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分割线
常见的排序算法**
排序是计算机科学中一个基本问题，是各种数据结构和操作的基础。它的问题就是如何将一组数据排列成有序序列，具有小于、等于或大于关系的特性。在选择合适的排序算法时，需要考虑具体应用的要求，也就是说，最终要确定什么样的数据是最好的？在确定这一问题之前，让我们首先看看常见的排序算法。
1. **快速排序**：快速排序是一种基于分区的.sorting algorithm。它通过选择一个“基准”来partition列表，然后再递归sort每个子列表。快速排序通常具有高效时间复杂率（O(n log n)），但是当元素相对较小时，它可能导致较多的循环。
2. **选择排序**：选择排序是一个比较古老的算法，在这个算法中，会从列表中的第一个元素开始，选择最小的一个将其添加到已经sort的最后一位。通过这些步骤，整个列表都会被正确排列出来。
3. **插入排序**：插入排序是一种稳定的基本排序算法。它通过将一组已排序数据和无序数据的子列表结合在一起，从而创建一个新的，完全顺序且小于或等于原始子列表的列表。从这个算法中，我们可以看到有利处是最少交换、最不依赖到内存。插入操作的次数与我们要插入数据以及我们当前数据已经排列好以至于每个次插入，insert需要比较较少。
4. **希尔排序**：希尔排序是基于子数组的sort。它通过从 list 的最右边一个元素开始，与该位置相比的其余部分进行有序。希尔排序通常具有比快速排序和选择性较强的O(n log n)时间复制率。
5. **归Sort**：归并排序是基于分段然后合并的排序算法。当被重新排列成已经分成两个独立部分，这些部分可能有不同的大小。两者都在最优化时保持最好的稳定性。
6. **桶选Sort**：桶 sort 是一种基本分段方法，通过分割目标集合，然后对各个子组进行比较，以确定每个桶中的最大值。这是通过比较桶的大小以及数字相对于该桶整体位置来实现。结果可以轻松地被重排成有序列表。
7. **Timsort**：Timsort 是一个高度稳定的，适合大型数据集合快速 sort 的新排序算法。其设计是基于已有的 merge sort 与 insertion sort。使用自适应“merge”策略和较少的最终分区，可以通过更好的性能找到每次有需要再进行“sort”时最佳时间点。
以下几种常用的比较方法可以用来排除某些项：
1) 空表（no value or null）
2. 如果值为空值或null，则被跳过
3. 是小于值的，且最适合所有数字的选择项（小值）
当使用Timsort时，可以选择两种策略来平衡速度和使用内存。这些策略包括：
* 最少的最后分区：这是对于快速找到可能需要再进行“sort”时最有效的方法。
* 保存的前缀：这是为了保存在某个桶中进行比较的子序列，来避免重复计算。
总之，最选择合适的排序算法要依赖于你的具体应用和需要。有许多不同类型的排序，可能只有其中的一种是可以适用于你的需求的。通过了解这些选项，你将能够在最佳 performance 低于或等同于常规表达式时确定最合适的。
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