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@@ -66,12 +66,156 @@ function selectionSort(arr: number[]): number[] {
 
 ## 插入排序 (Insertion Sort)
 
+已排序區間：
+
+```ts
+[0, i - 1];
+```
+
+```ts
+function insertionSort(arr: number[]): number[] {
+  for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
+    let current = arr[i];
+    let j = i - 1;
+
+    // 將 arr[i] 插入已排序區間
+    while (j >= 0 && arr[j] > current) {
+      arr[j + 1] = arr[j]; // 向右移一位
+      j -= 1;
+    }
+
+    arr[j + 1] = current;
+  }
+
+  return arr;
+}
+```
+
+時間複雜度 (平均) 為 O(n<sup>2</sup>)
+
+在實際的情況下，直接使用 `Array.prototype.sort()` (Timsort)。
+
 ## 堆積排序 (Heap Sort)
 
+```ts
+function heapify(arr: number[], n: number, i: number): void {
+  let largest = i; // 設定當前節點為最大值
+
+  const left = 2 * i + 1;
+  const right = 2 * i + 2;
+
+  if (left < n && arr[left] > arr[largest]) largest = left;
+  if (right < n && arr[right] > arr[largest]) largest = right;
+
+  // 如果最大值不是根節點，則進行交換並遞迴堆積化
+  if (largest !== i) {
+    [arr[i], arr[largest]] = [arr[largest], arr[i]];
+    heapify(arr, n, largest);
+  }
+}
+
+function heapSort(arr: number[]): number[] {
+  const n = arr.length;
+
+  // 建立大頂堆積
+  for (let i = Math.floor(n / 2) - 1; i >= 0; i--) {
+    heapify(arr, n, i);
+  }
+
+  // 從堆頂取出最大值並重建堆積
+  for (let i = n - 1; i > 0; i--) {
+    [arr[0], arr[i]] = [arr[i], arr[0]]; // 將堆積頂移到已排序的部分
+    heapify(arr, i, 0); // 對剩下的元素重新堆積化
+  }
+
+  return arr;
+}
+```
+
 ## 合併排序 (Merge Sort)
 
+基於分治 (Divide and Conquer) 策略。
+
+```ts
+function mergeSort(arr: number[]): number[] {
+  if (arr.length <= 1) return arr;
+
+  const mid = Math.floor(arr.length / 2);
+  const left = mergeSort(arr.slice(0, mid));
+  const right = mergeSort(arr.slice(mid));
+
+  return merge(left, right);
+}
+
+function merge(left: number[], right: number[]): number[] {
+  const result: number[] = [];
+
+  let i = 0;
+  let j = 0;
+
+  while (i < left.length && j < right.length) {
+    if (left[i] < right[j]) {
+      result.push(left[i]);
+      i += 1;
+    } else {
+      result.push(right[j]);
+      j += 1;
+    }
+  }
+
+  return [...result, ...left.slice(i), ...right.slice(j)];
+}
+```
+
 ## 快速排序 (Quicksort)
 
+基於分治 (Divide and Conquer) 策略。
+
+從資料集中選擇一個「基準」元素，並將集合分成「小於基準」和「大於基準」的兩部分。
+
+```ts
+function quicksort(arr: number[]): number[] {
+  if (arr.length <= 1) return arr;
+
+  const pivot = arr[0]; // 使用第一個元素作為基準
+  const left: number[] = [];
+  const right: number[] = [];
+
+  // 從第二個元素開始迭代
+  for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
+    if (arr[i] < pivot) {
+      left.push(arr[i]);
+    } else {
+      right.push(arr[i]);
+    }
+  }
+
+  return [...quicksort(left), pivot, ...quicksort(right)];
+}
+```
+
+選擇最後一個元素作為基準：
+
+```ts
+function quicksort(arr: number[]): number[] {
+  if (arr.length <= 1) return arr;
+
+  const pivot = arr.at(-1) as number;
+  const left: number[] = [];
+  const right: number[] = [];
+
+  for (let i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
+    if (arr[i] < pivot) {
+      left.push(arr[i]);
+    } else {
+      right.push(arr[i]);
+    }
+  }
+
+  return [...quicksort(left), pivot, ...quicksort(right)];
+}
+```
+
 ## 希爾排序 (Shellsort)
 
 ## 計數排序 (Counting Sort)