一、冒泡排序

它重復地走訪過要排序的數(shù)列译红，一次比較兩個元素预茄，如果他們的順序錯誤就把他們交換過來。走訪數(shù)列的工作是重復地進行直到?jīng)]有再需要交換侦厚，也就是說該數(shù)列已經(jīng)排序完成耻陕。

def bubble_sort(lists):
    # 冒泡排序
    count = len(lists)
    for i in range(0, count):
        for j in range(i + 1, count):
            if lists[i] > lists[j]:
                lists[i], lists[j] = lists[j], lists[i]
    return lists

二拙徽、快速排序

通過一趟排序?qū)⒁判虻臄?shù)據(jù)分割成獨立的兩部分，其中一部分的所有數(shù)據(jù)都比另外一部分的所有數(shù)據(jù)都要小诗宣，然后再按此方法對這兩部分數(shù)據(jù)分別進行快速排序膘怕，整個排序過程可以遞歸進行，以此達到整個數(shù)據(jù)變成有序序列召庞。

def quick_sort(lists, left, right):
    # 快速排序
    if left >= right:
        return lists
    key = lists[left]
    low = left
    high = right
    while left < right:
        while left < right and lists[right] >= key:
            right -= 1
        lists[left] = lists[right]
        while left < right and lists[left] <= key:
            left += 1
        lists[right] = lists[left]
    lists[right] = key
    quick_sort(lists, low, left - 1)
    quick_sort(lists, left + 1, high)
    return lists

三岛心、插入排序

插入排序的基本操作就是將一個數(shù)據(jù)插入到已經(jīng)排好序的有序數(shù)據(jù)中，從而得到一個新的篮灼、個數(shù)加一的有序數(shù)據(jù)忘古，算法適用于少量數(shù)據(jù)的排序，時間復雜度為O(n^2)穿稳。是穩(wěn)定的排序方法存皂。插入算法把要排序的數(shù)組分成兩部分：第一部分包含了這個數(shù)組的所有元素，但將最后一個元素除外（讓數(shù)組多一個空間才有插入的位置）逢艘，而第二部分就只包含這一個元素（即待插入元素）旦袋。在第一部分排序完成后，再將這個最后元素插入到已排好序的第一部分中它改。

def insert_sort(lists):
    # 插入排序
    count = len(lists)
    for i in range(1, count):
        key = lists[i]
        j = i - 1
        while j >= 0:
            if lists[j] > key:
                lists[j + 1] = lists[j]
                lists[j] = key
            j -= 1
    return lists

四疤孕、希爾排序

希爾排序(Shell Sort)是插入排序的一種。也稱縮小增量排序央拖，是直接插入排序算法的一種更高效的改進版本祭阀。希爾排序是非穩(wěn)定排序算法。該方法因DL．Shell于1959年提出而得名鲜戒。 希爾排序是把記錄按下標的一定增量分組专控，對每組使用直接插入排序算法排序；隨著增量逐漸減少遏餐，每組包含的關(guān)鍵詞越來越多伦腐，當增量減至1時，整個文件恰被分成一組失都，算法便終止柏蘑。

def shell_sort(lists):
    # 希爾排序
    count = len(lists)
    step = 2
    group = count / step
    while group > 0:
        for i in range(0, group):
            j = i + group
            while j < count:
                k = j - group
                key = lists[j]
                while k >= 0:
                    if lists[k] > key:
                        lists[k + group] = lists[k]
                        lists[k] = key
                    k -= group
                j += group
        group /= step
    return lists

五、直接選擇排序

基本思想：第1趟粹庞，在待排序記錄r1 ~ r[n]中選出最小的記錄咳焚，將它與r1交換；第2趟庞溜，在待排序記錄r2 ~ r[n]中選出最小的記錄革半，將它與r2交換；以此類推，第i趟在待排序記錄r[i] ~ r[n]中選出最小的記錄督惰，將它與r[i]交換不傅，使有序序列不斷增長直到全部排序完畢。

def select_sort(lists):
    # 選擇排序
    count = len(lists)
    for i in range(0, count):
        min = i
        for j in range(i + 1, count):
            if lists[min] > lists[j]:
                min = j
        lists[min], lists[i] = lists[i], lists[min]
    return lists

六赏胚、堆排序

堆排序(Heapsort)是指利用堆積樹（堆）這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)所設(shè)計的一種排序算法，它是選擇排序的一種商虐【踉模可以利用數(shù)組的特點快速定位指定索引的元素。堆分為大根堆和小根堆秘车，是完全二叉樹典勇。大根堆的要求是每個節(jié)點的值都不大于其父節(jié)點的值，即A[PARENT[i]] >= A[i]叮趴。在數(shù)組的非降序排序中割笙，需要使用的就是大根堆，因為根據(jù)大根堆的要求可知眯亦，最大的值一定在堆頂伤溉。

# 調(diào)整堆
def adjust_heap(lists, i, size):
    lchild = 2 * i + 1
    rchild = 2 * i + 2
    max = i
    if i < size / 2:
        if lchild < size and lists[lchild] > lists[max]:
            max = lchild
        if rchild < size and lists[rchild] > lists[max]:
            max = rchild
        if max != i:
            lists[max], lists[i] = lists[i], lists[max]
            adjust_heap(lists, max, size)
# 創(chuàng)建堆
def build_heap(lists, size):
    for i in range(0, (size/2))[::-1]:
        adjust_heap(lists, i, size)
# 堆排序
def heap_sort(lists):
    size = len(lists)
    build_heap(lists, size)
    for i in range(0, size)[::-1]:
        lists[0], lists[i] = lists[i], lists[0]
        adjust_heap(lists, 0, i)

七、歸并排序算法

描述：歸并排序是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法,該算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用妻率。將已有序的子序列合并乱顾，得到完全有序的序列；即先使每個子序列有序宫静，再使子序列段間有序走净。若將兩個有序表合并成一個有序表，稱為二路歸并孤里。
歸并過程為：比較a[i]和a[j]的大小伏伯，若a[i]≤a[j]，則將第一個有序表中的元素a[i]復制到r[k]中捌袜，并令i和k分別加上1说搅；否則將第二個有序表中的元素a[j]復制到r[k]中，并令j和k分別加上1琢蛤，如此循環(huán)下去蜓堕，直到其中一個有序表取完，然后再將另一個有序表中剩余的元素復制到r中從下標k到下標t的單元博其。歸并排序的算法我們通常用遞歸實現(xiàn)套才，先把待排序區(qū)間[s,t]以中點二分，接著把左邊子區(qū)間排序慕淡，再把右邊子區(qū)間排序背伴，最后把左區(qū)間和右區(qū)間用一次歸并操作合并成有序的區(qū)間[s,t]。

def merge(left, right):
    i, j = 0, 0
    result = []
    while i < len(left) and j < len(right):
        if left[i] <= right[j]:
            result.append(left[i])
            i += 1
        else:
            result.append(right[j])
            j += 1
    result += left[i:]
    result += right[j:]
    return result

def merge_sort(lists):
    # 歸并排序
    if len(lists) <= 1:
        return lists
    num = len(lists) / 2
    left = merge_sort(lists[:num])
    right = merge_sort(lists[num:])
    return merge(left, right)

八、基數(shù)排序算法

基數(shù)排序（radix sort）屬于“分配式排序”（distribution sort）傻寂，又稱“桶子法”（bucket sort）或bin sort息尺，顧名思義，它是透過鍵值的部份資訊疾掰，將要排序的元素分配至某些“桶”中搂誉，藉以達到排序的作用，基數(shù)排序法是屬于穩(wěn)定性的排序静檬，其時間復雜度為O (nlog(r)m)炭懊，其中r為所采取的基數(shù)，而m為堆數(shù)拂檩，在某些時候侮腹，基數(shù)排序法的效率高于其它的穩(wěn)定性排序法。

import math
def radix_sort(lists, radix=10):
    k = int(math.ceil(math.log(max(lists), radix)))
    bucket = [[] for i in range(radix)]
    for i in range(1, k+1):
        for j in lists:
            bucket[j/(radix**(i-1)) % (radix**i)].append(j)
        del lists[:]
        for z in bucket:
            lists += z
            del z[:]
    return lists

九稻励、各種算法的復雜度