Collections.sort() 方法在处理大数据量时可能会导致性能问题，因为它使用的是经典的快速排序算法，该算法在最坏情况下的时间复杂度为 O(n^2)。为了处理大数据量的排序，可以考虑使用并行排序算法或外部排序算法。并行排序算法可以利用多核处理器并行处理数据，从而提高排序的速度。外部排序算法则可以将数据分块存储在磁盘上，然后在内存中对数据进行排序，最后将排序好的数据写回磁盘。另外，也可
Collections.sort() 方法在处理大数据量时可能会导致性能问题，因为它使用的是经典的快速排序算法，该算法在最坏情况下的时间复杂度为 O(n^2)。
为了处理大数据量的排序，可以考虑使用并行排序算法或外部排序算法。并行排序算法可以利用多核处理器并行处理数据，从而提高排序的速度。外部排序算法则可以将数据分块存储在磁盘上，然后在内存中对数据进行排序，最后将排序好的数据写回磁盘。
另外，也可以考虑使用其他排序算法，如归并排序或堆排序，这些排序算法在处理大数据量时具有更好的性能。
总的来说，处理大数据量排序时，需要根据具体情况选择合适的排序算法，并考虑使用并行处理或外部排序来提高性能。
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