题目：如果有1000个分值，需要快速找到前10个是什么（并排序），怎么算更快
本人想到的是插入排序法：先将前10个排序作为初步结果(default_list)，然后对剩余990个(rest_list)进行循环，每个值（rest_number)与default_list中的值比较，如果比里面的某个值大，那么删掉里面最小的。保持default_list只有10个值。等rest_list循环完毕，那么最终default_list结果TOP10。
里面有个细节
1 本人想到利用python自带的sorted函数，自认为是个比较慢的排序函数，但是对于10个值的排序，性能影响不大。于是我想到，开始就对default_list排序，这样最小值就是default_list[0]，不需要再看其他的了。即rest_number>default_list[0]，则说明结果会发生变化。去掉default_list[0]，加上rest_number。但是，rest_number不一定是最小的，所以改变后需要再次排序，这就产生了我写的第一个函数insert_sort
2 如果不用sorted函数，严格按照插入排序，也就是需要找出到底rest_number排在哪个地方，于是要费点心思多写几行代码。默认sort是从小到大，假设是
[1,2,3,4,6,7,8,9,10,11]，插入个5。个人喜欢用大于号，所以就从右往左对比，找到rest_number>default_list[i]（i=3）。还得去掉最左边的值（最小，所以得去掉），所以新的列表是[1:i+1](也就是[2,3,4])+[rest_number]（也就是[5])+[i+1:]（也就是[6,7,8,9,10,11]）得到最终default_list=[2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]
看上去比较复杂，但实际运算却快了一些，这是第二个函数iso_insert_sort
与同学交流了下，他推荐我用二分法排序，先算出1000个值的均值，取大于它的值，得到约500个。再取均值，取大于的。当取到20以内时停止，将剩下十几个进行排序，并取前10个。看上去这个性能比较好，想想1000个值循环6次左右就到了20内了，第一次1000个值与均值对比，第二次500。总共只要对比不到2000次即可。而插入排序法要对比至少990次，最多990*10次。 第三个函数dichotomy_sort
到底哪个好呢？本人写了个程序将三个函数进行测试。为了增加复杂度，我将1000个取TOP10改成10000个取TOP100，再循环20次。
代码如下：
结果如下
i 0.00399994850159 iso 0.00399994850159 d 0.00300002098083
i 0.00600004196167 iso 0.00500011444092 d 0.00699996948242
i 0.00699996948242 iso 0.00600004196167 d 0.00800013542175
i 0.00800013542175 iso 0.00699996948242 d 0.0110001564026
i 0.0090000629425 iso 0.0090000629425 d 0.0140001773834
i 0.00999999046326 iso 0.0090000629425 d 0.0160000324249
i 0.010999917984 iso 0.00999999046326 d 0.0190000534058
i 0.0130000114441 iso 0.0119998455048 d 0.0249998569489
i 0.0130000114441 iso 0.0120000839233 d 0.0239999294281
i 0.0139999389648 iso 0.0130000114441 d 0.0260000228882
i 0.0149998664856 iso 0.0139999389648 d 0.0299999713898
i 0.0169999599457 iso 0.0160000324249 d 0.0329999923706
i 0.0169999599457 iso 0.0159997940063 d 0.0350000858307
i 0.018000125885 iso 0.0169999599457 d 0.0380001068115
i 0.0199999809265 iso 0.0179998874664 d 0.0409998893738
i 0.0240001678467 iso 0.0190000534058 d 0.0450000762939
i 0.0209999084473 iso 0.0199999809265 d 0.0460000038147
i 0.0250000953674 iso 0.0210001468658 d 0.0490000247955
i 0.0230000019073 iso 0.0209999084473 d 0.0529999732971
i 0.0230000019073 iso 0.0220000743866 d 0.0539999008179
Insert_sort method costs: 0.298000097275
Iso_Insert_sort method costs: 0.270999908447
Dichotomy_sort method costs: 0.577000379562
结论：
iso_insert_sort最快（但代码写起来费点心思），insert_sort其次。二分法最慢。
当TOPn与总数数量级越近，二分法越有快（也就是说二分法本身要比插入法快），反之取样越少，还是插入法更好。
讨论：
从结果看出，排序算法尽管循环重复的代码上完全一样，但运行时间普遍越来越长，二分法最严重，开始与插入法差不多，而后来明显比插入法慢很多，不知什么原因。
代码肯定是有待优化的，本人实力有限，可能因为编程能力导致算法因素小于编写因素导致结论不符实际，这种情况也难免。
————更新————
上述问题已经在http://bbs.csdn.net/topics/390745463?page=1#post-397064902 讨论过，确实为本人代码问题。
实际效果依然是二分法最好，而对于100/10000这种数量级差的话，heapq函数的性能最好。 详见该帖子