请详细说明预排序、堆排序和计数排序在实际应用中的选择依据，以及它们的时间复杂度和空间复杂度。

在选择排序算法时，首先需要对数据的特性有一个明确的认识。预排序（PresortElementUniqueness）适用于需要检查数组中元素唯一性的场景。由于预排序算法在排序后会将相同元素放在一起，因此通过一次遍历即可发现重复元素。这个算法的时间复杂度为O(nlogn)，这是因为排序本身就需要这个时间复杂度，而空间复杂度为O(1)因为它不需要额外空间。预排序的主要优势在于快速检查元素唯一性，但前提是数据规模不大，否则排序的开销会很高。

参考资源链接：[实验解析：预排序、堆排序与计数排序的实现与优化](https://wenku.csdn.net/doc/2q0df9tmvd?spm=1055.2569.3001.10343)

堆排序（Heapsort）是一种原地排序算法，适用于大规模数据集。它的时间复杂度同样为O(nlogn)，因为构建堆和删除堆顶元素的过程中，每个操作的时间复杂度都是O(logn)，总操作次数为n。空间复杂度为O(1)，因为它不需要额外的存储空间。堆排序非常适合于需要频繁进行插入和删除操作的场景，例如优先队列的实现。

计数排序（Counting Sort）是一种非比较排序算法，适用于整数排序且数据范围较小的情况。其时间复杂度为O(n+k)，其中n是数据量，k是元素值的范围。空间复杂度为O(n+k)，需要额外空间存储计数信息和结果。计数排序在处理小范围的整数数据时，效率很高，但当k接近n时，其优势不复存在。

在实际应用中，选择合适的排序算法需要考虑数据的特点，如元素的范围、数据量大小、是否需要保持原有的元素顺序等。对于有大量元素且需要保持元素顺序的场景，可以考虑使用堆排序。对于小范围的整数排序，计数排序是一个很好的选择。而预排序则适用于需要确认数据中元素唯一性的特定情况。在选择排序算法时，理解不同算法的时空特性至关重要，这有助于在实际问题中做出合理的选择。

参考资源链接：[实验解析：预排序、堆排序与计数排序的实现与优化](https://wenku.csdn.net/doc/2q0df9tmvd?spm=1055.2569.3001.10343)