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选择排序是一种简单而有效的排序算法。其工作原理是：在每次操作中，找到数组中最小的元素，并将它移到当前位置上。这种方法类似于手动将物品一个一个排好序，只是它通过机器操作完成。
选择排序的最大特点是其运行时间是完全不受输入数据规模的影响，这使得它特别适合处理大规模数据。与此同时，因为每次交换仅涉及两个元素，数据移动的总距离最少，因此选择排序的效率相当高。
算法步骤：
选择排序的主要缺点是，无论输入数据如何排列，它都需要进行与数据长度相同数量的比较操作，这会导致其在处理逆序数据时表现较差。不过，对于大部分应用场景，选择排序仍然是一种理想的选择。
插入排序的思想是：对于每一个元素，将其插入到一个已经按顺序排列的子数组中的合适位置。为了实现这一目标，需要将后面的元素一个一个向左移动，腾出位置用于插入当前元素。
插入排序的关键优化点在于：它的运行时间随着输入数据的已排序程度而显著减少。如果输入数据基本上已经排序，插入排序的运行时间可以接近线性级别。相比选择排序，插入排序的效率明显更好。
算法步骤：
希尔排序是一种改进的插入排序算法，它通过将数组分成几组，每组按特定间隔进行排序，然后逐步减小间隔，最终完成整个数组的排序。这种方法不仅提高了效率，还使得希尔排序在数据规模较大时表现优异。
希尔排序的核心思想是：通过逐步减小区间的间隔，使数组中的大部分元素达到有序。这种方法在实践中被证明比传统的插入排序和选择排序更为高效，尤其是当数据规模较大时。
算法步骤：
多路归并是一种并行排序算法，它通过将数组分成多个子数组进行排序，然后将有序的子数组合并成最终的有序数组。这种方法的主要特点是 comparator 的介入，使得它可以处理多种不同的排序键。
多路归并的主要优点是可以有效地处理多键排序问题。不过，它需要额外的资源来维护多个子数组。这一点在传统的归并排序中也存在，但其优势在于支持复杂的排序场景。
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