O algoritmo de ordenação que apresenta, em média, a melhor complexidade de tempo em cenários de grandes volumes de dados é o Quick Sort (alternativa d). Isso ocorre porque o Quick Sort utiliza uma abordagem de divisão e conquista, o que significa que ele divide a lista em sub-listas menores e as ordena separadamente. Além disso, sua complexidade média de tempo é O(n log n), o que o torna mais eficiente em grandes volumes de dados em comparação com outros algoritmos de ordenação, como o Bubble Sort e o Selection Sort, que têm complexidade média de tempo O(n²). O Insertion Sort é eficiente com listas parcialmente ordenadas, mas não é tão eficiente quanto o Quick Sort em grandes volumes de dados.
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