Python实现：

def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        # 最后i个元素已经有序
        for j in range(0, n-i-1):
            if arr[j] > arr[j+1]:
                # 交换相邻元素
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
    return arr

# 示例
data = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
print("冒泡排序结果:", bubble_sort(data.copy()))

特点：

• 时间复杂度：O(n²) - 最坏和平均情况
• 空间复杂度：O(1) - 原地排序
• 稳定排序算法
• 适用于小规模数据集

Python实现：

def selection_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        # 找到未排序部分的最小值
        min_idx = i
        for j in range(i+1, n):
            if arr[j] < arr[min_idx]:
                min_idx = j
        # 将最小值交换到已排序部分的末尾
        arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]
    return arr

# 示例
data = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
print("选择排序结果:", selection_sort(data.copy()))

特点：

• 时间复杂度：O(n²) - 所有情况
• 空间复杂度：O(1) - 原地排序
• 不稳定排序算法
• 交换次数少于冒泡排序

Python实现：

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]  # 选择中间元素作为基准
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

# 示例
data = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
print("快速排序结果:", quick_sort(data.copy()))

特点：

• 时间复杂度：平均O(n log n)，最坏O(n²)
• 空间复杂度：O(log n) - 递归调用栈
• 不稳定排序算法
• 实际应用中非常高效

Python实现：

def merge_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    # 分割列表
    mid = len(arr) // 2
    left = merge_sort(arr[:mid])
    right = merge_sort(arr[mid:])
    # 合并已排序的子列表
    return merge(left, right)

def merge(left, right):
    result = []
    i = j = 0
    while i < len(left) and j < len(right):
        if left[i] < right[j]:
            result.append(left[i])
            i += 1
        else:
            result.append(right[j])
            j += 1
    result.extend(left[i:])
    result.extend(right[j:])
    return result

# 示例
data = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
print("归并排序结果:", merge_sort(data.copy()))

特点：

• 时间复杂度：O(n log n) - 所有情况
• 空间复杂度：O(n) - 需要额外存储空间
• 稳定排序算法
• 适用于大数据集和外部排序

sorted()函数：

# 返回新的排序列表，原列表不变
numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6]
sorted_numbers = sorted(numbers)
print(sorted_numbers)  # [1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 9]

# 支持自定义排序
words = ["apple", "Banana", "cherry", "Date"]
sorted_words = sorted(words, key=lambda s: s.lower())
print(sorted_words)  # ['apple', 'Banana', 'cherry', 'Date']

# 降序排序
sorted_desc = sorted(numbers, reverse=True)
print(sorted_desc)  # [9, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 1]

list.sort()方法：

# 原地排序，直接修改原列表
numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6]
numbers.sort()
print(numbers)  # [1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 9]

# 自定义排序
words = ["apple", "Banana", "cherry", "Date"]
words.sort(key=lambda s: s.lower())
print(words)  # ['apple', 'Banana', 'cherry', 'Date']

# 降序排序
numbers.sort(reverse=True)
print(numbers)  # [9, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 1]