编程题的排序美观度可以从以下几个方面来考虑：
代码简洁性：
代码应该尽可能简洁，避免冗余和复杂的逻辑。例如，插入排序和冒泡排序的代码相对简单，易于理解。
可读性：
代码应该具有良好的可读性，使用有意义的变量名和注释，使得其他开发者能够快速理解代码的意图和逻辑。
效率：
排序算法的效率也是一个重要的考量因素。虽然简单的排序算法如冒泡排序和选择排序易于实现，但它们的时间复杂度较高（O（n^2）），在处理大数据集时可能不够高效。快速排序、归并排序等算法在效率上表现更好，但实现起来相对复杂一些。
稳定性：
稳定排序算法可以保持相等元素的相对顺序。如果这一特性对题目有特殊要求，则需要在选择排序算法时予以考虑。
递归与迭代：
递归算法如快速排序和归并排序在代码结构上更为简洁，但可能会受到栈空间限制。迭代算法如插入排序和冒泡排序虽然代码稍长，但在处理大数据集时可能更稳定。
代码风格：
遵循一致的代码风格，如使用空格、缩进和换行来提高代码的可读性。
冒泡排序
```python
def bubble_sort（arr）:
n = len（arr）
for i in range（n）:
for j in range（0, n-i-1）:
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
return arr
```
选择排序
```python
def selection_sort（arr）:
n = len（arr）
for i in range（n）:
min_idx = i
for j in range（i+1, n）:
if arr[j] < arr[min_idx]:
min_idx = j
arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]
return arr
```
插入排序
```python
def insertion_sort（arr）:
for i in range（1, len（arr））:
key = arr[i]
j = i - 1
while j >= 0 and key < arr[j]:
arr[j + 1] = arr[j]
j -= 1
arr[j + 1] = key
return arr
```
快速排序
```python
def quick_sort（arr）:
if len（arr） <= 1:
return arr
pivot = arr[len（arr） // 2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
middle = [x for x in arr if x == pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
return quick_sort（left） + middle + quick_sort（right）
```
通过以上代码示例，可以根据具体需求和场景选择合适的排序算法，并在实现时注意代码的简洁性和可读性。