归并排序、基数排序和堆排序在处理大量数据时，各自在效率、稳定性和适用场景上表现如何？请结合数据结构的特点进行详细分析。

在选择排序算法时，了解各种排序方法的性能特征、稳定性和适用场景对于优化数据处理流程至关重要。为深入探讨归并排序、基数排序和堆排序的差异，推荐您参考《CQU计算机科学学院：数据结构课程 - 归并排序与基数排序详解》。

参考资源链接：[CQU计算机科学学院：数据结构课程 - 归并排序与基数排序详解](https://wenku.csdn.net/doc/35chn4w6ag?spm=1055.2569.3001.10343)

归并排序是一种分治算法，它将数组分成两半，分别对它们进行排序，然后将结果合并起来。其时间复杂度为O(n log n)，空间复杂度为O(n)，稳定排序，适用于链表和大规模数据集。在数据结构上，归并排序依赖于合并操作，每次合并都会创建新的数组元素，最终合并为完整排序数组。

基数排序则是一种非比较型整数排序算法，它根据键值的各个位数的大小进行排序。其时间复杂度为O(nk)，其中k为最大数的位数，空间复杂度为O(n+k)，是稳定排序，适用于整数或有限小数排序。它利用了线性数据结构——队列，通过逐位处理数据，最终得到排序结果。

堆排序基于比较型排序算法，利用堆这种数据结构进行排序。它的时间复杂度为O(n log n)，空间复杂度为O(1)，但不稳定排序。它适用于原地排序，不需要额外的存储空间。在数据结构上，堆排序依赖于二叉堆，这是一个完全二叉树，其中父节点的值总是大于或等于子节点的值（最大堆），或小于等于子节点的值（最小堆）。

综上所述，选择合适的排序算法需要考虑数据结构的类型和特点，以及数据的规模和分布。在处理大数据量时，归并排序提供了较好的稳定性和合理的性能，但需要额外的存储空间。基数排序在处理非比较型数据时效率极高，尤其适合固定长度的整数。而堆排序在原地排序方面表现优异，尤其适用于需要即时反应的场景。通过这份课程资料，您将能更深入地理解每种排序算法的原理及实现，为您的数据处理任务选择最优解。

参考资源链接：[CQU计算机科学学院：数据结构课程 - 归并排序与基数排序详解](https://wenku.csdn.net/doc/35chn4w6ag?spm=1055.2569.3001.10343)