在上篇【Python 排序算法】—— 基本排序算法中，介绍的 3 种排序算法都拥有 `O(n^2)` 的运行时间。这些排序算法还有几种变体，其中的稍微快一些。但是，在最坏的情况和平均情况下，它们的性能还是 `O(n^2)`。然而，我们可以利用一些复杂度为 `O(nlogn)` 的更好的算法。这些更好的算法的秘诀就是，采用分而治之\((divide-and-conquer)\)的策略。也就是说，每一个算法都找了一种方法，将列表分解为更小的子列表。随后，这些子列表在递归地排序。理想情况下，如果这些子列表的复杂度为 `log(n)`，而重新排列每一个子列表中的数据所需的工作量为 `n`，那么，这样的排序算法总的复杂度就是 `O(nlogn)`。
