写个归并排序吧~

def merge_sort(arr):
	if not arr or len(arr) == 1:
		return arr
	mid = (len(arr) - 1) // 2
	return merge(merge_sort(arr[: mid + 1]), merge_sort(arr[mid + 1 :])) 
	# 注意一定是 mid + 1, 而不是 mid, 
	# 因为要保证两个子序列都严格小于原来的序列, 而 0 <= mid < len(arr) - 1 是确定的

def merge(p, q):
	res = []
	i, j = 0, 0
	while i < len(p) and j < len(q):  # 双指针同向选择性移动, 注意终止条件
		if p[i] <= q[j]:
			res.append(p[i])
			i += 1
		else:
			res.append(q[j])
			j += 1
	return res + p[i:] + q[j:]

def quick_sort(arr):
	if not arr or len(arr) == 1:
		return arr
	k, new_arr = partition(arr)
	return quick_sort(new_arr[:k]) + [new_arr[k]] + quick_sort(new_arr[k + 1 :])
    # 保证子序列一定严格小于原序列	
	
def partition(arr):
	tmp = arr[-1]
	i, j = 0, 0
	while j < len(arr):
		if arr[j] <= tmp:
			arr[j], arr[i] = arr[i], arr[j]  # 交换
			i += 1
		j += 1
	return i - 1, arr # 保证分界点 i - 1 上的值一定是 tmp
			
# 测试通过
arr = [2, 1, 3, 4, 5, 10, 3, 2, 9]
for i in range(len(arr) + 1):
    sorted_arr = merge_sort(arr[:i])
    print(sorted_arr)

分治思维，双指针思维，一般要使用新的存储来返回值