其他排序算法的Python实现请参考：Python版归并排序算法（附Python程序__name__属性用法演示视频），侏儒排序算法原理与Python实现，Python版基于递归的冒泡排序算法，Python版快速排序算法，Python版选择排序算法，Python版冒泡法排序算法。 本文再给出Python版的堆排序算法，这样的话关于排序算法基本上就全了。本文代码主要借助于标准库heapq中的入堆和出堆函数来实现，属于原地排序，直接影响原来的列表。 from heapq import heappush, he
当你学习了 Python 的基本语法和变量后，你已经掌握了一些编程的基础知识。现在我们来完成一篇实战文章，来解决一个问题：从小到大排序。可能有些知识还没有讲到过，但我相信聪明的你一定能够理解，并可以通过查找资料来牢牢掌握。
我简单的绘制了一下排序算法的分类，蓝色字体的排序算法是我们用python3实现的，也是比较常用的排序算法。
原题 | Surprising Sorting Tips for Data Scientists
算法是计算机科学中的基础概念之一，它是解决问题的一系列步骤和规则。无论是编写一个简单的程序还是开发一个复杂的应用，算法都是不可或缺的。本篇博客将为你介绍算法的概念以及它在计算机科学中的重要性，并通过 Python 语言来演示算法的实际应用。
算法是编程知识体系中的重要部分。当你已经掌握了一些编程基础之后，必然需要了解算法相关的知识，才能可以写出效率更高的代码。而排序算法又是算法中非常基础的内容。
在这个示例中，我们定义了两个函数：heapify和heap_sort。函数heapify用于对指定节点进行堆化操作，保持最大堆的性质。函数heap_sort用于执行堆排序算法，首先构建最大堆，然后逐步将最大值交换到列表的末尾，最后得到排序好的列表。
第一次选择后如下:1、4、4、2、5，此时顺序不变，第二次选择后如下:1、2、4、4、5，需要交换第一个4和2，所以两个4的相对顺序发生了变化，所以选择排序是一种不稳定的排序算法。
最小时间复杂度：很好计算，最好的情况就是数据一开始就是有序的，因此一次冒泡即可完成，时间复杂度为 O(n)
数据结构和算法是计算机科学中的基础概念，它们在软件开发中起着至关重要的作用。在众多的数据操作中，搜索和排序是最常见的两种操作。本文将探讨如何通过优化搜索和排序算法来提高算法性能，并介绍一些常见的数据结构和算法优化技巧。
来源 | https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm
根据之前的惯例，先来了解知识点的基本概念，根据自己对冒泡排序的理解，结合专业的解释来看，冒泡排序就是从序列中的第一个元素开始，依次对相邻的两个元素进行比较，如果前一个元素大于后一个元素则交换它们的位置；如果前一个元素小于或等于后一个元素，则不交换它们。这一比较和交换的操作，一直持续到最后一个还未排好序的元素为止。
这个repo有近23个大牛一起维护的，领头的是一个印度工程师！印度我好几年前出差还是去过，当时去的是号称是印度的“硅谷”班加罗尔，确实软件行业非常发达。来看一下这个Github上囊括了几大主流的编程语言：
来源：https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm
排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序。
本文介绍了Python排序算法的基础知识，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序和快速排序。每种算法都给出了具体的示例代码和解释，以帮助读者更好地理解和应用。同时，还介绍了一些初级排序算法的模板代码和注释，以帮助读者更好地掌握排序算法的基本知识和实现方法。
而今天这篇文章，转自 Github 上一个项目，此项目整理了 10 个常见排序算法的原理、演示和多种语言的实现。这里我们摘录其中 Python 的实现，分享给大家。
冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单的排序算法，它通过反复交换相邻的元素，将较大的元素逐渐"浮"到数组的末尾，同时将较小的元素逐渐"沉"到数组的开头。冒泡排序是一种基本的比较排序算法，尽管不是最高效的排序算法，但它有助于理解排序算法的基本原理。本文将详细介绍冒泡排序的工作原理和Python实现。
应读者要求，写个基于递归的冒泡排序算法代码，之前发过的排序算法代码请参考：Python版快速排序算法，Python版选择排序算法，Python版冒泡法排序算法。 from random import randint def bubbleSort(lst, end=None, reverse=False): if end==None: length = len(lst) else: length = end if length<=1: return #flag用来标记
Python版冒泡排序算法请参考：Python版冒泡法排序算法 Python版选择排序算法请参考：Python版选择排序算法 from random import randint def quickSort(lst, reverse=False): if len(lst) <= 1: return lst #默认使用最后一个元素作为枢点 pivot = lst.pop() first, second = [], [] #默认使用升序排序 exp = 'x<=pivot' #
、稳健（即不改变等值元素间的相对顺序）的排序算法，在处理真实世界数据（经常出现部分有序情况）时表现出色，而不只是为学术研究。
排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概括：
桶排序（Bucket Sort）是一种非比较性排序算法，适用于对一定范围内的浮点数进行排序。它将元素分配到若干个桶中，然后对每个桶中的元素进行排序，最后按照顺序合并所有的桶，得到有序数组。桶排序是一种线性时间复杂度的排序算法，适用于一定范围内的浮点数排序。本文将详细介绍桶排序的工作原理和Python实现。
排序：就是将一组无序的记录序列按照某种逻辑顺序重新排序，调整为有序的记录序列的过程。简单的说，对于一组记录序列而言，就是根据记录的关键字递增顺序或者递减关系，将记录的次序进行重新排列，使得原来一组次序任意的记录序列转变为按其值有序排列的一组记录序列。
Python是一种高级编程语言，它在机器学习、数据分析、Web开发等领域都有广泛的应用。与其他编程语言一样，Python也支持各种算法。本文将介绍5种常见的Python算法，包括查找算法、排序算法、递归算法、动态规划算法、贪心算法，并提供代码实例。
算法作为程序员的必修课，是每位程序员必须掌握的基础。作为Python忠实爱好者，本篇将通过Python来手撕5大经典排序算法，结合例图剖析内部实现逻辑，对比每种算法各自的优缺点和应用点。相信我，耐心看完绝对有收获。
先说一个题外话，昨天收到微信公众号通知，邀请我参与个人认证。提交后公众号很快核实并通过我的申请，下面是认证后的公众号显示，欢迎去围观：
插入排序是一种简单直观的排序算法，它通过构建有序序列，对未排序的元素逐个进行插入，从而达到排序的目的。
深刻研究排序算法是入门算法较为好的一种方法，现在还记得4年前手动实现常见8种排序算法，通过随机生成一些数据，逐个校验代码实现的排序过程是否与预期的一致，越做越有劲，越有劲越想去研究，公交车上，吃饭的路上。。。那些画面，现在依然记忆犹新。
冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地比较相邻的两个元素，并将它们按照升序或降序交换位置，从而实现排序的目的。
前两天做每日一题遇到了一道排序题，想想自从用了python之后貌似就几乎再没有自己实现过排序算法了。
在本文中，我们将通过动图可视化加文字的形式，循序渐进全面介绍不同类型的算法及其用途（包括原理、优缺点及使用场景）并提供 Python 和 JavaScript 两种语言的示例代码。除此之外，每个算法都会附有一些技术说明，比如使用大 O 符号来分析不同算法的时间复杂度和空间复杂度等，也提到了一些多数人都很容易理解的一些高级概述。
二者都是两个循环的算法，复杂度都是O(n²)，主要的差异点在于： 1. 冒泡排序在第二个循环中，起始未知是i，而不是1. 2. 需要交换的判断条件二者相反。
插入排序（Insertion Sort）是一种简单但有效的排序算法，它的基本思想是将数组分成已排序和未排序两部分，然后逐一将未排序部分的元素插入到已排序部分的正确位置。插入排序通常比冒泡排序和选择排序更高效，特别适用于对部分有序的数组进行排序。本文将详细介绍插入排序的工作原理和Python实现。
在编程世界中，排序算法是不可或缺的一部分。冒泡排序作为最基本的排序算法之一，虽然其效率并不是最高的，但其实现简单、易于理解的特点使得它成为学习和理解排序算法的入门之选。本文将详细介绍冒泡排序的原理、实现方法以及性能分析，帮助读者更好地掌握这一基础算法。
我现在还能记得自己当时在 VC++ 6.0 上按照谭浩强老师的 C 语言教材敲出第一个冒泡排序时的激动心情。满满的成就感，不得不说，编程爱好者的快乐就是如此简单。
快速排序是一种常用且高效的排序算法，它采用分治的思想。算法将一个数组分成两个子数组，然后递归地对子数组进行排序，最终将整个数组排序完成。
选择排序是一种简单直观的排序算法，它通过每次选择未排序部分的最小元素，并将其放置在已排序部分的末尾，从而逐步构建有序序列。
计数排序（Counting Sort）是一种非比较性排序算法，适用于对一定范围内的整数进行排序。它通过统计每个元素出现的次数，然后根据统计信息重新构建有序数组。计数排序是一种线性时间复杂度的排序算法，具有稳定性和适用性广泛的特点。本文将详细介绍计数排序的工作原理和Python实现。
排序是每个软件工程师和开发人员都需要掌握的技能。不仅要通过编程面试，还要对程序本身有一个全面的理解。不同的排序算法很好地展示了算法设计上如何强烈的影响程序的复杂度、运行速度和效率。
学会了Python基础知识，想进阶一下，那就来点算法吧！毕竟编程语言只是工具，结构算法才是灵魂。
不想做低级码农，不想成为前端抠图达人或是后台「增删改查」小王子？那你可能需要好好复习下算法与数据结构。
希望小小詹同学学习同时能便于他人~ ---- 本文用Python实现了快速排序、插入排序、希尔排序、归并排序、堆排序、选择排序、冒泡排序共7种排序算法。上篇已经介绍了前三种~给出原文链接如下：程序员面试必备之排序算法汇总(上) 四、归并排序 1.介绍 归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。
对于给定的一组数据，我们希望能够对其中的元素进行排序，让其中的元素按照某种顺序排列，这就是排序算法的基本要求。
与许多其他高级编程语言一样，Python语言提供了使用sorted()函数对数据进行开箱即用的功能。示例：
基数排序（Radix Sort）是一种非比较性排序算法，适用于对整数或字符串等数据进行排序。它根据数据的位数进行排序，从低位到高位或从高位到低位，通过分配数据到不同的桶中，然后按顺序合并这些桶，得到有序数组。基数排序是一种稳定的排序算法，适用于整数或字符串排序。本文将详细介绍基数排序的工作原理和Python实现。
选择排序（Selection Sort）是一种简单的排序算法，它的基本思想是在未排序的部分中选择最小（或最大）的元素，然后将其放在已排序部分的末尾。选择排序不同于冒泡排序，它不需要反复交换元素，因此在某些情况下可能比冒泡排序更快。本文将详细介绍选择排序的工作原理和Python实现。
学会了 Python 基础知识，想进阶一下，那就来点算法吧！毕竟编程语言只是工具，结构算法才是灵魂。
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