直接回答：Python 的 sorted() 和 list.sort() 用的是 Timsort——Tim Peters 2002 年专为 CPython 设计的混合算法，结合了归并排序和二分插入排序，最坏时间复杂度 O(n log n)，对现实中常见的"部分有序"数据能接近 O(n)。它稳定：相等元素的相对顺序排序后保持不变。Java 的对象数组排序、Android 运行时也采用了同一算法。
展开解析：核心流程分三步。第一，从左到右扫描出天然有序的 run（连续递增段直接利用，严格递减段原地反转后利用）；第二，如果 run 太短（小于 minrun，根据数组长度取 32–64 之间），用二分插入排序把它扩充到 minrun，因为小规模数据上插入排序常数最小；第三，把 run 压入栈，并维护两条不变式（栈顶三个 run 的长度满足 A > B + C 且 B > C），不满足时按规则归并相邻 run。归并时用 galloping（疾跑）模式：发现一段连续元素都小于另一段时切换为指数搜索批量搬运，减少逐个比较的开销。
稳定性的来源：归并时左右两段元素相等时优先取左段（先出现者），所以相等键不交换顺序。配合 key 函数（每个元素只计算一次键值，等价于装饰-排序-反装饰模式），可以实现多级排序：先按次要键排，再按主要键排，稳定性保证次要键的顺序不被打乱，无需写复杂的组合比较器。
实践要点：sorted() 返回新列表、list.sort() 原地且返回 None；reverse=True 不是靠反转结果实现的，而是调整比较方向，依然稳定；functools.cmp_to_key 只用于兼容老式比较函数。
追问方向：minrun 为什么取 32–64？galloping 在什么数据分布下会退化？
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