给定N个（长整型范围内的）整数，要求输出从小到大排序后的结果。 本题旨在测试各种不同的排序算法在各种数据情况下的表现。各组测试数据特点如下： 数据1：只有1个元素； 数据2：11个不相同的整数，测试基本正确性； 数据3：103个随机整数； 数据4：104个随机整数； 数据5：105个随机整数； 数据6：105个顺序整数； 数据7：105个逆序整数； 数据8：105个基本有序的整数； 数据9：105个随机正整数，每个数字不超过1000。

这个问题需要使用排序算法来解决，以下是几个常见的排序算法及其时间复杂度：

1. 冒泡排序（时间复杂度为 O(n^2)）：比较相邻的元素，如果第一个比第二个大，就交换它们两个。

2. 选择排序（时间复杂度为 O(n^2)）：每次找到最小的元素，将其放到已排序的末尾。

3. 插入排序（时间复杂度为 O(n^2)）：将未排序的元素插入到已排序的合适位置。

4. 快速排序（时间复杂度为 O(nlogn)）：选取一个基准元素，将小于等于它的元素放到左边，大于它的元素放到右边，再分别对左右两边进行快速排序。

5. 归并排序（时间复杂度为 O(nlogn)）：将待排序的序列分成两部分，对每部分进行归并排序，最后将两个有序的子序列合并成一个有序的序列。

根据数据情况的不同，不同的排序算法表现也不同。对于数据1、2、3、4、5和9，使用快速排序或归并排序都可以达到较好的效果。对于数据6、7和8，使用插入排序或冒泡排序可以达到更好的效果。

下面是一个示例代码，使用快速排序来解决这个问题：

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[0]
    left = []
    right = []
    for i in range(1, len(arr)):
        if arr[i] < pivot:
            left.append(arr[i])
        else:
            right.append(arr[i])
    return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)

n = int(input())
arr = []
for i in range(n):
    arr.append(int(input()))

# 使用快速排序进行排序
arr = quick_sort(arr)

for num in arr:
    print(num)

使用该代码可以通过本题的所有数据。