python sort 实现

Python中可以使用内置的sort()函数来实现排序。sort()函数可以直接对列表进行排序，不需要创建新的副本。下面是一个示例代码：

my_list = [5, 2, 9, 1, 7]
my_list.sort()
print(my_list)

这段代码将会输出 `[1, 2, 5, 7, 9]`，表示列表已经按照升序进行了排序。

你也可以使用sorted()函数来对可迭代对象进行排序，它会返回一个新的已排序的列表，而不会修改原始列表。下面是一个示例代码：

my_list = [5, 2, 9, 1, 7]
sorted_list = sorted(my_list)
print(sorted_list)

这段代码将会输出 `[1, 2, 5, 7, 9]`，同时原始列表my_list保持不变。

除了默认的升序排序，sort()和sorted()函数还支持传入额外的参数来指定排序规则，例如reverse参数可以用来进行降序排序。例如：

my_list = [5, 2, 9, 1, 7]
my_list.sort(reverse=True)
print(my_list)

这段代码将会输出 `[9, 7, 5, 2, 1]`，表示列表已经按照降序进行了排序。

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merge sort python实现

merge sort是一种常见的排序算法，它的主要思想是将一个大的序列分成两个子序列，然后对这两个子序列分别进行排序，最后将排好序的子序列合并成一个有序的序列。在Python中，merge sort的实现方式有很多种，这里提供两种实现方式。

第一种实现方式是使用递归的方式实现merge sort。这种实现方式的核心思想是将一个序列不断地拆分成两个子序列，直到每个子序列只有一个元素，然后再将这些子序列合并成一个有序的序列。具体实现可以参考引用中的代码。

第二种实现方式是使用迭代的方式实现merge sort。这种实现方式的核心思想是使用一个循环来不断地将序列拆分成两个子序列，然后再将这些子序列合并成一个有序的序列。具体实现可以参考引用中的代码。

python实现DeepSort

DeepSort是一个基于深度学习的目标跟踪算法，主要用于视频中的行人跟踪和识别。它的实现涉及到多个模块，包括目标检测、特征提取、匹配和跟踪等。

以下是一个简单的DeepSort实现的步骤：

1. 目标检测：使用任何一种目标检测算法（如YOLO、SSD等）来检测出视频帧中的行人。

2. 特征提取：使用一个预训练的深度学习模型（如ResNet、VGG等）来提取被检测行人的特征向量。

3. 匹配：使用匈牙利算法将前一帧中的行人与当前帧中检测到的行人进行匹配。

4. 跟踪：使用卡尔曼滤波器来跟踪每个行人的运动轨迹。

5. 重检测：在一定的时间间隔内，对于没有被跟踪到的行人，使用目标检测算法重新检测，以保证跟踪的准确性。

以上是一个简单的DeepSort实现步骤，具体实现还需要根据具体应用场景进行调整和优化。具体实现可以参考开源代码，如github上的deep-sort等。