在处理大量数据时，排序的快慢直接影响程序运行的体验。比如你导出了一万条销售记录，想按金额从高到低排列，如果用的方法不对，可能要等好几秒。这时候就会想知道：排序效率最高的是哪种算法？
常见排序算法的效率对比
常见的排序方法有冒泡排序、插入排序、快速排序、归并排序和堆排序。它们的效率差别很大。冒泡排序虽然容易理解，但面对上万条数据时，时间复杂度达到 O(n²)，明显力不从心。而像快速排序，平均情况下是 O(n log n)，速度快得多。
理论上效率最高的：归并排序和堆排序
归并排序在最坏情况下的时间复杂度也是 O(n log n)，不会因为数据分布而变慢，适合对稳定性要求高的场景。比如你要给学生成绩排序，相同分数的学生顺序不能乱，归并排序就能保证这一点。
堆排序同样能达到 O(n log n) 的最坏时间复杂度，而且空间占用更少。但它不是稳定排序，适合只关心大小顺序、不在乎原始次序的情况。
实际应用中最常用的：快速排序
虽然快速排序最坏情况会退化到 O(n²)，但通过随机选取基准值，几乎可以避免这种情况。大多数编程语言内置的排序函数，比如 C++ 的 sort()、Java 的 Arrays.sort()，底层都用了优化过的快速排序或混合策略。
举个例子，你在写一个商品比价工具，需要实时排序几十万个商品价格，用快速排序通常比手写冒泡快上百倍。
现代语言中的高效实现
现代编程中，我们很少从头实现排序。Python 的 sorted() 函数使用 Timsort，一种结合了归并排序和插入排序的混合算法，在部分有序的数据上表现极佳。Node.js 和 V8 引擎中也采用类似的策略。
def quicksort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr) // 2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
middle = [x for x in arr if x == pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
return quicksort(left) + middle + quicksort(right)
# 使用示例
nums = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]
sorted_nums = quicksort(nums)
print(sorted_nums)这段 Python 代码展示了快速排序的基本思路，清晰易懂，但在极端情况下不如内置函数高效。因此，日常开发中优先使用语言自带的排序功能更稳妥。