排序是每个 IT 工程师和开发人员必备的知识技能。不仅要通过编程面试，而且要了解算法本身。不同的排序算法完美地展示了算法设计如何对程序的复杂性、速度和效率产生如此大的影响。

让我们来看看排名前5，也是最常见，面试中经常被问到的排序算法，看看如何用Python实现它们！

1.冒泡排序

冒泡排序是 CS 入门课程中最常讲授的一种，因为它清楚地说明了排序的工作原理，同时又简单又易于理解。 冒泡排序将逐步遍历列表并比较相邻的元素对。如果元素的顺序错误，则会交换这些元素。重复对列表中未排序部分的遍历，直到对列表进行排序。 因为冒泡排序重复地通过列表中未排序的部分，所以它的最坏情况复杂性为O（n²）。

2.选择排序

选择排序也相当简单，优于冒泡排序。如果你要在这两者之间进行选择，那么最好使用默认的“右选择排序”。使用选择排序，我们将输入列表/数组分为两部分： 已排序项的子列表和构成列表其余部分的剩余项的子列表。

我们 首先在未排序的子列表中找到最小的元素，并将其放在已排序子列表的末尾。 因此，我们不断地获取最小的未排序元素，并将其按排序顺序放入已排序的子列表中。此过程将重复进行，直到列表完全排序。

3.插入排序

插入排序比冒泡排序和选择排序都要快，而且可以说更加简单。就像在玩纸牌游戏时，洗牌的过程就是反复进行插入排序！ 在每次循环迭代中，插入排序从数组中删除一个元素。然后在另一个排序数组中查找该元素所属的位置，并将其插入其中。 它重复这个过程，直到没有输入元素保留。

4.合并排序

合并排序是一个完美的分而治之的算法例子。使用这种算法只需要通过以下两个主要步骤：

（1）连续分割未排序的列表，直到有N个子列表，其中每个子列表都有1个“未排序”的元素，N是原始数组中的元素数。
（2）反复合并，即一次将两个子列表合并在一起，生成新的已排序子列表，直到所有元素都完全合并到一个已排序的数组中。

5.快速排序

快速排序也是一种分而治之的算法，与合并排序一样。尽管它有点复杂，但在大多数标准实现中，它的执行速度比合并排序快得多，而且很少达到O（n²）的最坏情况复杂度。它有三个主要步骤：

（1）我们首先从数组中选择一个元素，称之为pivot。
（2）将小于轴的所有元素移到轴的左侧；将大于轴的所有元素移到轴的右侧。这称为分区操作。
（3）递归地将上述2个步骤分别应用于元素的每个子数组，这些元素的值比上一个轴的值小或大。如果大家对Python感兴趣的话，可以加一下我的微信哦：abb436574，免费领取一套学习资料和视频课程哟~

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