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TimSort 深度解剖：Python 与 Java 默认排序的精妙设计

为什么 Python 和 Java 不约而同选择了同一个排序算法？TimSort 对真实数据的哪些特征做了针对性优化，使它在工程实践中击败了教科书算法？

Rust 的 sort_unstable 和 C++ Boost.Sort 背后的 pdqsort 如何做到在几乎所有数据分布上都表现优异？模式自适应意味着什么？

当数据量超过内存容量时，排序算法面临全新的挑战。从败者树到异步 I/O，外部排序的工程实现远比教科书描述的复杂。

当单核性能到达瓶颈，排序如何利用多核 CPU 和 GPU 的并行能力？从排序网络的理论优雅到工业级并行排序的工程妥协。

12 种排序算法在 7 种数据分布、4 种数据规模下的全面对比。用实测数据回答'什么时候该用什么排序'这个永恒的问题。

比较排序有 O(n log n) 的理论下界，基数排序如何绕过这个限制？它在什么场景下真正有优势，又为什么没有成为通用排序的首选？