Python 标准库以及 Python 的高级特性提供了多种排序和搜索算法的实现，但直接内置于 Python 中的排序和搜索函数主要集中在列表（List）对象上。下面是一些常见的排序和搜索方法及其时间复杂度：
排序算法
1. list.sort() 和 sorted()
- 描述：
list.sort()是列表的原地排序方法，不返回新列表；而sorted()是内置函数，可以对任何可迭代对象进行排序，返回一个新的列表。 - 默认排序：两者都默认为升序排序，可以通过
key和reverse参数进行调整。 - 时间复杂度：Python 的
list.sort()和sorted()在实现上通常使用 Timsort 算法，这是一种结合了归并排序（Merge Sort）和插入排序（Insertion Sort）的混合排序算法。在最坏情况下的时间复杂度为 O(n log n)，但实际性能往往更优。
2. 自定义排序
- 描述：通过
key参数，你可以指定一个函数来提取比较的关键字，这允许你对复杂对象进行排序。 - 时间复杂度：这依赖于你提供的
key函数的复杂度以及排序算法本身。但通常情况下，排序算法本身的时间复杂度为 O(n log n)。
搜索算法
Python 标准库中并没有直接提供类似于二分搜索（Binary Search）这样的高级搜索算法函数（对于列表而言），但你可以通过编写自己的函数来实现这些算法。
1. 线性搜索（Linear Search）
- 描述：遍历列表，逐个比较元素直到找到目标元素或遍历完整个列表。
- 时间复杂度：O(n)，其中 n 是列表的长度。
2. 二分搜索（Binary Search）
- 描述：二分搜索算法在有序列表中查找特定元素。它通过不断将列表分成两半来缩小搜索范围，直到找到元素或搜索范围为空。
- 时间复杂度：O(log n)，其中 n 是列表的长度。
- 注意：Python 标准库没有直接提供二分搜索的函数，但你可以通过编写自己的函数或使用
bisect模块中的函数（如bisect_left()和bisect_right()），这些函数通常用于维护已排序的列表，但它们也可以用于搜索。
总结
- Python 提供了高效的排序方法
list.sort()和sorted()，它们通常使用 Timsort 算法，时间复杂度为 O(n log n)。 - 对于搜索，Python 没有直接提供二分搜索等高级算法的函数，但你可以通过编写自己的函数来实现。
- 线性搜索的时间复杂度为 O(n)，而二分搜索的时间复杂度为 O(log n)，但二分搜索要求列表是有序的。
