③ 说明所有排序算法的应用场合或环境、稳定性、理论平均复杂度、理论最坏复杂度；

以下是常见的排序算法的应用场合或环境、稳定性、理论平均复杂度、理论最坏复杂度的说明：

1. 冒泡排序：

- 应用场合：适用于数据量较小的情况；
- 稳定性：稳定；
- 理论平均复杂度：O(n^2)；
- 理论最坏复杂度：O(n^2)。

2. 选择排序：

- 应用场合：适用于数据量较小的情况；
- 稳定性：不稳定；
- 理论平均复杂度：O(n^2)；
- 理论最坏复杂度：O(n^2)。

3. 插入排序：

- 应用场合：适用于数据量较小且基本有序的情况；
- 稳定性：稳定；
- 理论平均复杂度：O(n^2)；
- 理论最坏复杂度：O(n^2)。

4. 希尔排序：

- 应用场合：适用于数据量较大的情况；
- 稳定性：不稳定；
- 理论平均复杂度：O(n log n)；
- 理论最坏复杂度：O(n^2)。

5. 归并排序：

- 应用场合：适用于数据量较大的情况；
- 稳定性：稳定；
- 理论平均复杂度：O(n log n)；
- 理论最坏复杂度：O(n log n)。

6. 快速排序：

- 应用场合：适用于数据量较大的情况；
- 稳定性：不稳定；
- 理论平均复杂度：O(n log n)；
- 理论最坏复杂度：O(n^2)。

7. 堆排序：

- 应用场合：适用于数据量较大的情况；
- 稳定性：不稳定；
- 理论平均复杂度：O(n log n)；
- 理论最坏复杂度：O(n log n)。

总体而言，排序算法的选择应该根据具体场景和需求而定。在实际应用中，还需要考虑到算法的实现细节、空间复杂度等因素。

相关问题

代码生成（以上步骤完成之后，经数据对比等，① 说明基数排序相对之前所学排序算法有何优缺点，② 还有哪些排序算法与基数排序的时间复杂度在N->∞时是一致的，③ 说明所有排序算法的应用场合或环境、稳定性、理论平均复杂度、理论最坏复杂度；）

① 基数排序相对于之前所学的排序算法的优点在于，它能够对于具有多位数的数据集进行排序，而不会像比较排序算法那样受到比较次数的限制，因此基数排序的时间复杂度是非常稳定的，与数据集的规模无关。同时，基数排序还可以利用分布式计算的思想进行并行计算，进一步提升排序效率。缺点在于它对于数据的要求比较严格，需要能够分解成多个数字位。

② 与基数排序时间复杂度为O(kn)的排序算法包括计数排序和桶排序，它们都是非比较排序算法，能够在特定条件下取得较好的时间复杂度。

③ 不同的排序算法适用于不同的场合或环境，具有不同的稳定性、理论平均复杂度和理论最坏复杂度。例如，快速排序适用于大规模的数据集，但是在最坏情况下时间复杂度会退化为O(n^2)；归并排序适用于需要稳定排序的场合，但是空间复杂度较高。插入排序适用于小规模的数据集，但是时间复杂度较高。选择排序适用于数据集规模较小时，但是不稳定。冒泡排序适用于数据集规模较小时，但是时间复杂度较高。因此，在实际应用中，需要根据具体场景选择合适的排序算法。