你有没有想过，为什么网购时总能按销量、价格或评分快速筛选商品？这背后其实藏着程序员常用的排序方法。排序不只是算法课上的概念，它早已悄悄融入我们的数字生活。
电商平台：快速匹配你的购物偏好
当你在某宝上点一下“价格从低到高”，系统瞬间完成成千上万条数据的重新排列。这里常用的是快速排序（Quick Sort），因为它平均性能优秀，适合处理大规模动态数据。虽然最坏情况会退化，但在实际商品列表中很少触发。
def quick_sort(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 quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)音乐播放器：让歌单井井有条
打开网易云音乐，选择“按添加时间排序”或“按歌曲名称排序”，这时插入排序（Insertion Sort）就派上了用场。尤其是你往歌单里新增几首歌时，数据量小且基本有序，插入排序效率比很多高级算法还高。
它就像你在整理书架，每次拿一本新书，找到合适位置插进去，简单直接。
考试成绩管理系统：稳定又可靠
学校教务系统要按总分排名，相同分数还得按学号排。这时候归并排序（Merge Sort）成了首选。它是稳定的排序算法，不会打乱相等元素的原始顺序，而且时间复杂度始终是 O(n log n)。
比如两个学生分数一样，系统自动按学号靠前的排上面，家长查成绩时也不会质疑“为啥他比我孩子靠后”。
手机联系人：滑动字母快速定位
通讯录按姓氏拼音排序，通常使用桶排序（Bucket Sort）结合快速排序。把 A-Z 分成 26 个桶，每个桶内再单独排序。这样你在屏幕上滑动字母索引时，响应飞快，体验顺滑。
这种组合策略在移动端很常见，既利用了数据分布特性，又控制了单个排序的数据量。
外卖平台：谁先出餐一目了然
餐厅后厨的接单屏上，订单常按预计送达时间排序。由于时间是整数且范围有限，计数排序（Counting Sort）就能高效搞定。它不靠比较，而是统计频次，适合小范围整数排序，复杂度可降到 O(n+k)。
厨师一眼看到最先要出餐的单子，避免用户饿着肚子打电话催。