哪种排序算法最适合大数据集和长键？

在处理大数据集和长键时，最适合的排序算法是外部排序算法，其中最常用的是外部归并排序。

外部排序算法是一种有效处理大规模数据的排序方法，它将数据分成可以一次性载入内存的较小的块，并利用外部存储器（例如硬盘）进行排序和合并操作。这样可以避免内存溢出的问题，适用于处理大数据集和长键。

外部归并排序是外部排序算法中应用最广泛的一种。它的基本思想是将待排序的数据集分成多个能够一次性载入内存的块，对每个块进行内部排序，然后通过多路归并的方式将排序后的块合并成最终有序的结果。

优势：

1. 适用于处理大数据集和长键，可以处理无法一次性载入内存的数据。
2. 通过多路归并的方式进行排序，不受内存限制，具有良好的可扩展性和适应性。
3. 对于硬盘等外部存储器的访问，时间开销相对较小。

应用场景：

1. 数据库排序：在数据库中，外部归并排序常用于对大型表进行排序操作，以提高查询性能。
2. 大规模数据处理：在数据分析、机器学习等领域，外部归并排序可以用于处理大规模数据集合的排序需求。

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