常用的排序算法总结（二）

选择排序

算法思想

选择排序提高了冒泡排序的性能，它每遍历一次列表只交换一次数据，即进行一次遍历时找到最大的项，完成遍历后，再把它换到正确的位置。和冒泡排序一样，第一次遍历后，最大的数据项就已归位，第二次遍历使次大项归位。这个过程持续进行，一共需要 n-1 次遍历来排好 n 个数据，因为最后一个数据必须在第 n-1 次遍历之后才能归位。

代码实现

# 选择排序
def selectionSort(alist):n = len(alist)for i in range(n - 1):# 寻找[i,n]区间里的最小值min_index = ifor j in range(i+1, n):if alist[j] < alist[min_index]:min_index = jalist[i], alist[min_index] = alist[min_index], alist[i]return alist

插入排序

算法思想

插入排序的算法复杂度仍然是，但其工作原理稍有不同。它总是保持一个位置靠前的已排好的子表，然后每一个新的数据项被 “插入” 到前边的子表里，排好的子表增加一项。我们认为只含有一个数据项的列表是已经排好的。每排后面一个数据（从 1 开始到 n-1），这个的数据会和已排好子表中的数据比较。比较时，我们把之前已经排好的列表中比这个数据大的移到它的右边。当子表数据小于当前数据，或者当前数据已经和子表的所有数据比较了时，就可以在此处插入当前数据项。

代码实现

# 插入排序
def insertionSort(alist):for i in range(1,len(alist)):currentvalue=alist[i]position=iwhile alist[position-1]>currentvalue and position>0:alist[position]=alist[position-1]position=position-1alist[position]=currentvaluereturn alist

注意，这里在用 Python 实现的时候需要注意，第一次我采用的是下面的代码：

# 插入排序
def insertionSort(blist):n = len(blist)for i in range(1, n):# 寻找a[i]合适的插入位置temp = blist[i]for j in range(i, 0, -1):if (temp < blist[j-1]):blist[j] = blist[j-1]else:breakblist[j-1] = tempreturn blist

在测试性能的时候发现，当数列的逐渐变大的时候，运行时间并不是按照的速度增长，后来分析发现：

for j in range(i, 0, -1):

这行代码在数列很大的时候，会不听的新建列表，这回损害性能，这是非算法思想因素的影响，但是需要注意一下。

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选择排序

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