常见6种排序算法的python实现.pdf

"常见6种排序算法的python实现" Sorting algorithms are a fundamental concept in computer science, and Python is a popular language for implementing these algorithms. This resource provides an implementation of six common sorting algorithms in Python, along with a brief description of each algorithm. 冒泡排序（Bubble Sort） ------------------------ 冒泡排序是一种简单的排序算法，通过比较相邻的元素来排序。该算法的时间复杂度为O(n^2)，因此不适合大规模数据排序。其基本思想是：多次比较相邻的两个元素，若第一个比第二个大则交换，持续进行比较直到没有需要交换的元素为止。 选择排序（Selection Sort） ------------------------- 选择排序是一种简单的排序算法，通过选择最小（或最大）元素来排序。该算法的时间复杂度为O(n^2)，因此不适合大规模数据排序。其基本思想是：每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。 插入排序（Insertion Sort） ------------------------- 插入排序是一种简单的排序算法，通过将一个数据插入到已经排好序的有序数据中从而得到一个新的、个数加一的有序数据。该算法的时间复杂度为O(n^2)，因此不适合大规模数据排序。其基本思想是：将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的、个数加一的有序数据。 快速排序（Quick Sort） --------------------- 快速排序是一种高效的排序算法，通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序。该算法的时间复杂度为O(n log n)，因此适合大规模数据排序。 归并排序（Merge Sort） --------------------- 归并排序是一种高效的排序算法，通过分治法将有序的序列合成一个序列，反之，将当前序列分成多个序列分别排序，依此方法类推，直到序列中只有一个元素为止。该算法的时间复杂度为O(n log n)，因此适合大规模数据排序。 堆排序（Heap Sort） ------------------ 堆排序是一种高效的排序算法，通过利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法。该算法的时间复杂度为O(n log n)，因此适合大规模数据排序。其基本思想是：建立堆、堆调整和堆排序。建立堆：建堆是不断调整堆的过程，从len/2处开始调整，一直到第一个节点，此处len是堆中元素的个数。 这六种排序算法都有其优缺，选择哪种算法取决于具体的应用场景和数据特点。