这篇文章主要介绍了python 排序算法总结及实例详解的相关资料,需要的朋友可以参考下
总结了一下常见集中排序的算法
归并排序也称合并排序，是分治法的典型应用。分治思想是将每个问题分解成个个小问题，将每个小问题解决，然后合并。
具体的归并排序就是，将一组无序数按n/2递归分解成只有一个元素的子项，一个元素就是已经排好序的了。然后将这些有序的子元素进行合并。
合并的过程就是 对 两个已经排好序的子序列，先选取两个子序列中最小的元素进行比较，选取两个元素中最小的那个子序列并将其从子序列中
去掉添加到最终的结果集中，直到两个子序列归并完成。
代码如下：
#!/usr/bin/python
import sys
def merge(nums, first, middle, last):
””’ merge ”’
# 切片边界,左闭右开并且是了0为开始
lnums = nums[first:middle+1]
rnums = nums[middle+1:last+1]
lnums.append(sys.maxint)
rnums.append(sys.maxint)
l = 0
r = 0
for i in range(first, last+1):
if lnums[l] < rnums[r]:
nums[i] = lnums[l]
l+=1
else:
nums[i] = rnums[r]
r+=1
def merge_sort(nums, first, last):
''''' merge sort
merge_sort函数中传递的是下标，不是元素个数
'''
if first < last:
middle = (first + last)/2
merge_sort(nums, first, middle)
merge_sort(nums, middle+1, last)
merge(nums, first, middle,last)
if __name__ == '__main__':
nums = [10,8,4,-1,2,6,7,3]
print 'nums is:', nums
merge_sort(nums, 0, 7)
print 'merge sort:', nums
稳定，时间复杂度 o(nlog n)
插入排序
代码如下：
#!/usr/bin/python
importsys
definsert_sort(a):
””’ 插入排序
有一个已经有序的数据序列，要求在这个已经排好的数据序列中插入一个数，
但要求插入后此数据序列仍然有序。刚开始 一个元素显然有序，然后插入一
个元素到适当位置，然后再插入第三个元素，依次类推
”’
a_len = len(a)
if a_len = 0 and a[j] > key:
a[j+1] = a[j]
j-=1
a[j+1] = key
return a
if __name__ == ‘__main__’:
nums = [10,8,4,-1,2,6,7,3]
print ‘nums is:’, nums
insert_sort(nums)
print ‘insert sort:’, nums
稳定，时间复杂度 o(n^2)
交换两个元素的值python中你可以这么写：a, b = b, a，其实这是因为赋值符号的左右两边都是元组
（这里需要强调的是，在python中，元组其实是由逗号“,”来界定的，而不是括号）。
选择排序
选择排序(selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。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。
import sys
def select_sort(a):
””’ 选择排序
每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，
顺序放在已排好序的数列的最后，直到全部待排序的数据元素排完。
选择排序是不稳定的排序方法。
”’
a_len=len(a)
for i in range(a_len):#在0-n-1上依次选择相应大小的元素
min_index = i#记录最小元素的下标
for j in range(i+1, a_len):#查找最小值
if(a[j]
不稳定，时间复杂度 o(n^2)
希尔排序
希尔排序，也称递减增量排序算法,希尔排序是非稳定排序算法。该方法又称缩小增量排序，因dl．shell于1959年提出而得名。
先取一个小于n的整数d1作为第一个增量，把文件的全部记录分成d1个组。所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。先在各组内进行排序；
然后，取第二个增量d2
import sys
def shell_sort(a):
””’ shell排序
”’
a_len=len(a)
gap=a_len/2#增量
while gap>0:
for i in range(a_len):#对同一个组进行选择排序
m=i
j=i+1
while j
不稳定，时间复杂度 平均时间 o(nlogn) 最差时间o(n^s)1
堆排序 ( heap sort )
“堆”的定义：在起始索引为 0 的“堆”中：
节点 i 的右子节点在位置 2 * i + 24) 节点 i 的父节点在位置 floor( (i – 1) / 2 ) : 注 floor 表示“取整”操作
堆的特性：
每个节点的键值一定总是大于（或小于）它的父节点
“最大堆”：
“堆”的根节点保存的是键值最大的节点。即“堆”中每个节点的键值都总是大于它的子节点。
上移，下移 ：
当某节点的键值大于它的父节点时，这时我们就要进行“上移”操作，即我们把该节点移动到它的父节点的位置，而让它的父节点到它的位置上，然后我们继续判断该节点，直到该节点不再大于它的父节点为止才停止“上移”。
现在我们再来了解一下“下移”操作。当我们把某节点的键值改小了之后，我们就要对其进行“下移”操作。
方法：
我们首先建立一个最大堆(时间复杂度o(n))，然后每次我们只需要把根节点与最后一个位置的节点交换，然后把最后一个位置排除之外，然后把交换后根节点的堆进行调整(时间复杂度 o(lgn) )，即对根节点进行“下移”操作即可。 堆排序的总的时间复杂度为o(nlgn).
代码如下：
#!/usr/bin env python
# 数组编号从 0开始
def left(i):
return 2*i +1
def right(i):
return 2*i+2
#保持最大堆性质 使以i为根的子树成为最大堆
def max_heapify(a, i, heap_size):
if heap_size 1:
node = heap_size/2 -1
while node >= 0:
max_heapify(a, node, heap_size)
node -=1
# 堆排序 下标从0开始
def heap_sort(a):
bulid_max_heap(a)
heap_size = len(a)
i = heap_size – 1
while i > 0 :
a[0],a[i] = a[i], a[0] # 堆中的最大值存入数组适当的位置，并且进行交换
heap_size -=1 # heap 大小 递减 1
i -= 1 # 存放堆中最大值的下标递减 1
max_heapify(a, 0, heap_size)
if __name__ == ‘__main__’ :
a = [10, -3, 5, 7, 1, 3, 7]
print ‘before sort:’,a
heap_sort(a)
print ‘after sort:’,a
不稳定，时间复杂度 o(nlog n)
快速排序
快速排序算法和合并排序算法一样，也是基于分治模式。对子数组a[p…r]快速排序的分治过程的三个步骤为：
分解：把数组a[p…r]分为a[p…q-1]与a[q+1…r]两部分，其中a[p…q-1]中的每个元素都小于等于a[q]而a[q+1…r]中的每个元素都大于等于a[q]；
解决：通过递归调用快速排序，对子数组a[p…q-1]和a[q+1…r]进行排序；
合并：因为两个子数组是就地排序的，所以不需要额外的操作。
对于划分partition 每一轮迭代的开始，x=a[r], 对于任何数组下标k，有：
1) 如果p≤k≤i，则a[k]≤x。
2) 如果i+1≤k≤j-1，则a[k]>x。
3) 如果k=r，则a[k]=x。
代码如下：
#!/usr/bin/env python
# 快速排序
””’
划分 使满足 以a[r]为基准对数组进行一个划分，比a[r]小的放在左边，
比a[r]大的放在右边
快速排序的分治partition过程有两种方法，
一种是上面所述的两个指针索引一前一后逐步向后扫描的方法,
另一种方法是两个指针从首位向中间扫描的方法。
”’
#p,r 是数组a的下标
def partition1(a, p ,r):
””’
方法一，两个指针索引一前一后逐步向后扫描的方法
”’
x = a[r]
i = p-1
j = p
while j < r:
if a[j] < x:
i +=1
a[i], a[j] = a[j], a[i]
j += 1
a[i+1], a[r] = a[r], a[i+1]
return i+1
def partition2(a, p, r):
'''''
两个指针从首尾向中间扫描的方法
'''
i = p
j = r
x = a[p]
while i = x and i < j:
j -=1
a[i] = a[j]
while a[i]