Python实现与优化：基础排序算法（选择、冒泡与插入）详解

本文档主要介绍了三种基础排序算法在Python中的实现及其优化策略：选择排序、冒泡排序和插入排序。这些排序算法是IT专业人员必备的基础技能，因为它们在实际编程中广泛应用于数据处理和数组操作。 1. **选择排序**：这是一种简单的排序方法，每次从未排序的部分中找到最小（或最大）的元素，并将其放置在已排序部分的末尾。选择排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)，因为它在过程中不需要额外的空间来存储数据。尽管其效率不高，但在数据规模较小或者内存限制严格的场景中，由于其空间效率高，仍然有一定的应用价值。Python实现如下： ```python def sortArray(self, nums: List[int]): for i in range(len(nums)-1): min_index = i for j in range(i+1, len(nums)): if nums[j] < nums[min_index]: min_index = j nums[i], nums[min_index] = nums[min_index], nums[i] return nums ``` 2. **冒泡排序**：通过不断比较相邻元素并交换它们的位置，逐步将最大（或最小）的元素“浮”到数组的末端。冒泡排序是稳定的，即相等元素的相对位置不会改变。冒泡排序在最好情况下的时间复杂度是O(n)，当数组已经是有序时。但平均和最坏情况下时间复杂度都是O(n^2)。为了优化冒泡排序，可以通过检查遍历过程中是否有交换来提前结束，如果一轮下来都没有交换，说明数组已经排序完成。 ```python def sortArray_v1(self, nums: List[int]): is_sorted = True for i in range(1, len(nums)): for j in range(len(nums)-i): if nums[j] > nums[j+1]: nums[j], nums[j+1] = nums[j+1], nums[j] is_sorted = False if is_sorted: break return nums ``` 3. **插入排序**：通过将每个元素插入到已排序部分的适当位置来实现，对于部分有序的数据，插入排序效率较高。插入排序的时间复杂度为O(n^2)，但在最好的情况下，当输入数组已经是有序的，时间复杂度降为O(n)。插入排序是稳定的排序方法，因为相等元素的相对位置不会改变。 虽然这些排序算法在现代计算机上可能不是最高效的，但它们是理解和学习其他高级排序算法如快速排序、归并排序等的基础。理解排序算法的工作原理、优缺点以及适用场景，有助于在实际开发中做出合适的选择。在编写代码时，除了实现基本功能，还要注重代码的可读性和可维护性，以便于快速调试和优化。