待排序元素规模较小时，宜选取哪种排序算法效率最高

当待排序元素规模较小时，通常选择以下几种简单高效的排序算法，因为它们在小规模数据下具有更低的常数开销和良好的局部性表现：

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✅ 插入排序（Insertion Sort）

• 推荐理由：在数据量小、数据部分有序的情况下，插入排序非常高效。
• 时间复杂度：平均和最坏是 $O(n^2)$，最好是 $O(n)$（当数据已基本有序）
• 空间复杂度：$O(1)$（原地排序）
• 适用场景：小于 20~50 个元素的小数据集合

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✅ 希尔排序（Shell Sort）

• 推荐理由：是插入排序的改进版本，适合中等规模数据。
• 时间复杂度：最坏 $O(n^2)$，平均在 $O(n^{1.3})$ 左右（与增量序列有关）
• 空间复杂度：$O(1)$
• 适用场景：几十到几百个元素，性能优于直接插入排序

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✅ 冒泡排序（Bubble Sort）（不推荐但易实现）

• 推荐理由：教学/演示用，实际效率较低
• 时间复杂度：$O(n^2)$
• 空间复杂度：$O(1)$
• 适用场景：极小规模排序，或者仅用于学习演示目的

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小结：

算法	小规模效率	代码复杂度	是否原地排序	典型使用范围
插入排序	✅ 高	简单	✅ 是	小于 50 个元素
希尔排序	✅ 较高	中等	✅ 是	小于几百个元素
冒泡排序	❌ 较低	简单	✅ 是	教学/极小规模

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实际应用中，像 快速排序 或 归并排序 等算法通常在数据量较大时才展现优势。而像 Java 的 Arrays.sort() 或 C++ 的 std::sort() 通常在内部会对小规模数据切换为插入排序以提高效率。