对给出的一组关键若按关键字非递减排序

对给出的一组关键字。若按关键字非递减排序问采用的排序算法是
A）简单选择排序

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这个应首选快速排序吧，它的空间复杂度是nlogn，堆是n²
．在堆排序、快速排序和归并排序中，若从节省存储空间考虑，则应首先选取（）方法，其次选取()方法；若
从最坏并且节省内存，不应该是归并排序吗

若只从最坏情况下排序最快并且要节省内存考虑，则应选取__方法。，

对于第一个问题，根据题目中描述的第一趟排序结果为{14，5，19，20，11，19}，可以确定采用的排序算法是简单选择排序，因为简单选择排序的每一趟排序都会选择当前未排序部分中的最小元素，并将其与未排序部分的第一个元素进行交换，使得前面部分有序，而第一趟排序的结果与题目中给出的结果一致。

对于第二个问题，若从节省存储空间的角度考虑，则应该首选快速排序，因为它的空间复杂度为O(log n)，而堆排序和归并排序的空间复杂度分别为O(n)和O(n log n)。其次选取堆排序，因为它的空间复杂度与数据规模无关，而归并排序的空间复杂度与数据规模成正比。

但是，如果同时从最坏情况和节省内存的角度考虑，那么归并排序可能是更好的选择，因为它的时间复杂度为O(n log n)，且空间复杂度为O(n)，而快速排序在最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)，且空间复杂度为O(log n)。因此，如果要同时考虑最坏情况和节省内存，应该选取归并排序方法。

以下答案引用自GPT-3大模型,请合理使用：

实例。

应首先选取快速排序，其次选取堆排序。

以下是Python语言中实现快速排序的代码：

def quick_sort(array):
    if len(array) <= 1:
        return array
    else:
        pivot = array[0] # choose the first element as the pivot
        left_part = [x for x in array[1:] if x<pivot] # get the left part which is smaller than the pivot
        right_part = [x for x in array[1:] if x>=pivot] # get the right part which is larger or equal to the pivot
        return quick_sort(left_part) + [pivot] + quick_sort(right_part) # recursive sorting 

# now you can use this function to sort an array
arr = [3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48]
res = quick_sort(arr)
print(res)

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