本文主要使用python来实现七个经典的排序算法，分别是：冒泡排序、选择排序，插入排序，快速排序，希尔排序，堆排序和归并排序。
一、相关归纳总结
1、时间复杂度
O(N^2): 冒泡排序、选择排序，插入排序
O(N*logN): 快速排序，希尔排序，堆排序和归并排序
2、空间复杂度
O(1)：插入排序，冒泡排序，选择排序，堆排序，希尔排序
O(logN)~O(N)：快速排序
O(N)：归并排序
3、稳定性：若待排序的序列中，存在多个相同关键字的记录，经过排序，这些记录的相对次序保持不变，则称该算法是稳定的；若经过排序后，记录的相对次序发生了改变，则称该算法是不稳定的。
稳定的：冒泡排序，插入排序、归并排序和基数排序
不稳定的：选择排序，快速排序，希尔排序，堆排序
不稳定举例说明：
选择排序：
—-> 
快速排序：
希尔排序：
—->
堆排序：
4、使用场景：
设待排序的元素个数为n:
当n较大，则应采用时间复杂度为O(NlogN)的排序算法：快速排序，堆排序或者归并排序
- 快速排序：是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法，当待排序的关键字是随机分布时，快速排序的平均时间最短。
- 堆排序：如果内存空间允许
- 归并排序：内存空间允许，且要求稳定性
当n较小，可采用直接插入和选择排序
- 直接插入排序：当元素分布有序，且要求稳定性（优先）
- 选择排序：当元素分布有序，且不要求稳定性
一般不使用或不直接使用传统的冒泡排序。
二、算法实现
1、冒泡排序：
基本思想：
假设待排序表长为n，从前往后（或从后往前）两两比较相邻元素的值，若为逆序（即A[i]>A[i+1]），则交换他们，直到序列比较完。我们称它为一趟冒泡，会将最大的元素交换到待排序的最后一个位置。下一趟冒泡时，前一趟确定的最大元素不再参加比较，待排序列减少一个元素，每趟冒泡的结果把序列中的最大元素方法了序列的最终位置。这样最多做n-1趟冒泡就能把左右的元素排好序。
实现代码：
-
def bubble_sort(list):
-
for i
in range(len(list)
-1):
-
for j
in range(len(list)-i
-1):
-
if list[j]>list[j+
1]:
-
list[j+
1],list[j] = list[j],list[j+
1]
-
return list
基本思想：
每一趟（例如第i趟）在后面n-i+1(i=1,2,…,n-1)个待排序元素中选取关键字最小的元素，作为有序子序列的第i个元素，直到n-1趟做完，就不用再选了。
实现代码
-
def select_sort(list):
-
for i
in range(len(list)
-1):
-
min = i
-
for j
in range(i+
1,len(list)):
-
if list[j]<list[min]:
-
min = j
-
list[i],list[min] = list[min],list[i]
-
return list
基本思想：
将一个记录插入到一排序好的有序表中，从而得到一个新的，记录数增1的有序表。即：现将序列的第一个记录看成是一个有序的子序列，然后从第二个记录进行插入，直至整个序列有序为止。
实现代码：
-
def insert_sort(list):
-
for i
in range(
1,len(list)):
-
key = list[i]
-
for j
in range(i
-1,
-1,
-1):
-
if list[j]>key:
-
list[j+
1] = list[j]
-
list[j] = key
-
return list
基本思想：
- 选择一个基准元素，通常选择第一个元素或者最后一个元素
- 通过一趟排序将待排序的记录分割成独立的两部分，其中一部分的记录值均比基准元素小，另一部分元素值均比基准元素大
- 此时基准元素在其排好序后的正确位置
- 然后分别堆这两部分用同样的方法继续进行排序，直到整个序列有序
实现代码：
-
def quick_sort(list,left,right):
-
if left<right:
-
mid = partition(list,left,right)
-
quick_sort(list,
0,mid
-1)
-
quick_sort(list,mid+
1,right)
-
return list
-
-
def partition(list,left,right):
-
temp = list[left]
-
while left<right:
-
while left<right
and list[right]>=temp:
-
right -=
1
-
list[left] = list[right]
-
while left<right
and list[left]<=temp:
-
left +=
1
-
list[right] = list[left]
-
list[left] = temp
-
return left
5、希尔排序
希尔排序也叫缩小增量排序
基本思想：
- 首先取一个正数d1 = n/2，将元素分为d1个组，每组相邻元素之间的距离为d1，在各组内进行直接插入排序
- 取第二个正数d2 = d1 / 2，重复上述分组排序过程，直到di = 1,即所有的元素都在同一组进行直接插入排序。
- 希尔排序每趟并不使某些元素有序，而是使整体数据越来越接近有序，最后一趟排序使得所有数据有序
实现代码：
-
def shell_sort(list):
-
#dk为步长
-
dk = len(list)/
2
-
while dk>=
1:
-
for i
in range(dk,len(list)):
-
temp = list[i]
-
j = i-dk
-
while j>=
0
and temp<list[j]:
-
list[j+dk] = list[j]
-
j -= dk
-
list[j+dk] = temp
-
dk = dk/
2
-
return list
6、堆排序
堆排序是一种树形选择排序方法
基本思想
- 建立堆
- 得到堆顶元素，为最大元素
- 去掉堆顶元素，将堆最后一个元素放到堆顶，此时可通过一次调整重新使堆有序
- 堆顶元素为第二大元素
- 重复步骤3，直到堆变空
实现代码：
-
#堆排序
-
def heap_sort(list):
-
#初始建堆
-
build_max_heap(list,len(list))
-
#n-1趟的交换和建堆过程
-
for i
in range(
1,len(list))[::
-1]:
-
#将堆顶元素list[0]和最后一个元素list[i]交换
-
list[i],list[
0] = list[
0],list[i]
-
#把剩余的i-1个元素整理成堆
-
adjust_down(list,
0,i)
-
return list
-
-
#创建堆
-
# n个节点的完全二叉树，最后一个节点是第n/2个节点的孩子。
-
#对于大根堆，若根节点的关键字小于左右子女中关键字较大者，则交换，使该子树成为堆。
-
#之后向前依次对各节点（（size/2）-1~1）为根的子树进行筛选。
-
def build_max_heap(list,size):
-
#从size/2~1,反复调整堆。
-
for i
in range(
0,size/
2)[::
-1]:
-
adjust_down(list,i,size)
-
-
#调整堆
-
def adjust_down(list,i,size):
-
max= i
-
lchild =
2*i +
1
-
rchild =
2*i +
2
-
if rchild < size :
-
if lchild < size
and list[lchild] > list[max]:
-
max = lchild
-
if rchild < size
and list[rchild] > list[max]:
-
max = rchild
-
if max!= i:
-
list[max],list[i] = list[i],list[max]
-
#继续向下调整堆
-
adjust_down(list,max,size)
7、归并排序
基本思想：
归并排序是将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表，即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列
图例：
实现代码：
-
def merge_sort(list):
-
if len(list)<=
1:
-
return list
-
mid = len(list)/
2
-
left = merge_sort(list[:mid])
-
right = merge_sort(list[mid:])
-
return merge(left,right)
-
-
def merge(left,right):
-
i,j =
0,
0
-
#新建一个数组，用来存储将left和right排好序的值
-
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
参考文献：
1、https://blog.youkuaiyun.com/lq_lq314/article/details/79183312 2018.8.6
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