排序趟数与序列的原始状态无关的排序方法是

基于你的前言，我明白你正在寻找一种排序方法，它不受序列的原始状态的影响。这种排序方法被称为"冒泡排序"。

冒泡排序是一种简单的比较排序算法。它通过依次比较相邻的元素，并交换它们的位置来进行排序。在每一趟排序中，较大的元素会像气泡一样 "冒泡" 到序列的末尾，因此得名冒泡排序。

冒泡排序的过程如下：
1. 从序列的第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素。
2. 如果顺序不正确（前一个元素大于后一个元素），则交换这两个元素的位置。
3. 继续比较下一对相邻元素，重复上述步骤，直到达到序列的末尾。
4. 重复执行以上步骤，直到没有需要交换的元素。

冒泡排序的特点是每趟排序都会将一个最大（或最小）的元素放置到正确的位置上，并且它的排序趟数是固定的，与序列的原始状态无关。尽管冒泡排序的时间复杂度较高（O(n^2)），但在某些特定情况下，它可能是一个简单且可行的排序选择。

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以下是冒泡排序对任意12个数字的排序过程图解：


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以下是选择排序对任意12个数字的排序过程图解：


3. 插入排序

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以下是插入排序对任意12个数字的排序过程图解：


4. 快速排序

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以下是快速排序对任意12个数字的排序过程图解：


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归并排序是一种基于分治思想的排序算法，它的工作原理是将原始序列划分成若干个子序列进行递归排序，然后将排序后的子序列再合并成一个有序序列。

以下是归并排序对任意12个数字的排序过程图解：


以上是五种排序算法对任意12个数字的排序过程图解，您可以对比它们的不同之处，选择适合您的应用场景的算法进行使用。

pandas序列排序

回答: 在pandas中，可以使用sort_values()方法对序列进行排序。默认情况下，sort_values()方法按照升序排序，将NaN值放在最后。例如，对于一个序列s，可以使用s.sort_values()来对其进行排序。\[1\]如果需要按照降序排序，可以将ascending参数设置为False。另外，可以使用inplace参数来决定是否就地对原始序列进行排序，如果设置为True，则原始序列会被排序，如果设置为False，则原始序列不会改变，返回一个有序的序列。\[2\]此外，还可以使用sort_index()方法按照索引的值进行排序。例如，对于一个带有索引的序列s，可以使用s.sort_index()来按照索引的值进行排序。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pandas 学习 第3篇：序列的处理（排序、连接、替换、更新和缺失值）](https://blog.csdn.net/albh81462/article/details/101662839)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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