# -*- coding: GBK -*-
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Created on Mon Oct 10 16:38:16 2016
@author: zhangweiguo
"""import time
import copy
import random
import threading
import math
import heapq
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插入排序
依次找最小值排序
冒泡排序
系统内部排序****best
希尔排序
快速排序
堆排序
树排序
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def insert_sort(L):#插入排序t1=time.time()n=len(L)LL=[]for i in xrange(n):a=L[i]LL.append(a)for j in xrange(i):if  a<=LL[j]:b=LL[i]LL[i]=LL[j]LL[j]=bt2=time.time()t=t2-t1return LL,t
def min_sort(L):#直接选择排序：每次找最小值，然后更新原列表t1=time.time()LL=copy.deepcopy(L)LLL=[]n=len(L)for i in xrange(n):m=min(LL)LL.pop(LL.index(m))LLL.append(m)t2=time.time()t=t2-t1return LLL,t
def bubble_sort(L):#冒泡排序t1=time.time()LL=copy.deepcopy(L)n=len(LL)for i in xrange(n):for j in xrange(i,n):a=LL[i]b=LL[j]if a>b:LL[i]=bLL[j]=at2=time.time()t=t2-t1return LL,t    def system_sort(L):#系统内部自定义sort函数t1=time.time()LL=copy.deepcopy(L)LL.sort()t2=time.time()t=t2-t1return LL,t
def hill_sort(L):#希尔排序t1=time.time()LL=copy.deepcopy(L)n=len(L)d=math.floor(n/2)d=int(d)while d>=1:for i in range(n-d):LL[i:i+d+1].sort()d=d/2t2=time.time()t=t2-t1return LL,t
def fast_sort(L):#快速排序def fast_sort_one(LL,LLL,low):n=len(LL)if n==1:LLL[low]=LL[0]returnif n==0:returns=LL[0];L1=[];L2=[]for i in xrange(1,n):if LL[i]>s:L2.append(LL[i])else:L1.append(LL[i])n1 = len(L1);n2 = len(L2)LLL[n1+low]=sleft=lowright=low+n1+1fast_sort_one(L1,LLL,left)fast_sort_one(L2,LLL,right)t1=time.time()LL = copy.deepcopy(L)LLL = copy.deepcopy(L)fast_sort_one(LL,LLL,0)t2=time.time()t=t2-t1return LLL,tdef tree_sort(L):#树排序：两两比较，依次选出最小值def find_min(LL):L_copy = []n = len(LL)n2 = int(n / 2)while len(LL) != 1:if 2 * n2 != n:L_copy.append(LL[n - 1])for i in xrange(n2):if LL[2 * i] > LL[2 * i + 1]:L_copy.append(LL[2 * i + 1])else:L_copy.append(LL[2 * i])LL = copy.deepcopy(L_copy)L_copy = []n = len(LL)n2 = int(n / 2)return LL[0]n=len(L)t1=time.time()L_copy=copy.deepcopy(L)LL=[]for i in xrange(n):s=find_min(L_copy)LL.append(s)L_copy.remove(s)t2=time.time()t=t2-t1return LL,tdef heapq_sort(L):#堆排序，使用内部堆的定义，就不自己自定义啦LL=copy.deepcopy(L)t1=time.time()heapq.heapify(LL)t2=time.time()t=t2-t1return LL,tif __name__=='__main__':L=[]for i in xrange(1000):L.append(random.randint(1,1000))L1,t=insert_sort(L)print '插入排序时间：    ',tL2,t=bubble_sort(L)print '冒泡排序时间：    ',tL3,t=min_sort(L)print '直接选择排序时间：',tL4,t=system_sort(L)print '系统排序时间：    ',tL5,t=hill_sort(L)print '希尔排序时间：    ',tL6,t = fast_sort(L)print '快速排序时间：    ',tL7,t = heapq_sort(L)print '堆排序时间：      ',tL8, t = heapq_sort(L)print '二叉树排序时间    ', t

    #下面用了一个多线程模块，有兴趣可自行添加补全代码，查看效果'''tt1=time.time()T=[]T.append(threading.Thread(target=insert_sort,args=(L,)))T.append(threading.Thread(target=bubble_sort,args=(L,)))for i in T:i.start()T[0].join()T[1].join()tt2=time.time()tt=tt2-tt1print '多线程总时间：',tt'''

结果：（1000个随机数进行排序）

插入排序时间：       0.0579998493195
冒泡排序时间：       0.0650000572205
直接选择排序时间：0.0220000743866
系统排序时间：       0.0019998550415
希尔排序时间：       0.133000135422
快速排序时间：       0.00600004196167
堆排序时间：           0.000999927520752
二叉树排序时间：    0.0