在大多数需要订购数据的场景中，选择了比较排序。合并排序，快速排序，插入排序和其他比较排序等技术可以处理不同的数据类型和效率，下限为O（nLog（n））。
我的问题是
欢呼声
答案 0 :(得分：3)
你自己或多或少地回答了这个问题。基于比较的分类技术限于O（n Log（n））的下限。基于非比较的分选技术不受此限制。非排序算法的一般问题是必须更好地了解域，因此它们不像基于比较的技术那样通用。
Pigeonhole sort是一个非常简单的例子，只要可能的键值的数量接近元素的数量，它就会非常快。
答案 1 :(得分：3)
显然，比较排序的局限性是时间因素 - some are better than others，但是如果数据集足够大，它们在某些时候都会变得太慢。诀窍是根据您正在排序的数据的种类和组合选择正确的。
非比较排序基于忽略数据的其他因素，例如counting sort将通过检查每个元素来排序数据集合 - 而不是将其与集合中的任何其他值进行比较。计数排序对于根据某些数据对集合进行排序很有用，如果你有一个整数集合，它会通过获取值为1的所有元素并将它们首先放入目标，然后将所有元素值2等排序。 （好吧，它使用“稀疏”数组来快速缩放集合并重新排序值，留下空白但这是基本原则）
答案 2 :(得分：0)
很容易看出，为什么比较排序需要N log N比较。有N！排列并且我们知道ln（N！）大约是N ln N - N + O（ln N）。在大O表示法中，我们可以忽略低于N ln N的项，并且由于ln和log仅相差常数，我们得到最终结果O（N log N）