你有没有遇到过这种情况：用程序给学生成绩排序，结果分数一样的人，前后顺序莫名其妙变了？特别是当你要保留原始提交顺序的时候，这种“乱序”就挺让人头疼。其实，这就是排序算法里一个常被忽略的问题——排序要不要稳定。
什么是稳定排序？
说白了，稳定排序就是：如果两个元素的值相等，排序后它们的相对位置不会变。比如有两个学生都考了85分，A在原列表里排前面，B在后面，稳定排序后，A依然在B前面。
而不稳定排序就不保证这一点，可能排完后B跑到A前面去了，虽然分数一样，但顺序变了。
哪些排序是稳定的？
常见的稳定排序有冒泡排序、插入排序、归并排序。比如插入排序，它是一步步把元素插到合适位置，相等的元素不会被强行往后推。
而不稳定的比如快速排序、堆排序。快排在分区的时候，可能会把后面的相等元素交换到前面去，这就破坏了稳定性。
举个实际例子
假设你在处理订单数据，每个订单有价格和下单时间。你想按价格从低到高排，但又希望同一价格的订单，保持原来的下单先后顺序。
这时候如果用不稳定的排序，可能就会打乱时间顺序，用户看到“同样价格的订单，后面的反而排前面”，体验就很奇怪。而稳定排序就能完美保留这个逻辑。
那是不是所有情况都要用稳定排序？
也不是。如果你只关心最终数值顺序，不在乎相同值之间的先后，那稳定性就没那么重要。比如单纯给一串数字从小到大排，谁先谁后无所谓，选速度快的算法更划算。
而且稳定排序通常会稍微多花点时间和空间。比如归并排序虽然稳定，但需要额外的数组；快排虽然不稳定，但平均性能更好。
代码小对比
下面是一个 Python 中使用稳定排序的例子：
students = [('小明', 85), ('小红', 90), ('小刚', 85)]
# 按成绩排序，Python 的 sorted 默认是稳定排序
sorted_students = sorted(students, key=lambda x: x[1])
print(sorted_students)
# 输出：[('小明', 85), ('小刚', 85), ('小红', 90)]
# 小明在小刚前面，排序后依然如此如果你换成了手动实现的快排，就不一定能保证这个顺序了。
怎么选？看场景
如果你的数据有“隐藏顺序”，比如时间戳、优先级、录入顺序，而且你希望这些顺序在值相等时得以保留，那就得选稳定排序。
如果只是纯数值排序，或者数据本身没有附加顺序意义，那可以优先考虑效率，稳定性反倒不是首要考虑的因素。
很多编程语言内置的排序函数，比如 Python 的 sorted() 和 Java 的 Collections.sort()，默认都是稳定排序，就是为了避免这类问题。
所以别小看“稳定”这两个字，它背后其实是数据语义的完整性。下次写排序逻辑时，不妨多问一句：我这排序，真的能“稳”住吗？