冒泡排序：冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历待排序的数列，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。遍历数列的工作是重复进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小（或越大）的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
插入排序：插入排序的工作方式类似于我们整理扑克牌。在开始摸牌时，左手为空并从右手抽出一张牌；然后将抽到的牌与左手的牌从右到左依次比较，将它插入到适当的位置，保证左手的牌一直有序。重复这个过程，直到所有抽出来的牌都插入到左手的牌中。
选择排序：选择排序的基本思想是在未排序序列中找到最小（或最大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（或最大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。
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。归并排序将数组分成两半，分别对它们进行排序，然后将结果合并起来。
JAVA语言实现：在JAVA中实现这些排序算法需要利用数组以及循环结构。冒泡排序和选择排序比较直接，通过对数组进行遍历并进行交换或者重排来完成排序。插入排序涉及到更多的条件判断，需要根据元素间的大小关系进行插入。归并排序则需要进行分治处理，将数组分成更小的部分，对每一部分进行排序，然后合并。
最佳使用场景：不同的排序算法有着不同的时间和空间复杂度，所以它们的最佳使用场景也有所不同。冒泡排序和选择排序适合小规模数据排序，因为它们实现简单，但是效率不高；插入排序在部分有序的数据集上效率较高；归并排序适合对大数据集进行排序，因为它有较好的时间复杂度和稳定性。
性能比较：性能比较通常依据算法的时间复杂度来进行。冒泡排序和选择排序的时间复杂度为O(n^2)，插入排序在最好情况下的时间复杂度为O(n)，最坏情况下为O(n^2)，平均情况下也是O(n^2)。归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，所以在大数据集排序时归并排序比其他三种排序算法要高效得多。
作者简介：奚科芳是一位从事计算机教学工作的讲师，有工程硕士学位，专长领域包括数据库、JAVA语言以及Linux操作系统。她的研究方向和教学经验为本文提供了理论和实践的背景。
整体上，本文对冒泡排序、插入排序、选择排序和归并排序这四种常见的内部排序算法进行了分析和比较。通过JAVA语言实现了这些算法，并且通过对比它们的性能，提出了各自的使用场景，旨在帮助开发者根据实际情况选择最合适的排序算法以提升程序效率。
