在面试过程中，排序算法常常是一个重要的考点。排序算法的熟练掌握不仅能展现出候选人对基本数据结构的理解，也能展示出他们的算法设计和问题解决能力。下面我们将详细讨论几种常见的排序算法及其在面试中的应用。

一、选择排序（Selection Sort）

选择排序是一种简单直观的排序算法，它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。

Java源代码示例：

public static void selectionSort(int[] arr) {
    int n = arr.length;
    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
        int minIndex = i;
        for (int j = i + 1; j < n; j++) {
            if (arr[j] < arr[minIndex]) {
                minIndex = j;
            }
        }
        int temp = arr[minIndex];
        arr[minIndex] = arr[i];
        arr[i] = temp;
    }
}

二、冒泡排序（Bubble Sort）

冒泡排序的工作原理是，对相邻的元素进行两两比较，顺序相反则进行交换，这样每一轮过后最小（或最大）的元素会被移到序列的最后。

Java源代码示例：

public static void bubbleSort(int[] arr) {
    int n = arr.length;
    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
        for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                int temp = arr[j];
                arr[j] = arr[j + 1];
                arr[j + 1] = temp;
            }
        }
    }
}

三、插入排序（Insertion Sort）

插入排序的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。

Java源代码示例：

public static void insertionSort(int[] arr) {
    int n = arr.length;
    for (int i = 1; i < n; ++i) {
        int key = arr[i];
        int j = i - 1;
        while (j >= 0 && arr[j] > key) {
            arr[j + 1] = arr[j];
            j = j - 1;
        }
        arr[j + 1] = key;
    }
}

四、快速排序（Quick Sort）

快速排序是一种分治的排序算法，它将原始数据分割成两个或更多的子序列，然后对每个子序列进行排序，最后将有序的子序列合并为整体有序序列。

Java源代码示例：

public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {
    if (low < high) {
        int pi = partition(arr, low, high);
        quickSort(arr, low, pi - 1);
        quickSort(arr, pi + 1, high);
    }
}

public static int partition(int[] arr, int low, int high) {
    int pivot = arr[high]; 
    int i = (low - 1); 
    for (int j = low; j < high; j++) {
        if (arr[j] < pivot) {
            i++;
            int temp = arr[i];
            arr[i] = arr[j];
            arr[j] = temp;
        }
    }
    int temp = arr[i + 1];
    arr[i + 1] = arr[high];
    arr[high] = temp;
    return i + 1;
}

五、归并排序(Merge Sort)

归并排序也是一种分治的排序算法，它将原始数据分割成两个或更多的子序列，然后对每个子序列进行排序，最后将有序的子序列合并为整体有序序列。但是，归并排序采用了分治与合并相互独立的方式进行设计。在每一步的处理上，归并排序将序列分为两部分进行独立的排序，然后合并成一个有序的序列。这种设计方式使得归并排序在处理大数据量的情况下表现得更好。

public class MergeSort {
    public static void mergeSort(int[] arr) {
        if (arr == null || arr.length < 2) {
            return;
        }
        sortProcess(arr, 0, arr.length - 1);
    }

    public static int[] getSubArray(int[] arr, int l, int r) {
        int[] subArr = new int[r - l + 1];
        for (int i = 0; i < subArr.length; i++) {
            subArr[i] = arr[l + i];
        }
        return subArr;
    }

    public static void sortProcess(int[] arr, int l, int r) {
        if (l < r) {
            int m = (l + r) / 2;
            sortProcess(arr, l, m);
            sortProcess(arr, m + 1, r);
            merge(arr, l, m, r);
        }
    }

    public static void merge(int[] arr, int l, int m, int r) {
        int[] leftArr = getSubArray(arr, l, m);
        int[] rightArr = getSubArray(arr, m + 1, r);
        int left = 0;
        int right = 0;
        int index = l;
        while (left < leftArr.length && right < rightArr.length) {
            if (leftArr[left] <= rightArr[right]) {
                arr[index] = leftArr[left];
                left++;
            } else {
                arr[index] = rightArr[right];
                right++;
            }
            index++;
        }
        while (left < leftArr.length) {
            arr[index] = leftArr[left];
            left++;
            index++;
        }
        while (right < rightArr.length) {
            arr[index] = rightArr[right];
            right++;
            index++;
        }
    }
}

使用方法：

public static void main(String[] args) {
    int[] arr = {5, 3, 2, 6, 8, 1};
    MergeSort mergeSort = new MergeSort();
    mergeSort.mergeSort(arr);
    for (int i : arr) {
        System.out.print(i + " ");
    }
}

这个程序会对数组进行归并排序，排序后的数组会打印出来。注意，这是一个基本的归并排序实现，它可能不适用于所有可能的输入。如果你有特定的排序需求或大型数据集，可能需要优化该算法或使用其他算法。