本文来用图文的方式详细讲解了Python十大经典排序算法 —— 插入排序、选择排序、快速排序、冒泡排序、归并排序、希尔排序、插入排序、桶排序、基数排序、计数排序算法，想要学习的你们，继续阅读下去吧，如果觉得不错的话，推荐给身边的朋友吧 。
插入排序思路
- 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序；
- 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描；
- 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置；
- 重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置；
- 将新元素插入到该位置；
- 重复步骤2~5 。
文章插图
图示
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平均时间复杂度O(n^2)
希尔排序前言希尔排序是插排的升级，先将待排序的元素进行分组，在分组的基础上进行插排，从而降低整体上的时间复杂度 。
这里面设计到一个增量的概念，我们依据增量来决定分组的跨度 。常用的增量有三种：
- 希尔增量 [1,2,4,8,…,2^(k-1)]
- 海巴德增量 [1,3,7,15,…,2^k-1]
- 塞基维克增量 [1,5,19,41,…,4k-3*2k+1]
思路
- 择定增量
- 分组
- 组内比较
- 重复步骤2,3直到跨度为1
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代码
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选择排序思路
- 选出数组中最大（最小）的元素放到开头
- 在剩下的元素中选中最大（最小）元素放到上个被选元素之后
- 重复2步骤
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代码
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平均时间复杂度O(n^2)
堆排序前言堆排序，顾名思义，就是基于堆 。因此先来介绍一下堆的概念 。
堆分为最大堆和最小堆，其实就是完全二叉树 。最大堆要求节点的元素都要大于其孩子，最小堆要求节点元素都小于其左右孩子，两者对左右孩子的大小关系不做任何要求，其实很好理解 。有了上面的定义，我们可以得知，处于最大堆的根节点的元素一定是这个堆中的最大值 。其实我们的堆排序算法就是抓住了堆的这一特点，每次都取堆顶的元素，将其放在序列最后面，然后将剩余的元素重新调整为最大堆，依次类推，最终得到排序的序列 。
思路
- 把堆顶的最大数取出
- 将剩余的堆继续调整为最大堆
- 重复步骤1,2
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代码
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平均时间复杂度O(nlogn)
冒泡排序思路
- 比较相邻的元素 。如果第一个比第二个大，就交换他们两个 。
- 对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对 。在这一点，最后的元素应该会是最大的数 。
- 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个 。
- 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较 。
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代码
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平均时间复杂度O(n^2)
快速排序思路
- 先从集合中取出一个数作为“哨兵”
- 将集合中比哨兵大的元素和比哨兵小的元素分列两侧
- 再对左右区间重复第二步，直到各区间只有一个数
文章插图
代码
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