编程排序算法介绍可以按照以下结构和内容进行编写：
引言
简要介绍排序算法的定义和作用，即按照特定顺序排列数据。
提及排序算法在编程中的常见性和重要性。
冒泡排序 （Bubble Sort）
原理：通过重复遍历列表，比较相邻元素并交换它们来排序。
步骤：
从第一个元素开始，比较相邻的两个元素，如果顺序错误就交换位置。
对每一对相邻元素执行同样的操作，从开始第一对到结尾的最后一对，这样在最后的元素应该是最大的数。
针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
时间复杂度：O（n^2）
代码示例：
```python
def bubble_sort（arr）:
n = len（arr）
for i in range（n）:
for j in range（0, n-i-1）:
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
return arr
```
插入排序 （Insertion Sort）
原理：将未排序的元素逐一插入到已排序的序列中的正确位置。
步骤：
从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序。
取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描。
如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置。
重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置。
将新元素插入到该位置后。
时间复杂度：O（n^2）
代码示例：
```python
def insertion_sort（arr）:
n = len（arr）
for i in range（1, n）:
key = arr[i]
j = i - 1
while j >= 0 and key < arr[j]:
arr[j + 1] = arr[j]
j -= 1
arr[j + 1] = key
return arr
```
选择排序 （Selection Sort）
原理：每次从未排序的元素中选择最小（或最大）的元素，将其放入已排序序列的末尾。
步骤：
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。
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。
重复这个过程，直到所有元素均排序完毕。
时间复杂度：O（n^2）
代码示例：
```python
def selection_sort（arr）:
n = len（arr）
for i in range（n）:
min_idx = i
for j in range（i+1, n）:
if arr[j] < arr[min_idx]:
min_idx = j
arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]
return arr
```
快速排序 （Quick Sort）
原理：通过选择一个基准元素，将数组分成两个子数组，左边的元素小于基准，右边的元素大于基准，递归地对子数组进行排序。
步骤：
选择一个基准元素（通常选择第一个元素或者最后一个元素）。
重新排序数组，所有比基准值小的元素摆放在基准前面，所有比基准值大的元素摆放在基准后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数组的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
递归地（recursive）把小于基准值元素的子数组和大于基准值元素的子数组排序。
时间复杂度：平均O（nlogn），最坏情况下O（n^2）
代码示例：