle n}
)。一般而言，好的表現是
O
(
n
log
n
)
{\displaystyle O(n\log n)}
（大O符號），壞的表現是
O
(
n
2
)
{\displaystyle O(n^{2})}
。對於一個排序理想的表現是
O
(
n
)
{\displaystyle O(n)}
，但平均而言不可能達到。基於比較的排序演算法對大多數輸入而言至少需要
O
(
n
log
n
)
{\displaystyle O(n\log n)}
。
記憶體使用量（以及其他電腦資源的使用）
穩定性：穩定排序演算法會讓原本有相等鍵值的紀錄維持相對次序。也就是如果一個排序演算法是穩定的，當有兩個相等鍵值的紀錄
R
{\displaystyle R}
和
S
{\displaystyle S}
，且在原本的串列中
R
{\displaystyle R}
出現在
S
{\displaystyle S}
之前，在排序過的串列中
R
{\displaystyle R}
也將會是在
S
{\displaystyle S}
之前。
排序的方法：插入、交換、選擇、合併等等。
穩定性
編輯
穩定排序紙牌的例子。當紙牌用穩定排序按點值排序的時候，兩個5之間必定保持它們最初的次序。在用不穩定排序來排序的時候，兩個5可能被按相反次序來排序。
當相等的元素是無法分辨的，比如像是整數，穩定性並不是一個問題。然而，假設以下的數對將要以他們的第一個數字來排序。
(
4
,
1
)
(
3
,
1
)
(
3
,
7
)
(
5
,
6
)
{\displaystyle (4,1)(3,1)(3,7)(5,6)}
在這個狀況下，有可能產生兩種不同的結果，一個是讓相等鍵值的紀錄維持相對的次序，而另外一個則沒有：
(
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）
不穩定排序演算法可能會在相等的鍵值中改變紀錄的相對次序，但是穩定排序演算法從來不會如此。不穩定排序演算法可以被特別地實作為穩定。作這件事情的一個方式是人工擴充鍵值的比較，如此在其他方面相同鍵值的兩個物件間之比較，（比如上面的比較中加入第二個標準：第二個鍵值的大小）就會被決定使用在原先資料次序中的條目，當作一個同分決賽。然而，要記住這種次序通常牽涉到額外的空間負擔。