算法（Algorithm）：一个计算过程，解决问题的方法
时间复杂度：用来评估算法运行效率的一个东西
ps：在日常使用中，请使用sort()，because no zuo no die！
1.冒泡排序：
指针如同气泡一样一个个由下向上浮，每次上浮如果上面的数比自己小则交换位置，这样就保证每次可以使最大的数字排列在最上面，重复此过程直到所有数有序；时间复杂度为O(n2)，wtf,平方怎么打，就酱吧。
1 def bubble_sort_x(data): 2 for i in range(len(data)-1): # 在循环到最后一个数的时候就不需要再比较了，因为此时列表已经排列好了 3 for j in range(len(data)-i-1): # 指针一点点上浮的过程 4 if data[j] > data[j+1] 5 data[j+1], data[j] = data[j], data[j+1]
"调优后"，但是你会发现并不是真正的调优，时快时慢，因为此调优仅对当某次交换完成后发现下面的数并未进行交换(也就是已经排序好了)，那么就可以认为已经完成可以返回了，但是因为是这种特殊情况并不是每次都会出现，但是每次循环你必须要做一次判断，so，这个时间开销却是必须的，因此权衡利弊这下，北神还是觉得上面的好，简单易懂，萌萌哒。
1 def bubble_sort(data): 2 for i in range(len(data)-1): 3 exchange = False 4 for j in range(len(data) - i - 1): 5 if data[j] > data[j+1]: 6 data[j], data[j+1] = data[j+1], data[j] 7 exchange = True 8 if not exchange: 9 return
2.选择排序：
默认以无序区第一个数为列表内的最小数，然后遍历列表开始跟默认比较大小，如果发现了比默认值小的则成为新的默认最小数，遍历完成后会发现列表中的最小数再与第一个数互换位置，重复此过程就可以保证列表从第一个数开始由小到大排序；时间复杂度为O(n2)，运行时间比冒泡快，因为它与冒泡一样都对数就行了比较，但是并没有直接互换位置，直到一次循环完成后找到了最小数才进行了一次位置互换，so，冒泡排序被吊打了。
1 def insert_sort_x(data): 2 for i in range(len(data)-1): 3 min_loc = i 4 for j in range(i+1, len(data)): # 从下一个开始跟i比较 5 if data[j] < data[min_loc]: 6 min_loc = j 7 data[i], data[min_loc] = data[min_loc], data[i]
3.希尔排序：
选择排序的升级版本，讲列表进行多次分段后各自进行排序，最后形成一个偏向有序的大列表，然后对整个大列表进行一次选择排序形成最终有序列表，看不懂就对了，没什么卵用。
1 def shell_sort_x(data): 2 gap = int(len(data) // 2) 3 while gap >= 1: 4 for i in range(gap, len(data)): 5 tmp = data[i] 6 j = i - gap 7 while j >= 0 and tmp < data[j]: 8 data[j + gap] = data[j] 9 j -= gap 10 data[i - gap] = tmp 11 gap = gap // 2
4.快速排序：
取第一个元素x使其归位，列表分成两部分，左边都比x小，右边都比x大，然后对这两边递归进行排序。
1 def quick_sort_x(data, left, right): 2 mid = partition(data, left, right) # x归位 3 quick_sort_x(data, left, mid-1) 4 quick_sort_x(data, mid+1, right) 5 6 def partition(data, left, right): 7 tmp = data[left] 8 while left < right: 9 while left < right and data[range] >= tmp: 10 right -= 1 11 data[left] = data[right] 12 while left < right and data[left] <= tmp: 13 left += 1 14 data[right] = data[left] 15 data[left] = tmp
5.归并排序：
将数组递归切分成单个元素后对比排序合并。
1 def merge_sort_x(data, low, high): 2 if low < high: 3 mid = (low + high) // 2 4 merge_sort_x(data, low, mid) 5 merge_sort_x(data, mid+1, high) 6 merge(data, low, mid, high) 7 8 def merge(data, low, mid, high): 9 i = low 10 j = mid + 1 11 ltmp = [] 12 while i <= mid and j <= high: 13 if data[i] < data[j]: # 两边数依次取出比较大小 14 ltmp.append(data[i]) 15 i += 1 16 else: 17 ltmp.append(data[j]) 18 j += 1 19 while i <= mid: # 下面2个while只有一个会执行 20 ltmp.append(data[i]) 21 i += 1 22 while j <= high: 23 ltmp.append(data[j]) 24 j += 1 25 data[low:high+1] = ltmp
6.插入排序:
默认第一个元素是有序的，然后根据依次比较下一个元素与有序区内元素确定其位置。
1 def insert_sort_x(data): 2 for i in range(1, len(data)): 3 tmp = data[i] 4 j = i - 1 5 while j >= 0 and tmp < data[j]: 6 data[j + 1] = data[j] 7 j -= 1 8 data[j + 1] = tmp
7.堆排序：
建立一个堆，后去掉堆顶元素为最大元素放置于堆末尾(之后不参与计算)，通过一次调整再次得到堆顶，循环重复此过程。
1 def sift(data, low, high): 2 i = low 3 j = 2 * i + 1 4 tmp = data[i] 5 while j <= high: 6 if j < high and data[j] < data[j + 1]: 7 j += 1 8 if tmp < data[j]: 9 data[i] = data[j] 10 i = j 11 j = 2 * i + 1 12 else: 13 break 14 data[i] = tmp 15 16 def heap_sort_x(data): 17 n = len(data) 18 for i in range(n // 2 - 1, -1, -1): 19 sift(data, i, n - 1) 20 for i in range(n - 1, -1, -1): 21 data[0], data[i] = data[i], data[0] 22 sift(data, 0, i - 1)