type
status
date
slug
summary
tags
category
icon
password
四种常见的排序算法的详细解释及其对应的Python代码实现：
- 冒泡排序（Bubble Sort）
- 堆排序（Heap Sort）
- 插入排序（Insertion Sort）
- 选择排序（Selection Sort）
1. 冒泡排序（Bubble Sort）
算法简介
冒泡排序是一种简单的排序算法，重复地遍历要排序的数列，一次比较相邻的两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。遍历数列的工作是重复进行的，直到没有需要交换的，也就是说该数列已经排序完成。
Python代码实现
运行结果
算法分析
- 时间复杂度：
- 最佳情况：O(n)（当数组已经有序时）
- 平均和最坏情况：O(n²)
- 空间复杂度：O(1)（原地排序）
- 稳定性：稳定
2. 堆排序（Heap Sort）
算法简介
堆排序是一种基于比较的排序算法，利用堆这种数据结构来排序。堆是一种完全二叉树，分为最大堆和最小堆。堆排序通常使用最大堆，先构建一个最大堆，然后将堆顶元素（最大值）与堆的最后一个元素交换，之后对剩下的元素重新调整为最大堆，如此反复，直到整个数组有序。
Python代码实现
运行结果
算法分析
- 时间复杂度：
- 所有情况：O(n log n)
- 空间复杂度：O(1)（原地排序）
- 稳定性：不稳定
3. 插入排序（Insertion Sort）
算法简介
插入排序是一种简单直观的排序算法，类似于整理扑克牌的方式。它通过构建有序序列，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。
Python代码实现
运行结果
算法分析
- 时间复杂度：
- 最佳情况：O(n)（当数组已经有序时）
- 平均和最坏情况：O(n²)
- 空间复杂度：O(1)（原地排序）
- 稳定性：稳定
4. 选择排序（Selection Sort）
算法简介
选择排序是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一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。
Python代码实现
运行结果
算法分析
- 时间复杂度：
- 所有情况：O(n²)
- 空间复杂度：O(1)（原地排序）
- 稳定性：不稳定
总结
以上四种排序算法各有优缺点：
- 冒泡排序：实现简单，但效率较低，适用于小规模数据。
- 堆排序：时间复杂度稳定为O(n log n)，适用于大规模数据，但不稳定。
- 插入排序：在数据基本有序的情况下效率较高，适用于小规模数据，且稳定。
- 选择排序：实现简单，但效率不高，不适合大规模数据，不稳定。
根据具体的应用场景和数据特点选择合适的排序算法，可以在保证效率的同时满足稳定性等需求。
如果你对某个排序算法有更多的问题或需要更详细的解释，欢迎继续提问！
PythonForAlgorithm
- 作者:PanDa
- 链接:Panda_Clog | 代码Vlog (c.pandaclog.xyz)/article/11c0312b-e533-80df-9bd5-fc4440bdf0a6
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。
