还有底下扯timsort的，快排序是所有比较排序算法里平均性能最优的一族算法 ， 像C++和rust里的unstable_sort都是用的快排序 。可能在一些情况下 ， 比如数组几乎有序时，timsort会比快排序快 。但是你随便给一个数组，比如像题主那样随机一个一百万大小的数然后排序，timsort是绝对不可能比快排序快的 。绝对不可能 。快的这100倍和timsort屁关系都没有 。
我是C/C++程序员，我可以很负责的告诉你，在用天下现有所有高级语言进行排序的问题上，C要是认了第二 ， 则没人敢认第一 。所以，我猜，Python以及好多其他高级语言，都会时不时直接上C语言写的静态库和动态库 。我自己也造了不少轮子，有部分是因为刚刚起步，对系统API和函数库不熟悉，找不到适合的 ， 所以自己造轮子，后来发现了有更好的，我把我写的抛弃了 。但这里也不排除有一部分是因为我个人觉得还有优化的空间，所以自己用C语言重新造了一个轮子，这样效率比现成的更优 。
所以说，要论高级语言的鼻祖，还真非C莫属 ， 从执行效率上讲，别说python，JAVA ， C#，VB，甚至C的亲儿子C++，在同一个程序员手中，都没法与C抗衡，所以说，这些语言都是排着队等着被C吊打的，也正因为如此 ， 所以 ， 像python这类高级语言，有自带函数可用的，最好别想着自己重新造轮子，因为你不可能造出比自带函数更快的轮子 。
内置库函数都是用C实现的，肯定要比手写的Python程序执行效率更高 ， 此外内置排序Timsort相比本科课程上学的时间复杂度为Onlogn的排序算法做了很多常数优化，所以对于普通人而言，不要希望纯手写出来的东西效率能和标准库相当了 。另外，题主写的排序是过不了LeetCode上的裸排序题目的，随机选取pivot对于快速排序是最基本的优化虽然题主排的是随机数 ， 现在这么选肯定不是效率低的主要原因 。
所以说了，py几乎得把自己的循环体拆了 ， 这就是py和c/c++的性能差距，必须尽量用内置函数和numpy来处理数据，一旦手写循环体 。 ， 那你就得知道这可能得慢百倍，像用opency的py版时你不小心写个双循环来处理数据，那酸爽，而cppc#搞opencv就能随意用指针来写循环，这也是为啥他们其实不需要numpy这种组件，自身就有足够的性能和灵活度来处理这个 。
Cpp内置的排序是快排和堆排的结合 ， 最坏时间复杂度为nlogn ， 而快排最坏是n2 。至于python内部的排序 ， 我认为是一个道理，不会简简单单是一个快排，举个简单例子，当你数据已经是有序的时候，再传入快排肯定就不合适 。那你设置排序函数的时候，是不是预先将他打乱，再进行快排会更好呢 。当然具体不会这么简单，只是我认为官方给的接口都是很精妙的，很值得学习 。
一方面Python中sort函数是用C语言写的，C++内部的sort是由快排，直接插入和堆排序混合的 ， 当数据量比较大的时候先用的快排，当数据量小的时候用直接插入 ， 因为当数据量变小时，快排中的每个部分基本有序 ， 接近直接插入的最好情况的时间复杂度O（n），就比快排要好一点了 。
另外一方面这个的底层实现就是归并排序 。 ， 只是使用了Python无法编写的底层实现，从而避免了Python本身附加的大量开销，速度比我们自己写的归并排序要快很多，所以说我们一般排序都尽量使用sorted和sort 。
python中对组合数据类型x进行排序的内置函数是python有两个内置的函数用于实现排序，一个是list.sort()函数，一个是sorted()函数 。
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