python3如何实现常见的排序算法

小编给大家分享一下python3如何实现常见的排序算法，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

冒泡排序

冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。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。

def mao(lst):    for i in range(len(lst)):        # 由于每一轮结束后，总一定有一个大的数排在后面        # 而且后面的数已经排好了        # 即i轮之后，就有i个数字被排好        # 所以其 len-1 -i到 len-1的位置是已经排好的了        # 只需要比较0到len -1 -i的位置即可        # flag 用于标记是否刚开始就是排好的数据        # 只有当flag状态发生改变时（第一次循环就可以确定），继续排序，否则返回        flag = False        for j in range(len(lst) - i - 1):            if lst[j] > lst[j + 1]:                lst[j], lst[j + 1] = lst[j + 1], lst[j]                flag = True                # 非排好的数据，改变flag        if not flag:            return lst    return lstprint(mao([1, 5, 55, 4, 5, 1, 3, 4, 5, 8, 62, 7]))

选择排序

选择排序是一种简单直观的排序算法。它的工作原理：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，然后，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。以此类推，直到所有元素均排序完毕。

# 选择排序是从前开始排的# 选择排序是从一个列表中找出一个最小的元素，然后放在第一位上。# 冒泡排序类似# 其 0 到 i的位置是排好的，只需要排i+1到len(lst)-1即可def select_sort(lst):    for i in range(len(lst)):        min_index = i  # 用于记录最小的元素的索引        for j in range(i + 1, len(lst)):            if lst[j] < lst[min_index]:                min_index = j        # 此时，已经确定，min_index为 i+1 到len(lst) - 1 这个区间最小值的索引        lst[i], lst[min_index] = lst[min_index], lst[i]    return lstdef select_sort2(lst):    # 第二种选择排序的方法    # 原理与第一种一样    # 不过不需要引用中间变量min_index    # 只需要找到索引i后面的i+1到len(lst)的元素即可    for i in range(len(lst)):        for j in range(len(lst) - i):            # lst[i + j]是一个i到len(lst)-1的一个数            # 因为j <= len(lst) -i 即 j + i <= len(lst)            if lst[i] > lst[i + j]:                # 说明后面的数更小，更换位置                lst[i], lst[i + j] = lst[i + j], lst[i]    return lstprint(select_sort([1, 5, 55, 4, 5, 1, 3, 4, 5, 8, 62, 7]))print(select_sort2([1, 5, 55, 4, 5, 1, 3, 4, 5, 8, 62, 7]))

快速排序

快速排序是通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。

# 原理# 1. 任取列表中的一个元素i# 2. 把列表中大于i的元素放于其右边，小于则放于其左边# 3. 如此重复# 4. 直到不能在分，即只剩1个元素了# 5. 然后将这些结果组合起来def quicksort(lst):    if len(lst) < 2:    # lst有可能为空        return lst    # ['pɪvət] 中心点    pivot = lst[0]    less_lst = [i for i in lst[1:] if i <= pivot]    greater_lst = [i for i in lst[1:] if i > pivot]    # 最后的结果就是    #           左边的结果 + 中间值 + 右边的结果    # 然后细分   左+中+右   + 中间值 + 左 + 中+ 右    #      ...........    + 中间值 + ............    return quicksort(less_lst) + [pivot] + quicksort(greater_lst)print(quicksort([1, 5, 55, 4, 5, 1, 3, 4, 5, 8, 62, 7]))print(quicksort([1, 5, 8, 62]))

插入排序

插入排序的算法描述是一种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。

# lst的[0, i) 项是有序的，因为已经排过了# 那么只需要比对第i项的lst[i]和lst[0 : i]的元素大小即可# 假如，lst[i]大，则不用改变位置#     否则，lst[i]改变位置，插到j的位置，而lst[j]自然往后挪一位#     然后再删除lst[i+1]即可（lst[i+1]是原来的lst[i]）## 重复上面步骤即可，排序完成def insert_sort(lst: list):    # 外层开始的位置从1开始，因为从0开始都没得排    # 只有两个元素以上才能排序    for i in range(1, len(lst)):        # 内层需要从0开始，因为lst[0]的位置不一定是最小的        for j in range(i):            if lst[i] < lst[j]:                lst.insert(j, lst[i])                # lst[i]已经插入到j的位置了，j之后的元素都往后+1位，所以删除lst[i+1]                del lst[i + 1]    return lstprint(insert_sort([1, 5, 55, 4, 5, 1, 3, 4, 5, 8, 62, 7]))

希尔排序

希尔排序是1959年shell发明的，第一个突破O(n2)的排序算法，是简单插入排序的改进版。它与插入排序的不同之处在于，它会优先比较距离较远的元素。希尔排序又叫缩小增量排序。

希尔排序

# 希尔排序是对直接插入排序的优化版本# 1. 分组：#       每间隔一段距离取一个元素为一组#       间隔自己确定，一般为lst的一半# 2. 根据插入排序，把每一组排序好# 3. 继续分组：#         同样没间隔一段距离取一个元素为一组#         间隔要求比  之前的间隔少一半# 4. 再每组插入排序# 5. 直到间隔为1，则排序完成#def shell_sort(lst):    lst_len = len(lst)    gap = lst_len // 2  # 整除2，取间隔    while gap >= 1:  # 间隔为0时结束        for i in range(gap, lst_len):            temp = lst[i]            j = i            # 插入排序            while j - gap >= 0 and lst[j - gap] > temp:                lst[j] = lst[j - gap]                j -= gap            lst[j] = temp        gap //= 2    return lstprint(shell_sort([1, 5, 55, 4, 5, 1, 3, 4, 5, 8, 62, 7]))# 奇数#       gap = 2# [5, 2, 4, 3, 1]# [5, 4, 1] [2, 3]# [1, 4, 5, 2, 3]#       gap = 1# [1, 2, 3, 4, 5]# 偶数#       gap = 3# [5, 2, 4, 3, 1， 6]# [5, 3] [2, 1] [4,6]# [3, 5, 1, 2, 4 , 6]#       gap = 1# [1, 2, 3, 4, 5, 6]

并归排序

归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。

并归排序

# 利用分治法# 不断将lst分为左右两个分# 直到不能再分# 然后返回# 将两边的列表的元素进行比对，排序然后返回# 不断重复上面这一步骤# 直到排序完成，即两个大的列表比对完成def merge(left, right):    # left 可能为只有一个元素的列表，或已经排好序的多个元素列表（之前调用过merge）    # right 也一样    res = []    while left and right:        item = left.pop(0) if left[0] < right[0] else right.pop(0)        res.append(item)    # 此时，left或right已经有一个为空，直接extend插入    # 而且，left和right是之前已经排好序的列表，不需要再操作了    res.extend(left)    res.extend(right)    return resdef merge_sort(lst):    lst_len = len(lst)    if lst_len <= 1:        return lst    mid = lst_len // 2    lst_right = merge_sort(lst[mid:len(lst)])       # 返回的时lst_len <= 1时的 lst 或 merge中进行排序后的列表    lst_left = merge_sort(lst[:mid])                # 返回的是lst_len <= 1时的 lst 或 merge中进行排序后的列表    return merge(lst_left, lst_right)               # 进行排序，lst_left lst_right 的元素会不断增加print(merge_sort([1, 5, 55, 4, 5, 1, 3, 4, 5, 8, 62, 7]))

堆排序

堆排序是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。然后进行排序。

堆排序

# 把列表创成一个大根堆或小根堆# 然后根据大（小）根堆的特点：根节点最大（小），逐一取值## 升序----使用大顶堆## 降序----使用小顶堆# 本例以小根堆为例# 列表lst = [1, 22 ,11, 8, 12, 4, 9]# 1. 建成一个普通的堆：#          1#        /   \#       22    11#      / \    / \#     8  12  4   9## 2. 进行调整，从子开始调整位置，要求： 父节点<= 字节点##          1                                    1                                    1#        /   \         13和22调换位置         /   \          4和11调换位置          / \#       22    11       ==============>      13     11       ==============>       13    4#      / \    / \                          / \    /  \                           / \   /  \#     13  14 4   9                       22  14  4    9                        22  14 11   9## 3. 取出树上根节点，即最小值，把换上叶子节点的最大值##                   1#                  /#             ~~~~/#          22#         /   \#        8     4#         \   /  \#         12 11   9## 4. 按照同样的道理，继续形成小根堆，然后取出根节点，。。。。重复这个过程##          1                    1                 1  4                1 4           1 4 8           1 4 8#           /                    /                  /                    /             /                 /#       ~~~/                 ~~~/               ~~~/                 ~~~/          ~~~/              ~~~/#      22                   4                 22                   8             22                9#     /   \               /   \              /   \               /   \          /   \             /  \#    8     4             8     9            8     9             12    9        12    9           12  11#     \   /  \            \   /  \           \   /               \   /              /                /#     12 11   9           12 11  22          12 11               22 11            11               22## 续上：#       1 4 8 9          1 4 8 9           1 4 8 9 11     1 4 8 9 11    1 4 8 9 11 12   ==>  1 4 8 9 11 12 22#            /                  /                  /                /              /#        ~~~/               ~~~/               ~~~/             ~~~/           ~~~/#       22                 11                22                12            22#      /   \              /   \             /                  /#     12    11           12    22          12                22## 代码实现def heapify(lst, lst_len, i):    """创建一个堆"""    less = i  # largest为最大元素的索引    left_node_index = 2 * i + 1  # 左子节点索引    right_node_index = 2 * i + 2  # 右子节点索引    # lst[i] 就是父节点(假如有子节点的话)：    #    #                 lst[i]    #                  /   \    #      lst[2*i + 1]    lst[ 2*i + 2]    #    # 想要大根堆，即升序， 将判断左右子节点大小的 ‘>' 改为 ‘<' 即可    #    if left_node_index < lst_len and lst[less] > lst[left_node_index]:        less = left_node_index    if right_node_index < lst_len and lst[less] > lst[right_node_index]:        # 右边节点最小的时候        less = right_node_index    if less != i:        # 此时，是字节点大于父节点，所以相互交换位置        lst[i], lst[less] = lst[less], lst[i]  # 交换        heapify(lst, lst_len, less)        # 节点变动了，需要再检查一下def heap_sort(lst):    res = []    i = len(lst)    lst_len = len(lst)    for i in range(lst_len, -1, -1):        # 要从叶节点开始比较，所以倒着来        heapify(lst, lst_len, i)    # 此时，已经建好了一个小根树    # 所以，交换元素，将根节点（最小值）放在后面，重复这个过程    for j in range(lst_len - 1, 0, -1):        lst[0], lst[j] = lst[j], lst[0]  # 交换，最小的放在j的位置        heapify(lst, j, 0)      # 再次构建一个[0: j)小根堆 [j: lst_len-1]已经倒序排好了    return lstarr = [1, 5, 55, 4, 5, 1, 3, 4, 5, 8, 62, 7]print(heap_sort(arr))

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