现在有1万亿的数据，请选择合适的排序算法与数据结构，在有限的时间内完成进行排序。

### 回答1：
对于这个问题，可以使用快速排序算法和数组数据结构来进行排序。快速排序算法的时间复杂度为O(nlogn)，在处理大量数据时效率较高。数组数据结构可以很好地存储这些数据，并且支持随机访问，也方便进行快速排序。

### 回答2：
在处理1万亿个数据时，我们需要选择合适的排序算法和数据结构，以便在有限的时间内完成排序任务。

对于数据结构，由于1万亿个数据量非常大，我们需要选择适合大规模数据的数据结构，以提高排序效率。其中，常见的数据结构有线性表、树和哈希表等。在排序算法的选择上，一般会考虑快速排序、归并排序等。

针对1万亿个数据量，我们可以选择使用外部排序。外部排序是一种将大规模数据分块进行排序的算法，常用的外部排序算法有多路归并排序。

多路归并排序使用了分治的思想，将大数据集划分为若干个有序的小数据集，然后通过归并操作将这些小数据集合并为一个有序的新数据集。该算法对数据划分和内部排序方法有着较高的要求，能够有效地在有限的时间内处理大规模数据。

对于数据的存储，我们可以选择在磁盘上存储数据块，并使用合适的缓存策略进行读写操作，以提高IO效率。

总结起来，针对1万亿个数据的排序任务，我们可以选择多路归并排序算法，结合适合大规模数据处理的数据结构和存储方式，以在有限的时间内完成排序任务。

### 回答3：
要在有限的时间内完成对1万亿数据进行排序，可以选择外部排序算法和适合大规模数据的数据结构。以下是一种可能的解决方案：

排序算法：外部排序算法可以处理大规模数据的排序。其中，最常用且效率较高的外部排序算法是归并排序。归并排序的思想是将大规模数据分割为若干个小规模的子序列进行排序，再将排好序的子序列进行合并，从而得到完整的有序序列。

数据结构：适合大规模数据的数据结构是外部存储结构，如外部磁盘。外部磁盘的特点是存储容量大、读写速度相对较慢。在内存中无法同时容纳1万亿个数据的情况下，可以利用外部磁盘来存储和处理数据。

具体步骤如下：

1. 将1万亿个数据划分为若干个小规模的数据块，每个数据块大小适中。由于数据量巨大，可能需要借助多台计算机进行并行处理。

2. 提取出能放入内存的一部分数据，以合适的大小作为内部缓冲区，对每个数据块进行内部排序，可以选择快速排序等算法。

3. 将排好序的数据块写回外部磁盘，并进行归并操作。归并操作可以通过建立一个最小堆来逐个选取最小的元素，然后写入有序文件。

4. 重复步骤3，直至所有数据块合并成一个完整的有序序列。

这种方案可以通过并行处理、充分利用外部存储和内存缓存，并结合归并排序的优势，在有限的时间内高效地完成对1万亿数据的排序。然而，具体的实施可能需要根据实际情况进行合理的调整和优化。