排序算法的选择取决于数据规模、特性、稳定性需求、内存限制等因素。以下为常见排序算法及其适用场景：

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1. 简单排序算法（O(n²)）

• 冒泡排序

  • 场景：数据量极小（如 n ≤ 100）或几乎有序；教学演示。
  • 缺点：效率低，实际应用少。

• 选择排序

  • 场景：数据量小且需要减少交换次数的场景（如内存写入开销高的环境）。
  • 缺点：不稳定，效率低。

• 插入排序

  • 场景：
    • 数据量小（如 n ≤ 100）或基本有序（时间复杂度接近 O(n)）；
    • 作为快速排序/归并排序的补充（处理小规模子数组）。
  • 优点：稳定，原地排序，常数因子小。

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2. 高效分治算法（O(n log n)）

• 快速排序

  • 场景：
    • 数据随机分布的大规模排序（平均性能最优）；
    • 无需稳定性且内存有限（原地排序）。
  • 优化：三数取中法避免最坏 O(n²) 情况。
  • 缺点：不稳定，递归可能栈溢出。

• 归并排序

  • 场景：
    • 需要稳定性的排序（如数据库按多关键字排序）；
    • 链表排序（无需随机访问）；
    • 外部排序（处理海量数据分块后合并）。
  • 缺点：需额外 O(n) 空间。

• 堆排序

  • 场景：
    • 内存紧张且要求最坏时间复杂度 O(n log n)；
    • 实时系统（如优先队列需求）。
  • 缺点：缓存不友好，不稳定。

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3. 非比较排序（O(n)）

• 计数排序

  • 场景：数据为整数且范围较小（如年龄、分数）。
  • 条件：需已知数据范围，适合非负整数。

• 桶排序

  • 场景：数据均匀分布且范围已知（如浮点数排序）。
  • 优化：配合插入排序处理每个桶内数据。

• 基数排序

  • 场景：
    • 多关键字排序（如日期、电话号码）；
    • 整数或定长字符串排序（按位分配桶）。
  • 条件：数据需可分解为固定位数。

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4. 混合排序（实际应用优选）

• Timsort（Python、Java 默认）

  • 原理：归并排序 + 插入排序优化。
  • 场景：真实世界数据（常部分有序，如日志、时间序列）。

• Introsort（C++ std::sort）

  • 原理：快速排序 + 堆排序（递归深度过大时切换）。
  • 场景：通用场景，避免快速排序的最坏情况。

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选择建议

1. 小规模数据：插入排序（稳定高效）。
2. 大规模随机数据：快速排序（默认首选）或 Timsort。
3. 需稳定性：归并排序或 Timsort。
4. 内存受限：堆排序或原地快速排序。
5. 特定数据分布：计数/桶/基数排序（线性时间）。

实际开发中优先使用语言标准库的排序函数（如 Python 的 sorted()），其内部已针对通用场景优化。特殊需求时再考虑自定义算法。