Python基础算法实现与应用：排序与搜索

资源摘要信息:"本资源包含了用Python实现的一系列基础算法，涵盖了多种排序算法以及二分查找算法。以下是对所涉及算法知识点的详细说明。 1. 冒泡排序（Bubble Sort）： 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，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。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。 2. 选择排序（Selection Sort）： 选择排序是一种原址比较排序算法。工作原理是每次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。 3. 插入排序（Insertion Sort）： 插入排序的工作方式像许多人排序一副扑克牌。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。插入排序在实现上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间的排序），因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。 4. 希尔排序（Shell Sort）： 希尔排序是插入排序的一种更高效的改进版本。希尔排序又叫缩小增量排序。该方法因DL Shell于1959年提出而得名。希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的：① 插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时，效率高，即可以达到线性排序的效率；② 但插入排序一般来说是低效的，因为插入排序每次只能将数据移动一位。 5. 归并排序（Merge Sort, Top-Down）： 归并排序是一种分治算法。其思想是将原始数组切分成更小的数组，直到每个小数组只有一个位置，然后将小数组归并成较大的数组，直到最后只有一个排序完毕的大数组。因为是排序两个子数组，归并排序递归地将数组分成两半，直到不能分为止，然后将数组排序合并。 6. 快速排序（Quick Sort）： 快速排序是由C. A. R. Hoare在1960年提出的一种划分交换排序。它的基本思想是：选择一个基准值，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，然后分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。 7. 堆排序（Heap Sort）： 堆排序是一种选择排序，它的最坏、最好、平均时间复杂度均为O(nlogn)，它也是不稳定排序。堆是具有以下性质的完全二叉树：即子节点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。 8. 基数排序（Radix Sort，未完成）： 基数排序是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。由于整数也可以表示字符串（如电话号码）和特定格式的浮点数，所以基数排序并不限于整数。 9. 二分查找（Binary Search）： 二分查找算法又称为折半查找算法，优点是比较次数少，查找效率高。使用二分查找法的前提条件是线性表是有序表，即表中记录的关键字（如数字或字母）是按升序或降序排列的。 本资源中包含的算法实现都是用Python语言进行编写的，Python的简洁和易读性使得算法的逻辑结构更加清晰易懂。此外，还包括了对应的测试代码，可以用于验证算法实现的正确性。 需要注意的是，部分算法如基数排序是未完成的，可能需要额外的实现和调试才能使用。而测试部分则提供了算法正确性的验证手段，确保算法实现能够正确无误地工作。" 资源摘要信息:"algorithms-in-python:Python实现的基本算法"