Python的排序都有哪些以及其作用

Python的排序都有哪些以及其作用，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

1.冒泡排序

冒泡排序之所以叫冒泡排序，正是因为这种排序算法的每一个元素都可以向小气泡一样，根据自身大小，一点一点向着数组的一侧移动。重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果顺序错误就交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

2.快速排序

快速排序是对冒泡排序算法的一种改进。同冒泡排序一样，快速排序也属于交换排序，通过元素之间的比较和交换位置来达到排序的目的。不同的是，冒泡排序在每一轮只把一个元素冒泡到数列的一端，而快速排序在每一轮挑选一个基准元素，并让其他比它大的元素移动到数列一边，比它小的元素移动到数列的另一边，从而把数列拆解成了两个部分。

3.插入排序

插入排序的代码实现虽然没有冒泡排序和选择排序那么简单粗暴，但原理是最容易理解，插入排序是一种最简单直观的排序算法，它的工作原理是通过构建有序序列，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。插入排序和冒泡排序一样也有一种优化算法叫做拆半插入。

4.希尔排序

希尔排序是插入排序的一种更高效的改进版本，目的为了加快速度改进了插入排序，交换不相邻的元素对数组的局部进行排序，并最终用插入排序将局部有序的数组排序。希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序;随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。

5.归并排序

归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法Divide and 的一个非常典型的应用。作为一种典型的分而治之思想的算法应用，归并排序的实现有两种方法：自上而下的递归;自下而上的迭代;

6.堆排序

堆排序是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。分为两种方法：大顶堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值，在堆排序算法中用于升序排列;小顶堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值，在堆排序算法中用于降序排列;

7.计数排序

计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。

8.桶排序

桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系，高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。为了使桶排序更加高效，我们需要做到这两点：在额外空间充足的情况下，尽量增大桶的数量，使用的映射函数能够将输入的 N 个数据均匀的分配到 K 个桶中，同时，对于桶中元素的排序，选择何种比较排序算法对于性能的影响至关重要。

9.基数排序

基数排序是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。由于整数也可以表达字符串和特定格式的浮点数，所以基数排序也不是只能使用于整数。

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