是否有更有效的方法对此数组进行排序？

对于数组排序，常见的方法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序等。这些排序算法在不同的情况下都有各自的优势和适用场景。

冒泡排序是一种简单直观的排序算法，但效率较低，在处理大规模数据时不太适用。选择排序的优势在于每一次交换都可以确定一个最小（或最大）值，但同样效率不高。插入排序对于少量元素的排序效率较高，但对于大规模数据排序较慢。快速排序是一种高效的排序算法，适用于大规模数据的排序，但在最坏情况下的时间复杂度较高。归并排序是一种稳定的排序算法，适用于链表等数据结构，但需要较大的辅助空间。堆排序是一种利用堆数据结构进行排序的算法，适用于大规模数据的排序，但需要较多的额外空间。

除了这些常见的排序算法外，还有一些特殊情况下更适用的排序方法，比如计数排序、桶排序和基数排序，它们对于某些特定范围的整数排序效果更好。

在云计算领域，针对大规模数据的排序，可以采用分布式排序算法，如MapReduce框架下的排序算法。这种方法将数据划分为多个分片，在分布式系统中并行处理，提高了排序的效率和性能。腾讯云提供了适用于大规模数据排序的产品Tencent Big Data，它提供了基于Hadoop和Spark的大数据处理和分析能力。

总的来说，选择排序算法的方法取决于数据规模、排序要求和系统环境等因素。根据实际情况，可以灵活选择适用的排序算法和相应的云服务产品来进行排序操作。