排序，是计算机科学中最为基础也是最为重要的课题之一。在实际应用中，我们常常需要对大量数据进行快速、高效的排序，以满足各种业务需求。然而，在追求排序算法的高效性的同时，我们也需要关注到内存的使用效率。那么，在众多的排序方法中，哪种排序方法要求的内存量最大呢？

首先，我们需要明确一点，排序算法的内存需求主要取决于两个因素：数据量的大小和排序算法本身的复杂度。对于相同的数据量，不同的排序算法所需的内存量是不同的。而对于相同的排序算法，数据量越大，所需的内存量也越大。

在众多的排序算法中，归并排序是一种要求内存量较大的排序方法。归并排序的基本思想是将待排序的序列不断拆分，直至每个子序列只有一个元素，然后将相邻的子序列进行合并，合并过程中需要额外的内存空间来存储临时数据。因此，归并排序的内存需求与待排序数据的数量成正比，要求的内存量较大。

然而，在实际应用中，我们还需要考虑到排序算法的运行时间和稳定性等因素。例如，快速排序虽然在最好情况下具有较高的时间效率，但在最坏情况下会退化到O(n^2)的性能，而且其稳定性也无法保证。相比之下，归并排序虽然要求的内存量较大，但其时间效率和稳定性都较好，因此在实际应用中也有较多的应用。

除了归并排序，还有一些其他的排序算法也可能要求较多的内存，如计数排序、基数排序等。这些排序算法在处理特定类型的数据时，可以取得非常高的时间效率，但同时也可能要求较多的内存。

综上所述，归并排序是一种要求内存量较大的排序方法。然而，在实际应用中，我们需要根据具体的需求和条件，选择最合适的排序算法。在追求排序算法的高效性的同时，也需要关注到内存的使用效率，以实现最佳的性能。