请简述在最优条件下，对N个数进行排序时，哪个算法的复杂度最低，并简述该算法的主要步骤。

解答思路：

这个问题要求分析在各自最优条件下，对N个数进行排序时哪个算法的复杂度最低。排序算法有很多种，如冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序等，每种算法都有其最优、平均和最差时间复杂度。我们需要分析这些算法在最优条件下的表现。

最优回答：

在最优条件下，对于N个数进行排序，复杂度最低的算法通常是那些采用分治策略的算法，如快速排序和归并排序。在最优情况下，这些算法的时间复杂度可以达到O(N log N)。其中，快速排序在最优情况下表现最好，因为它在每次划分都能得到平衡的子数组，使得算法效率最高。因此，可以说在最优条件下，快速排序是对N个数进行排序复杂度最低的算法。

1. 冒泡排序：这种算法会重复地遍历待排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。这个算法的时间复杂度在最优情况下是O(N)，但在平均和最差情况下是O(N^2)。
2. 选择排序：在未排序序列中找到最小（或最大）元素，存放到排序序列的起始位置。这个算法的时间复杂度在最优情况下也是O(N^2)。
3. 插入排序：把未排序的元素一个个插入到已排序序列的合适位置。其时间复杂度在最优情况下也是O(N^2)。
4. 归并排序：采用分治法的原则，将待排序的序列分成若干个子序列，对每个子序列进行排序，然后再合并。归并排序的时间复杂度是O(N log N)。
5. 快速排序：通过选择一个基准元素对数组进行划分，使得比基准小的元素位于基准的左边，比基准大的元素位于基准的右边。然后递归地对左右两个子数组进行快速排序。快速排序的平均时间复杂度为O(N log N)，但在最优情况下性能更佳。

注意：这里讨论的是时间复杂度，实际选择算法时还需要考虑其他因素，如空间复杂度、数据特性、实际运行环境等。在某些特定场景下，即使某个算法的理论复杂度较高，也可能因为其他因素的考虑而选择使用。