python排序算法

Python中常用的排序算法有以下几种：

1. 冒泡排序（Bubble Sort）
2. 选择排序（Selection Sort）
3. 插入排序（Insertion Sort）
4. 快速排序（Quick Sort）
5. 归并排序（Merge Sort）
6. 堆排序（Heap Sort）

其中，冒泡排序、选择排序和插入排序属于比较简单的排序算法，时间复杂度为O(n^2)；快速排序、归并排序和堆排序则是比较高效的排序算法，时间复杂度为O(nlogn)。

下面是一个快速排序的Python实现示例：

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

这个快速排序实现使用了递归，将数组分成小于、等于和大于pivot的三个子数组，然后将它们连接起来。

相关问题

PYTHON排序算法

Python 中有很多种排序算法，下面是其中几种常见的排序算法：

1. 冒泡排序（Bubble Sort）：比较相邻的元素，如果顺序不对则交换，重复这个过程直到整个数组排序完成。

   def bubble_sort(arr):
       n = len(arr)
       for i in range(n):
           for j in range(0, n-i-1):
               if arr[j] > arr[j+1]:
                   arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]

2. 选择排序（Selection Sort）：每次从未排序的部分找到最小元素，放到已排序部分的末尾。

   def selection_sort(arr):
       n = len(arr)
       for i in range(n):
           min_idx = i
           for j in range(i+1, n):
               if arr[j] < arr[min_idx]:
                   min_idx = j
           arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]

3. 插入排序（Insertion Sort）：将未排序的元素插入到已排序部分的合适位置。

   def insertion_sort(arr):
       for i in range(1, len(arr)):
           key = arr[i]
           j = i - 1
           while j >= 0 and arr[j] > key:
               arr[j+1] = arr[j]
               j -= 1
           arr[j+1] = key

4. 快速排序（Quick Sort）：选择一个基准元素，将比基准元素小的放在左边，比基准元素大的放在右边，然后对左右两个子数组递归地进行快速排序。

   def quick_sort(arr):
       if len(arr) <= 1:
           return arr
       pivot = arr[len(arr)//2]
       left = [x for x in arr if x < pivot]
       middle = [x for x in arr if x == pivot]
       right = [x for x in arr if x > pivot]
       return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

这些只是其中的几种排序算法，在实际应用中，根据数据规模和性能需求，选择合适的排序算法非常重要。

python 排序算法

Python中常见的排序算法有以下几种：

1. 冒泡排序（Bubble Sort）
2. 选择排序（Selection Sort）
3. 插入排序（Insertion Sort）
4. 归并排序（Merge Sort）
5. 快速排序（Quick Sort）
6. 堆排序（Heap Sort）

以下是各种排序算法的Python实现代码：

1. 冒泡排序

def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        for j in range(n-i-1):
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
    return arr

2. 选择排序

def selection_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        min_idx = i
        for j in range(i+1, n):
            if arr[j] < arr[min_idx]:
                min_idx = j
        arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]
    return arr

3. 插入排序

def insertion_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(1, n):
        j = i
        while j > 0 and arr[j] < arr[j-1]:
            arr[j], arr[j-1] = arr[j-1], arr[j]
            j -= 1
    return arr

4. 归并排序

def merge_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    mid = len(arr) // 2
    left = arr[:mid]
    right = arr[mid:]
    left = merge_sort(left)
    right = merge_sort(right)
    return merge(left, right)

def merge(left, right):
    result = []
    i = 0
    j = 0
    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

5. 快速排序

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr)//2]
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

6. 堆排序

def heap_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n//2-1, -1, -1):
        heapify(arr, n, i)
    for i in range(n-1, 0, -1):
        arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i]
        heapify(arr, i, 0)
    return arr

def heapify(arr, n, i):
    largest = i
    l = 2*i + 1
    r = 2*i + 2
    if l < n and arr[l] > arr[largest]:
        largest = l
    if r < n and arr[r] > arr[largest]:
        largest = r
    if largest != i:
        arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i]
        heapify(arr, n, largest)