大量数据排序最快的算法是

对于有大量数据需要排序的问题，常见的算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序等。其中，归并排序是最快的排序算法之一。

首先，我们来看一下各种常见算法的时间复杂度：

冒泡排序 O(n^2)

选择排序 O(n^2)

插入排序 O(n^2)

归并排序 O(n log n)

从时间复杂度的角度来看，归并排序与其他算法相比，其时间复杂度更小，意味着更快的排序时间。其中，归并排序的时间复杂度为O(n log n)，这意味着对于一个n个字符串（或者数字）的序列，最坏情况下需要进行log2(n)次归并操作，每次归并操作的时间复杂度为n。

另一个角度，归并排序对于需要排序的数据不需要占用很大的内存空间。因为归并排序采用的是分治思想，将待排序的数据分成两部分，分别排序，然后再将排好序的子序列合并成一个有序的序列。这里，每次排序时，我们只需将较小的数据逐步拷贝到辅助数组中即可。当一个子序列排序完毕后，我们可以把辅助数组中的数据拷贝回原数组中，这样就使这个子序列有序。这样，就不需要再度多的内存空间来存储数据，减小了算法的空间复杂度。

此外，归并排序的实现较为简单。如果你了解了递归和归并的思想，那么对于归并排序理解起来就很容易了。只需要细心地处理好递归和排序的过程，就能实现自己的归并排序。

另外，我们需要考虑排序算法的稳定性和可扩展性，这些都是算法的重要特性。将这些因素考虑在内后，我们可以看出：归并排序在其他方面也拥有更好的性能特性。因为归并排序是一种稳定的排序算法。在排序过程中，如果存在两个相等的元素，那么排序后它们的相对顺序不会发生改变。这项特性对于一些特殊的问题，比如说需要同时根据年龄和名字来对学生成绩进行排序时，就很重要。

最后，我们还需要考虑排序算法的可扩展性和适用性。随着数据量的不断增加，排序算法的速度可能会变得更加缓慢，我们需要的不仅是一个快速的排序算法，而是一个可扩展性更好的排序算法。归并排序是一种基于分治思想的排序算法，具有更好的可扩展性。因为排序的过程可以很容易地分成很多小块。这样，在并行计算中，多台计算机可以同时对这些小块进行处理，从而加速排序。

综上所述，我们可以看到，归并排序是排序大量数据最快的算法之一。尽管它的时间复杂度与快速排序等算法相当，但是归并排序的稳定性、可扩展性和适用性更为优秀。