Коротко — логическая ошибка в отступах: функция возвращает список внутри внешнего цикла, поэтому сортировка прерывается после первой итерации и список может остаться частично отсортированным.

Разбор и исправление

Исходный код $спроблемой—returnвнутрицикла$:
def weird_sort$a$:
for i in range$len(a)$:
for j in range$i+1,len(a)$:
if a$$i$$ > a$$j$$:
a$$i$$, a$$j$$ = a$$j$$, a$$i$$ return a # <- возвращаем слишком рано!

Правильный вариант — return должен быть после завершения обоих циклов:
def weird_sort$a$:
for i in range$len(a)$:
for j in range$i+1,len(a)$:
if a$$i$$ > a$$j$$:
a$$i$$, a$$j$$ = a$$j$$, a$$i$$ return a

Альтернативы и улучшения

1) Использовать встроенную сортировку Python $рекомендуетсядляобщегослучая—быстрая,надежная$:
def weird_sort$a$:
a.sort # in-place, O$nlogn$ return a

или возвращающая новый список: return sorted$a$

2) Немного оптимизировать ваш O$n^2$-алгоритм $уменьшитьчислообменов$ — классический selection sort:
def selection_sort$a$:
n = len$a$ for i in range$n$:
min_idx = i
for j in range$i+1,n$:
if a$$j$$ < a$$mi{n}_{i}dx$$:
min_idx = j
if min_idx != i:
a$$i$$, a$$mi{n}_{i}dx$$ = a$$mi{n}_{i}dx$$, a$$i$$ return a

Сложность

Исходный двоичный цикл: время O$n^2$ $точноn(n-1)/2сравнений$. Количество обменов в худшем случае тоже O$n^2$ $висходнойверсиивыменяетеприкаждомобнаружениименьшегоэлемента$.Selection sort: O$n^2$ сравнений, но только O$n$ обменов.Встроенный sorted/list.sort: O$nlogn$ в среднем и в худшем $Timsort$, память O$n$ в худшем для некоторых сценариев, обычно работает очень быстро на реальных данных.

Работа с большими объёмами данных

Если данные в памяти помещаются: используйте list.sort или sorted. Для чисел можно рассмотреть numpy.sort $эффективнодлябольшихмассивовчисел$.

Если данные не помещаются в ОЗУ $внешняясортировка$:

Разбиваете файл/поток на чанки, сортируете каждый чанк в памяти и сохраняете отсортированные чанки на диск.Затем выполняете k-way merge $например,heapq.mergeвPython$ по отсортированным файлам, записывая результат в выходной файл.
Пример концепта $упрощённо$:
import heapq, tempfile
def external_sort$infile,outfile,chun{k}_{s}ize=10_{0}00_{0}0$:
chunks = with open$infile$ as f:
while True:
chunk = list$islice(f,chun{k}_{s}ize)$ if not chunk:
break
chunk = $$int(x)forxinchunk$$ chunk.sort tmp = tempfile.TemporaryFile$mode{=}^{\prime }w+t^{\prime }$ tmp.writelines(f"{x}\n" for x in chunk)
tmp.seek$0$ chunks.append$tmp$ with open$outfile{,}^{\prime }{w}^{\prime }$ as out:
for val in heapq.merge$\ast [map(int,c)forcinchunks]$:
out.write(f"{val}\n")

Для параллельной обработки: разбить данные на части, отсортировать параллельно $multiprocessing/MapReduce$, затем выполнить k-way merge.

Если данные лежат в БД — сортировать средствами СУБД $индексы,ORDERBYсexternalsort$.

Для очень больших потоков и простых числовых ключей можно использовать radix sort / counting sort $линейноевремя$ при ограниченном диапазоне ключей.

Коротко по практическим рекомендациям

Для большинства задач — заменить ваш код на a.sort или sorted$a$.Если нужен in-place и вы не хотите побочных эффектов — a.sort; return a.Если память ограничена — использовать внешнюю сортировку $chunk+merge$ или системные инструменты $sortвUnix$.Для почти отсортированных данных insertion sort $илиоставитьTimsort$ будет быстрым.

Если нужно, могу:

Подправить ваш конкретный фрагмент кода в проекте.Показать рабочую реализацию внешней сортировки с учётом чтения/записи файлов.Рассчитать примерно время и место при конкретных объёмах данных.