सॉर्टिंग एल्गोरिदम कंप्यूटर विज्ञान में एक मौलिक भूमिका निभाते हैं और डेटा प्रसंस्करण कार्यों में व्यापक रूप से लागू होते हैं। यह अध्ययन चार क्लासिकल एल्गोरिदम: बबल सॉर्ट, क्विक सॉर्ट, मर्ज सॉर्ट और हीप सॉर्ट का विस्तृत प्रयोगात्मक विश्लेषण प्रदान करता है, जो UCI मशीन लर्निंग रिपोजिटरी से प्राप्त वास्तविक विश्व डेटा सेट का उपयोग करता है। हमने कार्यान्वयन समय, मेमोरी उपयोग, स्थिरता, और तुलना या स्वैप की संख्या सहित कई प्रदर्शन मीट्रिक के आधार पर एल्गोरिदम का मूल्यांकन किया, जो कई बार होने पर विश्वसनीयता सुनिश्चित करता है। हमने विभिन्न इनपुट केस पर एल्गोरिदमिक व्यवहार की further जाँच की, जिसमें सर्वश्रेष्ठ, सबसे खराब, और यादृच्छिक परिदृश्यों को उजागर किया गया। परिणाम दिखाते हैं कि क्विक सॉर्ट fastest कार्यान्वयन समय प्राप्त करता है, जबकि मर्ज सॉर्ट मध्यम मेमोरी खपत के साथ स्थिरता बनाए रखता है। बबल सॉर्ट, हालांकि स्थिर है, उच्च गणनात्मक प्रयास दर्शाता है, और हीप सॉर्ट दक्षता और स्थिरता के बीच एक संतुलन प्रदान करता है। स्पष्ट तुलनात्मक समझ के लिए बार चार्ट, बॉक्स प्लॉट, स्कैटर प्लॉट, और हीटमैप जैसे दृश्यांकन का उपयोग किया गया है। यह शोध प्रदर्शन, स्थिरता, और व्यावहारिक अनुप्रयोगों में गणनात्मक आवश्यकताओं के आधार पर उपयुक्त सॉर्टिंग एल्गोरिदम का चयन करने के लिए मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
रिजवान आयाज़ुद्दीन (2025) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।