python代码实现六大排序

冒泡排序是一种简单的排序算法，它的基本思想是比较相邻两个元素的大小，如果顺序不对则交换它们的位置，一直重复这个过程直到整个序列有序。它的时间复杂度为O(n^2)，因此对于较大的数据集不太适用，但对于小型数据集和教学目的来说是一种不错的选择。

在这个示例中，我们首先定义了一个名为bubble_sort的函数，该函数接收一个列表作为输入参数。函数内部使用两个嵌套的for循环实现冒泡排序。外层循环控制排序轮数，内层循环则负责比较相邻的元素并进行位置交换。具体来说，内层循环从第一个元素开始，比较它和它后面的元素的大小，如果前一个元素比后一个元素大，则交换它们的位置。经过一轮循环后，最后一个元素一定是本轮中最大的元素，因此下一轮循环时只需要比较前n-1个元素即可。

最后，函数返回排序后的列表。

选择排序（Selection Sort）是一种简单的排序算法，它的基本思路是每次从未排序的数列中选择最小（或最大）的元素，将其放到已排序数列的末尾。重复这个过程，直到所有元素都被排序为止。

具体实现步骤如下：

选择排序是一种简单但效率较低的排序算法，其时间复杂度为O(n^2)，不适用于大规模数据的排序。

在这个实现中，我们使用了两个循环。外循环从0到n-1遍历数组，表示已排序部分的范围；内循环从i+1到n遍历数组，用于查找未排序部分的最小值。当找到最小值时，我们将其与当前位置进行交换，这样就将最小值放到了已排序部分的末尾。

最后，我们返回排好序的数组。这个实现的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。

插入排序（Insertion Sort）是一种简单直观的排序算法，它的基本思路是将一个未排序的数列，逐个插入到已排序的数列中，使得插入后的数列仍然有序。

具体实现步骤如下：

插入排序的优点是实现简单，适用于小规模的数据排序，时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。但是，对于大规模数据的排序，插入排序的效率较低。

快速排序（Quicksort）是一种常用的排序算法，其基本思想是通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另一部分的所有数据小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，以达到整个序列有序的目的。

具体实现步骤如下：

在这个实现中，我们使用了递归的方法实现快速排序。首先，我们选取序列中的第一个元素作为基准元素（pivot），然后将序列中所有小于基准元素的元素放在左边，大于等于基准元素的元素放在右边，相等的元素可以放在任意一边。这一步使用了列表解析的方法，可以比较简洁地实现。最后，我们对左右两部分元素分别进行递归排序，并将结果合并起来，即可得到最终的有序序列。

快速排序的时间复杂度为 O(nlogn)，空间复杂度为 O(logn)。在实际应用中，快速排序是一种常用的排序算法，可以用于处理各种规模的数据。

堆排序（Heap Sort）是一种基于完全二叉树的排序算法，它的基本思想是将待排序的序列看成一棵完全二叉树，并将其构建成一个大根堆（或小根堆），然后将堆顶元素与堆底元素交换，并重新调整堆，使得剩余元素仍满足堆的性质，重复以上操作，直到所有元素有序为止。

具体实现步骤如下：

在这个实现中，我们首先使用 Heapify 操作将待排序的序列构建成一个大根堆。然后，我们依次将堆顶元素与堆底元素交换，并对堆顶元素进行下沉操作，使其重新满足堆的性质。最后，我们得到了一个有序的序列。

堆排序的时间复杂度为 O(nlogn)，空间复杂度为 O(1)。在实际应用中，堆排序是一种常用的排序算法，可以用于处理各种规模的数据。

归并排序是一种基于分治策略的排序算法。它的基本思想是将待排序的序列不断地分成两个子序列，直到每个子序列只有一个元素，然后将这些子序列进行合并，直到最终得到一个有序序列。

具体来说，归并排序的实现过程如下：

分解（Divide）：将待排序的序列从中间分成两个子序列，即将序列一分为二，分别对左右两个子序列进行归并排序。

合并（Merge）：对两个有序的子序列进行合并，得到一个新的有序序列。合并过程中，从两个子序列的头部开始比较每个元素的大小，将较小的元素放入新序列中，直到其中一个子序列为空，然后将另一个子序列中剩余的元素依次放入新序列中。

递归（Recursion）：重复以上两个步骤，对左右两个子序列分别进行归并排序，直到所有子序列都只有一个元素，排序完成。

归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为待排序序列的长度。归并排序是稳定的排序算法，即相等元素的相对位置不会改变。