排序算法是计算机科学中的一个基本问题，它涉及到将一组数据元素（如整数、浮点数、字符串等）按照某种顺序（如升序或降序）进行排列。以下是您提到的几种排序算法的概念和相应的Java实现：

1. 冒泡排序（Bubble Sort）

概念：
冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。

Java实现：

	public 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]) {
	// 交换 arr[j] 和 arr[j+1]
	int temp = arr[j];
	arr[j] = arr[j + 1];
	arr[j + 1] = temp;
	}
	}
	}
	}

2. 选择排序（Selection Sort）

概念：
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实现：

	public 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;
	}
	}
	// 交换 arr[i] 和 arr[minIndex]
	int temp = arr[i];
	arr[i] = arr[minIndex];
	arr[minIndex] = temp;
	}
	}

3. 插入排序（Insertion Sort）

概念：
插入排序是一种简单直观的排序算法。它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实现：

	public void insertionSort(int[] arr) {
	int n = arr.length;
	for (int i = 1; i < n; i++) {
	int key = arr[i];
	int j = i - 1;
	// 将大于key的元素向后移动
	while (j >= 0 && arr[j] > key) {
	arr[j + 1] = arr[j];
	j = j - 1;
	}
	arr[j + 1] = key;
	}
	}

4. Shell排序（Shell Sort）

概念：
Shell排序是插入排序的一种更高效的改进版本，也称为缩小增量排序。它是先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列（由相隔某个“增量”的记录组成的）分别进行直接插入排序，然后依次缩减增量再进行排序，待整个序列中的记录“基本有序”时，再对全体记录进行一次直接插入排序。

Java实现（这里使用了简单的增量序列：n/2, n/4, ... 1）：

	public void shellSort(int[] arr) {
	int n = arr.length;
	for (int gap = n / 2; gap > 0; gap /= 2) {
	for (int i = gap; i < n; i++) {
	int temp = arr[i];
	int j;
	for (j = i; j >= gap && arr[j - gap] > temp; j -= gap) {
	arr[j] = arr[j - gap];
	}
	arr[j] = temp;
	}
	}
	}

5. 快速排序（Quick Sort）

概念：
快速排序是一种分而治之的排序算法。通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。

Java实现：

	public void quickSort(int[] arr, int low, int high) {
	if (low < high) {
	// pi是分区点，arr[pi]已经在正确的位置
	int pi = partition(arr, low, high);
	// 分别对分区点两边进行递归排序
	quickSort(arr, low, pi - 1);
	quickSort(arr, pi + 1, high);
	}
	}
	// 分区操作，返回分区点的索引
	private int partition(int[] arr, int low, int high) {
	int pivot = arr[high]; // 选择最右边的元素作为枢轴
	int i = low - 1; // 小于枢轴的元素的索引
	for (int j = low; j <= high - 1; j++) {
	// 如果当前元素小于或等于枢轴
	if (arr[j] <= pivot) {
	i++; // 增加i
	// 交换arr[i]和arr[j]
	int temp = arr[i];
	arr[i] = arr[j];
	arr[j] = temp;
	}
	}
	// 将枢轴元素放到正确的位置
	int temp = arr[i + 1];
	arr[i + 1] = arr[high];
	arr[high] = temp;
	return i + 1;
	}
	// 调用快速排序
	public void quickSort(int[] arr) {
	quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
	}

6. 堆排序（Heap Sort）

概念：
堆排序是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子节点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。

Java实现（这里以最大堆为例）：

	public void heapSort(int[] arr) {
	int n = arr.length;
	// 构建最大堆
	for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) {
	heapify(arr, n, i);
	}
	// 一个个从堆顶取出元素
	for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
	// 将当前最大的元素arr[0]和arr[i]交换
	int temp = arr[0];
	arr[0] = arr[i];
	arr[i] = temp;
	// 重新对堆进行调整
	heapify(arr, i, 0);
	}
	}
	// 调整堆
	private void heapify(int[] arr, int n, int i) {
	int largest = i; // 初始化largest为根
	int left = 2 * i + 1; // 左 = 2*i + 1
	int right = 2 * i + 2; // 右 = 2*i + 2
	// 如果左子节点大于根
	if (left < n && arr[left] > arr[largest]) {
	largest = left;
	}
	// 如果右子节点大于目前最大的
	if (right < n && arr[right] > arr[largest]) {
	largest = right;
	}
	// 如果最大元素不是根
	if (largest != i) {
	int swap = arr[i];
	arr[i] = arr[largest];
	arr[largest] = swap;
	// 递归调整受影响的子堆
	heapify(arr, n, largest);
	}
	}

7. 合并排序（Merge Sort）

概念：
合并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。

Java实现：

	public void mergeSort(int[] arr) {
	if (arr.length > 1) {
	int mid = arr.length / 2;
	int[] left = Arrays.copyOfRange(arr, 0, mid);
	int[] right = Arrays.copyOfRange(arr, mid, arr.length

	);
	// 递归对左右子数组进行排序
	mergeSort(left);
	mergeSort(right);
	// 合并两个已排序的子数组
	merge(arr, left, right);
	}
	}
	private void merge(int[] arr, int[] left, int[] right) {
	int i = 0; // 左子数组的索引
	int j = 0; // 右子数组的索引
	int k = 0; // 合并后数组的索引
	// 合并两个数组到arr中
	while (i < left.length && j < right.length) {
	if (left[i] <= right[j]) {
	arr[k++] = left[i++];
	} else {
	arr[k++] = right[j++];
	}
	}
	// 如果左子数组还有剩余元素，则将它们复制到arr中
	while (i < left.length) {
	arr[k++] = left[i++];
	}
	// 如果右子数组还有剩余元素，则将它们复制到arr中
	while (j < right.length) {
	arr[k++] = right[j++];
	}
	}
	// 调用合并排序
	public void mergeSort(int[] arr, int low, int high) {
	if (low < high) {
	int mid = (low + high) / 2;
	mergeSort(arr, low, mid);
	mergeSort(arr, mid + 1, high);
	merge(arr, low, mid, high);
	}
	}
	// 合并操作的扩展版本，带有low, mid, high三个参数
	private void merge(int[] arr, int low, int mid, int high) {
	int[] temp = new int[high - low + 1];
	int i = low;
	int j = mid + 1;
	int k = 0;
	while (i <= mid && j <= high) {
	if (arr[i] <= arr[j]) {
	temp[k++] = arr[i++];
	} else {
	temp[k++] = arr[j++];
	}
	}
	while (i <= mid) {
	temp[k++] = arr[i++];
	}
	while (j <= high) {
	temp[k++] = arr[j++];
	}
	// 将temp数组中的元素复制回arr
	for (i = 0; i < temp.length; i++) {
	arr[low + i] = temp[i];
	}
	}

注意：在上面的mergeSort函数中，我提供了两个版本。第一个版本假设整个数组都需要排序，并自动找到中点。第二个版本允许你指定要排序的数组范围（通过low和high参数），这通常在你需要对数组的一部分进行排序时很有用。同时，我也提供了带有low, mid, high参数的merge函数版本，这是为了在递归调用mergeSort时能够正确地合并子数组。