排序算法选型决策树
资料：https://pan.quark.cn/s/43d906ddfa1b、https://pan.quark.cn/s/90ad8fba8347、https://pan.quark.cn/s/d9d72152d3cf
根据数据规模 、稳定性要求 、数据类型 、内存限制四大核心条件，快速匹配最优排序算法，步骤如下：
开始
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├─ 判断：数据量是否超过内存容量？
│ ├─ 是 → 外部排序（多路归并）
│ └─ 否 → 进入内部排序选择
│
├─ 内部排序选择：判断数据规模
│ ├─ 小规模数据（n < 1000）
│ │ ├─ 判断：数据是否部分有序？
│ │ │ ├─ 是 → 插入排序（效率最高）
│ │ │ └─ 否 → 冒泡排序（教学）/ 选择排序（交换成本低）
│ │ └─ 附加条件：需稳定性 → 冒泡/插入排序；无需稳定性 → 选择排序
│ │
│ ├─ 大规模数据（n ≥ 1000）
│ │ ├─ 判断：数据类型是否为整数/可数位拆分的字符串？
│ │ │ ├─ 是 → 进入非比较排序选择
│ │ │ │ ├─ 判断：值域范围k是否很小（k ≈ n）？
│ │ │ │ │ ├─ 是 → 计数排序
│ │ │ │ │ └─ 否 → 判断：位数d是否固定且较少？
│ │ │ │ │ ├─ 是 → 基数排序（大整数/手机号）
│ │ │ │ │ └─ 否 → 桶排序（均匀分布数据）
│ │ │ │
│ │ │ └─ 否 → 进入比较排序选择
│ │ │ ├─ 判断：是否要求稳定排序？
│ │ │ │ ├─ 是 → 归并排序
│ │ │ │ └─ 否 → 判断：内存是否极度受限？
│ │ │ │ ├─ 是 → 堆排序（原地O(1)空间）
│ │ │ │ └─ 否 → 快速排序（实际效率最高）
│ │ │
│ │ └─ 附加场景：需动态找Top K → 堆排序（无需全排序）
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└─ 特殊场景补充
├─ 浮点数排序 → 桶排序
├─ 分布式大数据排序 → 分布式外部排序（MapReduce/Spark）
└─ 字符串字典序排序 → MSD基数排序决策树使用示例
- 示例1 ：给100名学生的考试成绩（0~100）排序 → 数据量小+整数+值域k=101 → 计数排序
- 示例2 ：给100万条订单数据（含金额、时间）排序，要求时间相同的订单相对位置不变 → 大规模+需稳定 → 归并排序
- 示例3 ：给TB级日志文件排序，内存仅8G → 超内存 → 外部排序（多路归并）
- 示例4 ：嵌入式系统中给传感器采集的小数（0~1）排序，内存有限 → 小规模+浮点数 → 桶排序