استخراج خوارزميات الترتيب المذكورة في الفقرة التالية.
Context:في حين أن هناك عددًا كبيرًا من خوارزميات الترتيب ، في التطبيقات العملية ، تهيمن عدد قليل من الخوارزميات. يتم استخدام فرز الإدراج على نطاق واسع لمجموعات البيانات الصغيرة ، بينما يتم استخدام فرز فعال بشكل غير متماثل لمجموعات البيانات الكبيرة ، في المقام الأول ترتيب التكدس أو ترتيب الاندماج أو ترتيب السريع. تستخدم التنفيذات الفعالة بشكل عام خوارزمية هجينة ، حيث تجمع بين خوارزمية فعالة بشكل غير متماثل للترتيب الشامل مع الترتيب الإدراج للقوائم الصغيرة في أسفل التكرار. تستخدم التنفيذات المعدلة للغاية المتغيرات الأكثر تطوراً ، مثل Timsort (جمع الترتيب ، ترتيب الإدراج ، والمنطق الإضافي) ، المستخدمة في Android و Java و Python ، و introsort (quicksort و heapsort) ، المستخدمة (في أشكال متغيرة) في بعض تطبيقات C ++ و.NET.  بالنسبة للبيانات الأكثر تقييدًا ، مثل الأرقام في فترة زمنية ثابتة ، يتم استخدام أنواع التوزيع مثل فرز العد أو ترتيب الجذر على نطاق واسع. نادراً ما يتم استخدام ترتيب الفقاعة والمتغيرات في الممارسة العملية ، ولكنها توجد عادة في التدريس والمناقشات النظرية.  عند فرز الأشياء جسديًا (مثل ترتيب الأوراق أو الاختبارات أو الكتب) ، يستخدم الناس بشكل حدسي عادة ترتيبات الإدراج للمجموعات الصغيرة. بالنسبة إلى المجموعات الكبيرة، غالباً ما يقوم الناس أولاً بتصنيف الدلو، على سبيل المثال بحرف أول، ويتيح تصنيف الدلو المتعدد التصنيف العملي للمجموعات الكبيرة جداً. غالباً ما تكون المساحة رخيصة نسبياً، مثل نشر الأشياء على الأرض أو على مساحة كبيرة، ولكن العمليات باهظة الثمن، وخاصة نقل جسم لمسافة كبيرة <unk> محلية المرجع مهمة. تعد أنواع الاندماج عملية أيضًا للأشياء المادية ، خاصةً أنه يمكن استخدام يدين ، واحدة لكل قائمة لدمجها ، في حين أن خوارزميات أخرى ، مثل heapsort أو quicksort ، غير مناسبة للاستخدام البشري. الخوارزميات الأخرى، مثل ترتيب المكتبة، وهي متغير من تصنيف الإدراج الذي يترك مساحات، هي أيضا عملية للاستخدام المادي.
ترتيب الإدراج ، ترتيب الكومة ، ترتيب الاندماج ، ترتيب سريع ، ترتيب الوقت ، ترتيب الجذر ، ترتيب الفقاعة ، ترتيب الدلو ، ترتيب المكتبة ، والخوارزميات الهجينة التي تجمع بين خوارزميات الترتيب المتعددة.