数组在排序算法中的表现主要取决于所使用的排序算法以及数组本身的特点。以下是一些常见排序算法对数组的表现分析：
- 冒泡排序：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，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。在最坏的情况下，即数组完全逆序时，冒泡排序需要进行n*(n-1)/2次比较和交换，时间复杂度为O(n^2)。但是，对于部分有序的数组，冒泡排序的性能可能会比其他O(n^2)时间复杂度的算法要好。
- 选择排序：选择排序的思想是每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。选择排序是不稳定的排序方法。在最坏的情况下，选择排序需要进行n*(n-1)/2次比较，但交换次数较少，时间复杂度为O(n^2)。对于小规模的数组，选择排序的性能可能还不错。
- 插入排序：插入排序的工作方式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。插入排序在实现上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间的排序），因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。在最坏的情况下，插入排序需要进行n^2/2次比较和交换，时间复杂度为O(n^2)。但是，对于部分有序的数组，插入排序的性能可能会比其他O(n^2)时间复杂度的算法要好。
- 快速排序：快速排序是对冒泡排序的一种改进，通过一个基准值将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。快速排序在平均情况下的时间复杂度为O(nlogn)，但在最坏情况下（即数组完全逆序）的时间复杂度为O(n^2)。然而，通过一些优化措施（如随机选取基准值），可以降低最坏情况发生的概率。
- 归并排序：归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。归并排序在最好、最坏和平均情况下的时间复杂度都是O(nlogn)，且稳定性较好。但是，归并排序需要额外的O(n)空间用于临时存储数据，因此空间复杂度较高。
综上所述，数组在排序算法中的表现取决于所使用的排序算法以及数组本身的特点。在选择排序算法时，需要综合考虑时间复杂度、空间复杂度以及稳定性等因素。
