排序算法的选择直接影响程序执行效率，不同场景下需采用特定算法。实际开发中需综合考量数据规模、内存限制以及稳定性要求。
| 算法类型 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 稳定性 |
|---|---|---|---|
| 插入排序 | O(n²) | O(1) | 稳定 |
| 快速排序 | O(n log n) | O(log n) | 不稳定 |
将待排序元素逐个插入已排序序列的适当位置，适用于小规模数据或基本有序数据集。具体实现时从第二个元素开始，与前序元素比较并确定插入位置。
采用分治策略选取基准元素，将数组划分为两个子数组。通过递归方式对左右子序列进行排序，最终合并得到有序序列。基准值的选择直接影响算法效率。
通过百万级随机数据测试发现，快速排序平均耗时仅为归并排序的75%。但当数据完全有序时，未经优化的快速排序效率会退化为O(n²)。
归并排序需要额外O(n)存储空间，在内存受限环境下可能引发问题。希尔排序通过缩小增量序列有效减少元素移动次数，适合中等规模数据集。
应用场景建议：
医疗系统中患者记录排序建议采用稳定算法，电商价格排序可选用快速排序，内存敏感环境优先考虑堆排序。
