排序

冒泡法

冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

作为最简单的排序算法之一，冒泡排序给我的感觉就像 Abandon 在单词书里出现的感觉一样，每次都在第一页第一位，所以最熟悉。冒泡排序还有一种优化算法，就是立一个 flag，当在一趟序列遍历中元素没有发生交换，则证明该序列已经有序。但这种改进对于提升性能来说并没有什么太大作用。

1. 算法步骤

1. 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。

2. 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。

3. 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。

4. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。

   2. 动图演示

5.  

   python代码实现     

li = [2,23,4,6,38,5,65,7,1,45,32]
for j  in range(len(li)-1):
  for i  in  range(len(li)-1-j):
    if li[i] > li[i+1]:
      li[i],li[i + 1] = li[i+1],li[i]
  print(li)


结果：
[2, 4, 6, 23, 5, 38, 7, 1, 45, 32, 65]
[2, 4, 6, 5, 23, 7, 1, 38, 32, 45, 65]
[2, 4, 5, 6, 7, 1, 23, 32, 38, 45, 65]
[2, 4, 5, 6, 1, 7, 23, 32, 38, 45, 65]
[2, 4, 5, 1, 6, 7, 23, 32, 38, 45, 65]
[2, 4, 1, 5, 6, 7, 23, 32, 38, 45, 65]
[2, 1, 4, 5, 6, 7, 23, 32, 38, 45, 65]
[1, 2, 4, 5, 6, 7, 23, 32, 38, 45, 65]
[1, 2, 4, 5, 6, 7, 23, 32, 38, 45, 65]
[1, 2, 4, 5, 6, 7, 23, 32, 38, 45, 65]

选择排序

选择排序是一种简单直观的排序算法，无论什么数据进去都是 O(n²) 的时间复杂度。所以用到它的时候，数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。

1. 算法步骤

1. 首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置

2. 再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。

3. 重复第二步，直到所有元素均排序完毕。

2. 动图演示

　　

python代码实现

li = [2,23,4,6,38,5,65,7,1,45,32]
#选择排序
for  j  in range(len(li)):
  for  i  in range(j,len(li)):
    if li[j] > li[i]:
      li[j],li[i] = li[i],li[j]
print(li)

结果：
[1, 2, 4, 5, 6, 7, 23, 32, 38, 45, 65]

插入排序

插入排序的代码实现虽然没有冒泡排序和选择排序那么简单粗暴，但它的原理应该是最容易理解的了，因为只要打过扑克牌的人都应该能够秒懂。插入排序是一种最简单直观的排序算法，它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。

插入排序和冒泡排序一样，也有一种优化算法，叫做拆半插入。

1. 算法步骤

1. 将第一待排序序列第一个元素看做一个有序序列，把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列。

2. 从头到尾依次扫描未排序序列，将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置。（如果待插入的元素与有序序列中的某个元素相等，则将待插入元素插入到相等元素的后面。）

　

python代码实现

def insertionSort(arr):
    for i in range(len(arr)):
        preIndex = i-1
        current = arr[i]
        while preIndex >= 0 and arr[preIndex] > current:
            arr[preIndex+1] = arr[preIndex]
            preIndex-=1
        arr[preIndex+1] = current
    return arr
 

　　

快速排序

1. 算法步骤

1. 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）;

2. 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作；

3. 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序；

递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。

2. 动图演示

python代码实现

1 # import sys
 2 # sys.setrecursionlimit(1000000)
 3 
 4 def quick_sort(data):
 5     d = [[], [], []]
 6     d_pivot = data[-1]  # 因为是乱序数组，所以第几个都是可以的，理论上是一样的
 7     for i in data:
 8         if i < d_pivot:  # 小于基准值的放在前
 9             d[0].append(i)
10         elif i > d_pivot:  # 大于基准值的放在后
11             d[2].append(i)
12         else:  # 等于基准值的放在中间
13             d[1].append(i)
14 
15     # print(d[0], d[1], d[2])
16     if len(d[0]) > 1:  # 大于基准值的子数组，递归
17         d[0] = quick_sort(d[0])
18 
19     if len(d[2]) > 1:  # 小于基准值的子数组，递归
20         d[2] = quick_sort(d[2])
21 
22     d[0].extend(d[1])
23     d[0].extend(d[2])
24     return d[0]
25 
26 
27 if __name__ == "__main__":
28     d0 = [2, 15, 5, 9, 7, 6, 4, 12, 5, 4, 2, 64, 5, 6, 4, 2, 3, 54, 45, 4, 44]  # 原始乱序
29     d0_out = [2, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 7, 9, 12, 15, 44, 45, 54, 64]  # 正确排序
30     d1 = quick_sort(d0)
31     print(d1)
32     print(d0_out)

　　

参考文档：https://www.cnblogs.com/Mufasa/p/10527387.html