Tối ưu sắp xếp cho dữ liệu gần như đã có thứ tự

{
  "dac_diem_du_lieu": "Python 3; [{\"id\":\"a\",\"value\":2},{\"id\":\"b\",\"value\":1},{\"id\":\"c\",\"value\":2}]; cần stable sort; chưa có benchmark"
}

def stable_sort(records):return sorted(records,key=lambda r:r['value'])

# [{id:b,value:1},{id:a,value:2},{id:c,value:2}] giữ a trước c khi bằng khóa.

Chọn thuật toán cho dữ liệu gần có thứ tự dựa trên workload, kiểm tính ổn định trước khi tuyên bố nhanh hơn. Điền tất cả input bắt buộc; ví dụ bên dưới là dữ liệu synthetic. Đối chiếu output với hợp đồng: Bộ dữ liệu có 2 khóa bằng nhau phải giữ thứ tự a,c. Đã kiểm kết quả Python và thứ tự khóa bằng nhau; không benchmark quicksort/insertion sort. Chưa được kết luận thuật toán nào nhanh hơn.

Task

Chọn thuật toán cho dữ liệu gần có thứ tự dựa trên workload, kiểm tính ổn định trước khi tuyên bố nhanh hơn.

Verification

Bộ dữ liệu có 2 khóa bằng nhau phải giữ thứ tự a,c.

Limitations

Đã kiểm kết quả Python và thứ tự khóa bằng nhau; không benchmark quicksort/insertion sort. Chưa được kết luận thuật toán nào nhanh hơn.

Model metadata

Các model tag hiện hữu là môi trường gợi ý, không chứng nhận đã benchmark từng model/version. Kiểm availability và capability trước dùng.

• Bộ dữ liệu có 2 khóa bằng nhau phải giữ thứ tự a,c.
• Đã kiểm kết quả Python và thứ tự khóa bằng nhau; không benchmark quicksort/insertion sort. Chưa được kết luận thuật toán nào nhanh hơn.
• Dữ liệu ví dụ là synthetic; không đưa token, PII hay dữ liệu khách hàng vào input công khai.