如何比较归并排序、基数排序和堆排序在效率、稳定性和适用场景上的差异？请结合数据结构特点给出分析。

对于数据排序问题，选择合适的排序算法对于实现效率和稳定性至关重要。而数据结构的知识是理解这些算法内在原理和适用场景的关键。在《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》中，我们可以找到对不同排序算法深入的讲解和比较。

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)

归并排序是基于分治策略的一种稳定排序算法，其时间复杂度为O(n log n)。它将数据集分成更小的集合，对每个集合进行排序，然后将排序好的集合合并成一个有序的集合。归并排序需要额外的空间，因此不是原地排序算法，但是它适用于链表等不能随机访问的数据结构。

基数排序是一个非比较排序算法，适用于整数排序，通过将整数按照位数切分成不同的数字，然后逐个数字进行比较和排序。基数排序的时间复杂度为O(d*(n+b))，其中d是数字的最大位数，b是基数。它不是一种比较排序，因此在某些情况下，它的效率可能优于比较排序算法。

堆排序是一种原地排序算法，它使用了完全二叉树的数据结构，即堆。堆排序不稳定，因为它可能会改变相等元素的相对顺序。堆排序的时间复杂度为O(n log n)，适用于需要原地排序且对排序稳定性要求不高的场景。

了解这些排序算法的数据结构特点及其效率和稳定性的差异，有助于根据应用场景选择最合适的方法。例如，如果需要处理大量数据且对排序稳定性有要求，归并排序可能是更好的选择；如果数据类型有特定的范围和分布，基数排序可能更为高效；而对于内存限制严格的场景，堆排序提供了原地排序的解决方案。

建议学习者深入学习这份课件，结合数据结构的特点，全面理解各种排序算法，并在实际编程实践中灵活应用，以解决不同的排序需求。

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)