快速排序和堆排序都是原地排序算法。哪个更好？在什么应用场景下，两者中的哪一个更受青睐？

堆排序算法的最坏情况时间复杂度似乎是O(nlogn)，并且在排序操作中使用O(1)空间。这似乎比大多数排序算法要好。那么为什么不总是使用堆排序作为排序算法呢（人们为什么会使用归并排序或快速排序等排序机制）? 此外，我见过人们在堆排序中使用术语“不稳定”。这意味着什么？

堆排序的最坏时间复杂度是O(nlogn)，而快速排序的时间复杂度为O(n^2)。 但实际证据表明，快速排序更优秀。为什么呢？

我在学校学习Java中的排序算法，我的作业是堆排序。我读了很多资料，尽力理解，但似乎无法掌握概念。 我不要求你为我编写Java程序，如果您能尽可能简单地向我解释堆排序如何工作，那就太好了。

我在尝试理解为什么堆排序不稳定。 我已经搜索过了，但没有找到一个好的、直观的解释。 我理解稳定排序的重要性——它允许我们基于多个关键字进行排序，这可能非常有益（即，进行多次排序，每次基于不同的关键字。由于每次排序都会保留元素的相对顺序，因此之前的排序可以累加起来，给出一个按多个标准排序的最终...

作为Haskell练习，我正尝试实现堆排序。在命令式语言中，堆通常是以数组形式实现的，但在纯函数式语言中，这种方式会非常低效。因此，我研究了二叉堆，但是到目前为止，我找到的所有资料都是从命令式视角描述它们，所呈现的算法难以转换为函数式环境。如何在像Haskell这样的纯函数式语言中高效地实现堆...

我想知道最大堆或最小堆树是否允许具有重复的值？我尝试了在线资源，但未能找到相关信息。

众所周知，堆排序的最坏运行时间是Ω(n lg n)，但我不太明白为什么会这样。特别是，堆排序的第一步（创建最大堆）需要时间Θ(n)。然后进行n次堆删除操作。我明白为什么每次堆删除操作的时间复杂度为O(lg n);重新平衡堆需要进行冒泡操作，该操作在树高为h时需要O(h)...

我正在尝试用Python实现堆排序，但是好像做不对。我试着按照这个伪代码实现，但我的代码没有排序！它只是到了荒谬的效果。我倾向于认为问题出在这一行： 将堆的根（最大值）与堆的最后一个元素交换 我该如何获取最大值？ 这是我的代码:def my_heap_sort(sqc): ...

我需要用C语言编写一个排序程序，并希望能够原地排序以节省磁盘空间。这是有价值的数据，因此我需要确保如果进程被中断（使用ctrl-c），文件不会损坏。我可以保证机器的电源线不会被拔掉。 额外的细节：文件大小约为40GB，每个记录为128位，机器为64位，操作系统为POSIX。 您有什么关于完...