在面对不同数据特性时，如何选择合适的排序算法，并对其时间复杂度和空间复杂度进行分析？

选择合适的排序算法时，首先要考虑数据的特性，比如数据的大小、数据是否有序、元素的范围等。对于小规模数据集，选择插入排序或冒泡排序往往更快，因为它们有较小的常数因子，虽然最坏情况下时间复杂度为O(n^2)。对于大规模且元素唯一性未知的数据集，可以先使用预排序算法（如快速排序或归并排序）来检查元素的唯一性，其时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(1)。如果数据集的元素范围较小，且数据分布集中，可以采用计数排序，其时间复杂度为O(n+k)，空间复杂度也为O(n+k)，其中k为数据范围的大小。对于复杂的数据集，堆排序是一种高效的选择，特别是在需要稳定排序的场合，其时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(1)。

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)

《实验解析：预排序、堆排序与计数排序的实现与优化》一书详细讲解了这些排序算法的实现与优化，并提供了深入理解变治法和时空权衡的理论及其应用的机会。通过阅读和实践该书中的内容，你可以更好地根据数据特性选择合适的排序算法，并理解其时间复杂度和空间复杂度的权衡。

为了更全面地理解不同排序算法的应用场景和性能，建议在完成本书的学习后，进一步阅读《算法导论》等经典教材，以及关注排序算法在各种编程竞赛和实际应用中的案例研究，以便在实际问题中做出更明智的选择。

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)