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一：快速排序

二：合并排序

三：冒泡排序

四：插入排序

五：选择排序

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一：快速排序

def quicksort(arr):  
    if len(arr) <= 1:  
        return arr  
    pivot = arr[len(arr) // 2]  
    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 quicksort(left) + middle + quicksort(right)

快速排序的基本思想是选择一个基准元素，将数组分成小于、等于和大于基准的三个子数组，然后递归地对左右两个子数组进行快速排序，最终得到有序数组。在这个实现中，我们使用Python的列表推导式来生成左右两个子数组，最后将三个子数组合并为一个有序数组。时间复杂度为O(nlogn)。

二：合并排序

def merge_sort(arr):  
    if len(arr) <= 1:  
        return arr  
    mid = len(arr) // 2  
    left = merge_sort(arr[:mid])  
    right = merge_sort(arr[mid:])  
    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 += left[i:]  
    result += right[j:]  
    return result

合并排序的基本思想是将数组分成两半，分别对左右两个子数组进行排序，然后将两个有序的子数组合并为一个有序数组。在这个实现中，我们使用递归的方式对左右两个子数组进行排序，然后使用一个辅助函数merge将两个有序的子数组合并为一个有序数组。时间复杂度为O(nlogn)。

三：冒泡排序

def bubble_sort(arr):  
    n = len(arr)  
    for i in range(n):  
        for j in range(0, n-i-1):  
            if arr[j] > arr[j+1]:  
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]  
    return arr

这个冒泡排序函数会按照从小到大的顺序对输入的列表进行排序。具体来说，它会重复地遍历列表，比较相邻的两个元素，如果它们的顺序错误就交换它们的位置。这个过程会一直重复直到整个列表被排序。

这个函数的时间复杂度是O(n^2)，其中n是列表的长度。这意味着对于大量的数据，冒泡排序可能不是最高效的排序算法。对于更大的数据集，你可能需要使用更高效的排序算法，如归并排序、快速排序或堆排序。

四：插入排序

def insertion_sort(arr):  
    for i in range(1, len(arr)):  
        key = arr[i]  
        j = i-1  
        while j >=0 and key < arr[j] :  
                arr[j+1] = arr[j]  
                j -= 1  
        arr[j+1] = key  
    return arr

插入排序的工作方式是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。

五：选择排序

def selection_sort(arr):  
    n = len(arr)  
    for i in range(n):  
        min_idx = i  
        for j in range(i+1, n):  
            if arr[min_idx] > arr[j]:  
                min_idx = j  
        arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]  
    return arr