根據提供的信息，最快的排序算法取決於具體的套用場景和數據的特性。以下是基於提供信息的分析：
基數排序（Radix Sort）：
時間複雜度可以達到O(n)，在數據規模較大且數值範圍不是很大的情況下非常高效。
適用於數值範圍較小且分布均勻的數據集。
Timsort：
是一種自適應的、混合的、穩定的排序算法，結合了歸併排序和二分插入排序的特點。
在最壞情況下的時間複雜度為O(nlogn)，但在實際使用中，由於能夠充分利用數據的局部有序性，其性能通常優於純歸併排序。
在Java和Python中作為內置排序算法使用。
快速排序（Quick Sort）：
平均時間複雜度為O(nlogn)，適用於大規模數據集。
是一種原地排序算法，不需要額外的記憶體空間來執行排序操作。
在實際套用中表現出色，尤其是在處理大規模數據集時。
綜合考慮：
如果數據規模較大且數值範圍不是很大，基數排序可能是最快的選擇。
對於更一般的情況，尤其是當需要處理大規模數據集時，快速排序通常是一個很好的選擇，因為它在大多數情況下都比其他常見的排序算法快得多。
Timsort在特定情況下（如數據局部有序）可能比快速排序更優，特別是在Java和Python等語言中，由於其內置的特性，使得其在某些套用場景下成為首選。
綜上所述，沒有一種單一的排序算法在所有情況下都是最快的。選擇最佳的排序算法需要根據具體的套用場景和數據特性來決定。