您好！我写了一个升序的方法供您参考：
请注意,要在 idle 中运行这个方法,并输入你希望的值
下面讲解一下：
方法体的第一句用于把你输入的数字储存在列表中,这句可以用于其他许多场合
后续的代码就是不断地递归,从而达到升序的效果
有不懂的可以问我哦～望采纳！
如下：
①.、index函数：用于从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置.
python中index函数怎么用?
Python中index方法检测字符串中是否包含子字符串 str ,如果指定 beg（开始） 和 end（结束） 范围,则检查是否包含在指定范围内,该方法与 python find方法一样,只不过如果str不在string中会报一个异常.
index函数一般用处是在序列中检索参数并返回第一次出现的索引,没找到就会报错.
Python中的sort()方法用于数组排序,本文以实例形式对此加以详细说明：
第一段：基本形式
列表有自己的sort方法,其对列表进行原址排序,既然是原址排序,那显然元组不可能拥有这种方法,因为元组是不可修改的.
如果需要一个排序好的副本,同时保持原有列表不变,怎么实现呢
注意：y = x[:] 通过分片操作将列表x的元素全部拷贝给y,如果简单的把x赋值给y：y = x,y和x还是指向同一个列表,并没有产生新的副本.
另一种获取已排序的列表副本的方法是使用sorted函数：
sorted返回一个有序的副本,并且类型总是列表,如下：
print sorted('Python') #['P', 'h', 'n', 'o', 't', 'y']
第二段：自定义比较函数
可以定义自己的比较函数,然后通过参数传递给sort方法：
第三段：可选参数
sort方法还有两个可选参数：key和reverse
①.、key在使用时必须提供一个排序过程总调用的函数：
x = ['mmm', 'mm', 'mm', 'm' ]x.sort(key = len)print x # ['m', 'mm', 'mm', 'mmm']
主要原因,内置函数用C写的.在Python语言内无论如何造不出内置函数的轮子.这也是通常C跟C++语言用户更喜欢造基础算法的轮了的原因.因为C/C++用户真有条件写出匹敌标准库的算法,但很多高级语言不行,不是程序员技术差,是客观条件就根本做不到.
你比如说Java语言没人造字符串的轮子,C++光一个字符串类就有无数多的实现.是因为C+用户更喜欢写字符串类吗?显然不是,一方面是因为Java语言内没法造出匹敌Java内置标准库算法的轮子,而C++真的可以,另外一个比较惨的原因是C++标准库的字符串功能太弱了,大多数高级语言的字符串类功能都比C+标准库字符串类功能更强.
写C++的时候一大错觉就是我觉着我能比标准库还快,同样的道理放在Python里面也同样适用,不管是Python各种常用package或内建函数,基本上都针对实用场景作了优化,自己手写的算法一般是比不上内建算法效率的,这也是为什么用Python时不鼓励自己造轮子的原因.
因为python内置的sort是用c语言写的,如果你用c语言或者c++写的话肯定是可以做到一样快的至于为什么python计算效率比c语言能慢100倍这个具体的原理我不清楚,不过鉴于知乎上已经有很多大佬解释过这个问题,我就不今天这一节班门弄斧了
还有底下扯timsort的,快排序是所有比较排序算法里平均性能最优的一族算法,像C++和rust里的unstable_sort都是用的快排序.可能在一些情况下,比如数组几乎有序时,timsort会比快排序快.但是你随便给一个数组,比如像题主那样随机一个一百万大小的数然后排序,timsort是绝对不可能比快排序快的.绝对不可能.快的这100倍和timsort屁关系都没有.
我是C/C++程序员,我可以很负责的告诉你,在用天下现有所有高级语言进行排序的问题上,C要是认了第二,则没人敢认第一.所以,我猜,Python以及好多其他高级语言,都会时不时直接上C语言写的静态库和动态库.我自己也造了不少轮子,有部分是因为刚刚起步,对系统API和函数库不熟悉,找不到适合的,所以自己造轮子,后来发现了有更好的,我把我写的抛弃了.但这里也不排除有一部分是因为我个人觉得还有优化的空间,所以自己用C语言重新造了一个轮子,这样效率比现成的更优.
所以说,要论高级语言的鼻祖,还真非C莫属,从执行效率上讲,别说python,JAVA,C#,VB,甚至C的亲儿子C++,在同一个程序员手中,都没法与C抗衡,所以说,这些语言都是排着队等着被C吊打的,也正因为如此,所以,像python这类高级语言,有自带函数可用的,最好别想着自己重新造轮子,因为你不可能造出比自带函数更快的轮子.
内置库函数都是用C实现的,肯定要比手写的Python程序执行效率更高,此外内置排序Timsort相比本科课程上学的时间复杂度为Onlogn的排序算法做了很多常数优化,所以对于普通人而言,不要希望纯手写出来的东西效率能和标准库相当了.另外,题主写的排序是过不了LeetCode上的裸排序题目的,随机选取pivot对于快速排序是最基本的优化虽然题主排的是随机数,现在这么选肯定不是效率低的主要原因.
所以说了,py几乎得把自己的循环体拆了,这就是py和c/c++的性能差距,必须尽量用内置函数和numpy来处理数据,一旦手写循环体.,那你就得知道这可能得慢百倍,像用opency的py版时你不小心写个双循环来处理数据,那酸爽,而cppc#搞opencv就能随意用指针来写循环,这也是为啥他们其实不需要numpy这种组件,自身就有足够的性能和灵活度来处理这个.
一方面Python中sort函数是用C语言写的,C++内部的sort是由快排,直接插入和堆排序混合的,当数据量比较大的时候先用的快排,当数据量小的时候用直接插入,因为当数据量变小时,快排中的每个部分基本有序,接近直接插入的最好情况的时间复杂度O（n）,就比快排要好一点了.
另外一方面这个的底层实现就是归并排序.,只是使用了Python无法编写的底层实现,从而避免了Python本身附加的大量开销,速度比我们自己写的归并排序要快很多,所以说我们一般排序都尽量使用sorted和sort.
升序和降序的函数分别是 在B1中输入或复制粘贴下列公式 =RANK(A1,A:A,1) 或 =RANK(A1,A:A)
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