python 列表的sorted方法与排序算法的差异

一个初学python的小白考虑算法和时间复杂的空间复杂度太远了。

在家看书看到一个小问题说到了冒泡排序，本着急切想了解高大上算法的python小白就去研究了一下

冒泡排序算法：

lis = [9, 6, 8, 7, 5, 3, 1, 2]

for i in range(len(lis)):

    for j in range(len(lis)):

        if a[i] >= a[j]:
            pass
        else:
            lis[i], lis[j] = lis[j], lis[i]
print(lis)

结果如下：
[1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 9]


然后就是python的sroted方法：
print(sroted(lis,reverse=False)

结果如下：
[1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 9]

发现没有，两个方法得到的结果完全一样有木有？一个用了7行代码，而另一个就只有一行代码？我脑子瓦特啦？还用算法，还那么难学

第二天早上就迫不及待的找到导师问了一下：

导师给到的解答是这样的，简单理解来说就是，你就几个数据，用啥方法都行，你要是有巨量的数据你再试试？

然后我还真的找了大量的数据试了一下，π的数据100万位。

然后然后刺激的来了sorted运行时间为：

时间：0.014961004257202148

冒泡排序的运行时间为：

时间：45.61460757255554

what？？？？算法比用sorted方法整整多了四十多秒？

又去网上找了一下sorted的底层实现算法，发现用了一种

归并排序

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

def mergeSort(a):
    if len(a) <= 1:
        return a
    else:
        mid = len(a) // 2
        left = mergeSort(a[:mid])
        right = mergeSort(a[mid:])
        merge(left,right)
        return merge(left,right)

def main():
    a = [59,12,77,64,72,69,46,89,31,9]
    a1 = mergeSort(a)
    print(a1)

if __name__ == '__main__':
    main()

看着就比冒泡排序高级好吗？
总的来说，冒泡排序是很基础的排序方式，运算速度还是比较慢的，从上面看到两个方法的时间可以看到算法与算法之间的巨大差异。

同志们加油学习吧，加油，好好学习，天天向上！！！