编程题的排序方法可以按照以下步骤进行，以确保代码的可读性和效率：
选择合适的排序算法
冒泡排序：简单直观，但时间复杂度为O（n^2），适用于小规模数据。
插入排序：简单易懂，时间复杂度为O（n^2），适用于小规模数据或部分有序数据。
选择排序：每次选择最小元素放到已排序部分末尾，时间复杂度为O（n^2），效率较低。
快速排序：平均时间复杂度为O（nlogn），适用于大规模数据，且效率高。
归并排序：时间复杂度为O（nlogn），稳定排序，适用于大规模数据。
堆排序：时间复杂度为O（nlogn），效率较高，但需要额外空间。
编写清晰易懂的代码
使用有意义的变量名，避免使用过于简短或模糊的名称。
适当添加注释，解释代码的主要逻辑和步骤。
保持代码结构清晰，避免过长的函数或过多的嵌套。
优化代码
减少不必要的比较和交换操作。
利用数据结构和算法特性，如分治法、动态规划等。
避免重复计算，尽量使用缓存结果。
测试和验证
编写测试用例，覆盖各种边界情况和常见输入。
使用断言或单元测试来验证代码的正确性。
性能测试，确保算法在不同规模数据下的表现符合预期。
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
示例
arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
print（bubble_sort（arr）） 输出： [11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]
```
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）
示例
arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
print（quick_sort（arr）） 输出： [11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]
```
通过以上步骤和示例代码，你可以编写出既好看又高效的排序程序。