zip(a, b, c)
[list(l) for l in zip(a, b, c)] #если нужны именно листы внутри

XML парсим любой библиотекой. Получаем дерево разбора.
https://pep8.ru/doc/dive-into-python-3/14.html
Дальше начинаете обходить дерево и для каждога узла(node) проверять подходит ли он вам.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B1%D1%85%D...
В функции проверки и должна быть вся магия. Возможно вы сможете придумать эвристическое правило от разных параметров. Например:
*путь от корня (root/part/segment/item)
*имя тега
*значения параметров тега
*имена тегов-детей
*...
При необходимости можно пытаться ускорить процесс, если о данных что-то известно. Так можно не обходить все дерево, а отбрасывать его части если мы поняли что это не то что нам нужно.

Если данных очень много и вариативность очень большая (например ищем рекламу на веб страницах) можно заняться машинным обучением. Это отдельная сложная тема выходящая за рамки вопроса.

Если это не учебное задание, цель которого научиться писать сортировку, используйте стандартную.
Сортировка выбором работает за квадрат от количества элементов. Массив из 1000 элементов потребует порядка 1000000 сравнений.
Стандартная -- вариация на тему quick sort. Работает за O(n * log(n)). Это примерно в 100 раз быстрее.
Чем больше массив, тем больше будет отрыв.

python.
"+" простой в обучении, логичный, выразительный;
много библиотек, в том числе, возможно, интересные вам как филологу http://nlpub.ru/
"-" может работать в сотни раз медленнее по сравнению с C++ (частично решается использованием готовых библиотек для ускорения трудоемких операций)