有哪些高阶排序算法？时间复杂度为O(nlogn)的算法有哪些？用Python怎么写快速排序？用Python怎么写归并排序？ +o+ 用Python写算法

快速排序

快速排序在排序时主要进行两部操作。

1. 随机选取一个基准值，随机值可以选择第一个值，但建议从中间选择减少遇到最坏状况的概率（随机值选取到最大值或者最小值时最坏状况）
2. 将所有数据和基准值对比，将大于基准值的数据放入基准值右侧，小于基准值的数据放入基准值左侧
3. 在左右两侧再次选择基准值重复上述操作。（可选择递归或栈的方式）
   快速排序对元素交互有单边循环法和双边循环法两种方法，下图所示为单边循环法，而代码使用的则是双边循环法。
   

def quick(data, start, end):
    """用递归的方式进行快速排序"""
    # 判断是否需要跳出递归
    if start >= end:
        return
    print(start, end)

    # 先选择一个需要排序的元素
    n = data[start]
    # 从列表左右两边分别向列表中心寻找
    left = start
    right = end
    while left != right:
        while data[right] >= n and left < right:
            right -= 1
        data[left] = data[right]
        while data[left] < n and left < right:
            left += 1
        data[right] = data[left]
    data[right] = n

    # 左右分支分别开始递归
    # 左子支递归
    quick(data, start, left-1)
    # 右子支递归
    quick(data, left+1, end)

归并排序

归并排序采用了分治法的思想。

1. 将序列分解为单个元素的序列
2. 将序列逐对合并，从头开始比较序列中的元素，将最小的元素取出放入新序列，然后对比下一个，直到其中一个序列为空，把另一个序列剩余部分放入新序列即可。
3. 用递归或者栈来重复上述操作
   
   归并排序中递归比较复杂。.如果不清楚代码执行过程可以尝试使用断点调试来查看。

# 归并排序
def merge(data):
    # 递归退出条件（列表长度小于等于1）
    if len(data) <= 1:
        return data
    # 二分分解法
    middie = len(data)//2

    left = merge(data[:middie])
    right = merge(data[middie:])

    # 左右列表的游标
    left_cur = 0
    right_cur = 0
    # 将当前left于right排序后放入新列表\
    new = []
    # 判断是否有列表已经全部取出
    while left_cur < len(left) and right_cur < len(right):
        # 如果左列表比右列表大就将右列表中的值给新列表
        if left[left_cur] > right[right_cur]:
            new.append(right[right_cur])
            right_cur += 1
        # 否则执行相反操作
        else:
            new.append(left[left_cur])
            left_cur += 1
    # 将列表中剩余的元素给新列表
    new += left[left_cur:]
    new += right[right_cur:]
    # 返回新列表
    return new