python常見的排序算法有：插入排序、希爾排序、選擇排序、冒泡排序、歸并排序、快速排序、堆排序、基數(shù)排序等。排序算法在程序員編程生涯中用的不多，但是作為基本功需要掌握一下。

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　　Python排序算法：

　　一、冒泡排序

　　冒泡排序（Bubble Sort）也是一種簡單直觀的排序算法。它重復地走訪過要排序的數(shù)列，一次比較兩個元素，如果他們的順序錯誤就把他們交換過來。走訪數(shù)列的工作是重復地進行直到?jīng)]有再需要交換，也就是說該數(shù)列已經(jīng)排序完成。這個算法的名字由來是因為越小的元素會經(jīng)由交換慢慢"浮"到數(shù)列的頂端。

　　二、插入排序

　　插入排序（英語：Insertion Sort）是一種簡單直觀的排序算法。它的工作原理是通過構(gòu)建有序序列，對于未排序數(shù)據(jù)，在已排序序列中從后向前掃描，找到相應位置并插入。

　　插入排序和冒泡排序一樣，也有一種優(yōu)化算法，叫做拆半插入。

　　三、希爾排序

　　希爾排序，也稱遞減增量排序算法，是插入排序的一種更高效的改進版本。但希爾排序是非穩(wěn)定排序算法。

希爾排序的基本思想是：先將整個待排序的記錄序列分割成為若干子序列分別進行直接插入排序，待整個序列中的記錄"基本有序"時，再對全體記錄進行依次直接插入排序。

　　希爾排序的基本思想是：先將整個待排序的記錄序列分割成為若干子序列分別進行直接插入排序，待整個序列中的記錄“基本有序”時，再對全體記錄進行依次直接插入排序。

　　四、歸并排序

　　歸并排序（Merge sort）是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法。該算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用。作為一種典型的分而治之思想的算法應用，歸并排序的實現(xiàn)由兩種方法：

　　自上而下的遞歸（所有遞歸的方法都可以用迭代重寫，所以就有了第 2 種方法）；自下而上的迭代；

　　在《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法 JavaScript 描述》中，作者給出了自下而上的迭代方法。但是對于遞歸法，作者卻認為：

　　However, it is not possible to do so in JavaScript, as the recursion goes too deep for the language to handle.

　　然而，在 JavaScript 中這種方式不太可行，因為這個算法的遞歸深度對它來講太深了。

　　和選擇排序一樣，歸并排序的性能不受輸入數(shù)據(jù)的影響，但表現(xiàn)比選擇排序好的多，因為始終都是 O(nlogn) 的時間復雜度。代價是需要額外的內(nèi)存空間。

　　五、快速排序

　　快速排序是由東尼·霍爾所發(fā)展的一種排序算法。在平均狀況下，排序 n 個項目要 Ο(nlogn) 次比較。在最壞狀況下則需要 Ο(n2) 次比較，但這種狀況并不常見。事實上，快速排序通常明顯比其他 Ο(nlogn) 算法更快，因為它的內(nèi)部循環(huán)（inner loop）可以在大部分的架構(gòu)上很有效率地被實現(xiàn)出來。

　　快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略來把一個串行（list）分為兩個子串行（sub-lists）。

　　快速排序又是一種分而治之思想在排序算法上的典型應用。本質(zhì)上來看，快速排序應該算是在冒泡排序基礎(chǔ)上的遞歸分治法。

　　堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)所設(shè)計的一種排序算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結(jié)構(gòu)，并同時滿足堆積的性質(zhì)：即子結(jié)點的鍵值或索引總是小于（或者大于）它的父節(jié)點。堆排序可以說是一種利用堆的概念來排序的選擇排序。分為兩種方法：

　　大頂堆：每個節(jié)點的值都大于或等于其子節(jié)點的值，在堆排序算法中用于升序排列；小頂堆：每個節(jié)點的值都小于或等于其子節(jié)點的值，在堆排序算法中用于降序排列；堆排序的平均時間復雜度為 Ο(nlogn)。

　　六、計數(shù)排序

　　計數(shù)排序的核心在于將輸入的數(shù)據(jù)值轉(zhuǎn)化為鍵存儲在額外開辟的數(shù)組空間中。作為一種線性時間復雜度的排序，計數(shù)排序要求輸入的數(shù)據(jù)必須是有確定范圍的整數(shù)。

　　七、桶排序
　　桶排序是計數(shù)排序的升級版。它利用了函數(shù)的映射關(guān)系，高效與否的關(guān)鍵就在于這個映射函數(shù)的確定。為了使桶排序更加高效，我們需要做到這兩點：
　　在額外空間充足的情況下，盡量增大桶的數(shù)量，使用的映射函數(shù)能夠?qū)⑤斎氲?N 個數(shù)據(jù)均勻的分配到 K 個桶中，同時，對于桶中元素的排序，選擇何種比較排序算法對于性能的影響至關(guān)重要。

　　八、基數(shù)排序
　　基數(shù)排序是一種非比較型整數(shù)排序算法，其原理是將整數(shù)按位數(shù)切割成不同的數(shù)字，然后按每個位數(shù)分別比較。由于整數(shù)也可以表達字符串（比如名字或日期）和特定格式的浮點數(shù)，所以基數(shù)排序也不是只能使用于整數(shù)。

本文名稱：Python中有哪些排序算法-創(chuàng)新互聯(lián)
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