import random, timeit#Qucik sortdef quick_sort(A,first,last):    global Qs,Qc    if first>=last: return    left, right= first+1, last    pivot = A[first]    while left <= right:        while left <=last and A[left]<pivot:            Qc= Qc+1            left= left + 1        while right > first and A[right] >= pivot:            Qc=Qc+1            right = right -1        if left <= right:               A[left],A[right]=A[right],A[left]            Qs = Qs+1            left= left +1            right= right-1    A[first],A[right]=A[right],A[first]    Qs=Qs+1    quick_sort(A,first,right-1)    quick_sort(A,right+1,last)#Merge sortdef merge_sort(A, first, last): # merge sort A[first] ~ A[last]    global Ms,Mc    if first >= last: return    middle = (first+last)//2    merge_sort(A, first, middle)    merge_sort(A, middle+1, last)    B = []    i = first    j = middle+1    while i <= middle and j <= last:        Mc=Mc+1        if A[i] <= A[j]:            B.append(A[i])            i += 1        else:            B.append(A[j])            j += 1    for i in range(i, middle+1):         B.append(A[i])        Ms=Ms+1    for j in range(j, last+1):        B.append(A[j])    for k in range(first, last+1): A[k] = B[k-first]#Heap sortdef heap_sort(A):    global Hs, Hc    n = len(A)    for i in range(n - 1, -1, -1):        while 2 * i + 1 < n:            left, right = 2 * i + 1, 2 * i + 2            if left < n and A[left] > A[i]:                m = left                Hc += 1            else:                m = i                Hc += 1            if right < n and A[right] > A[m]:                m = right                Hc += 1            if m != i:                A[i], A[m] = A[m], A[i]                i = m                Hs += 1            else:                break                               我編寫的代碼告訴我們用 3 種排序方式對列表大小 n（數字輸入）進行排序需要多長時間。然而，我發現我的結果非常出乎意料。