计算机规模排序通常指的是对大量数据进行排序，以下是一些常见排序算法及其适用场景：
冒泡排序 时间复杂度：
O（n²）
空间复杂度：O（1）
稳定性：稳定
适用场景：数据量不大，且顺序基本已经排列好的情况。
选择排序 时间复杂度：
O（n²）
空间复杂度：O（1）
稳定性：稳定
适用场景：数据量较小，且需要简单实现排序的场景。
插入排序 时间复杂度：
O（n²）
空间复杂度：O（1）
稳定性：稳定
适用场景：数据接近有序时效率很高。
希尔排序 时间复杂度：
O（n log n） 到 O（n²） 之间，具体取决于增量序列的选择
空间复杂度：O（1）
稳定性：不稳定
适用场景：大规模数据，且数据基本有序的情况。
归并排序 时间复杂度：
O（n log n）
空间复杂度：O（n）
稳定性：稳定
适用场景：大规模数据，要求稳定排序的场景。
快速排序 时间复杂度：
O（n log n）
空间复杂度：O（log n）
稳定性：不稳定
适用场景：大规模数据，对效率要求较高的场景。
堆排序 时间复杂度：
O（n log n）
空间复杂度：O（1）
稳定性：不稳定
适用场景：大规模数据，对效率要求较高的场景。
计数排序 时间复杂度：
O（n + k），其中k是数据范围的大小
空间复杂度：O（n + k）
稳定性：稳定
适用场景：数据范围较小，且对稳定性有要求的场景。
桶排序 时间复杂度：
O（n + k），其中k是桶的数量
空间复杂度：O（n + k）
稳定性：稳定
适用场景：数据分布均匀，且对稳定性有要求的场景。
根据以上信息，如果数据量较小且对性能要求不高，可以选择简单的排序算法如冒泡排序或选择排序。对于接近有序的数据，插入排序效率较高。对于大规模数据，建议选择时间复杂度为O（n log n）的排序算法，如归并排序、快速排序或堆排序，这些算法在处理大规模数据时表现更好。如果数据范围较小且需要稳定性，可以考虑使用计数排序或桶排序。