冒泡排序
"""
分析
"""
def bubble_sort(alist):
n = len(alist)
# i 代表的是第几趟，从1开始，表示第一趟
for i in range(1, n):
is_ordered = True
# j 表示走一趟
for j in range(n-i):
if alist[j] > alist[j+1]:
alist[j], alist[j+1] = alist[j+1], alist[j]
is_ordered = False
if is_ordered:
return
if __name__ == '__main__':
lis = [9, 11, 2, 2, 1, 20, 13]
bubble_sort(lis)
print(lis)
冒泡排序（英语：Bubble Sort）是一种简单的排序算法。它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历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。
冒泡排序算法的运作如下：
比较相邻的元素。如果第一个比第二个大（升序），就交换他们两个。
对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。
针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。
选择排序
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分析：
假设第一个元素是99，是最大的，中间还有一个元素99，因为后面的99不比前面的大，所以前面的99放到最后，这样就不稳定了
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def select_sort(alist):
"""
选择排序
:param alist:
:return:
"""
n = len(alist)
for j in range(n-1):
min_index = j
for i in range(j + 1, n):
if alist[min_index] > alist[i]:
min_index = i
if min_index != j:
alist[j], alist[min_index] = alist[min_index], alist[j]
选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。
选择排序的主要优点与数据移动有关。如果某个元素位于正确的最终位置上，则它不会被移动。选择排序每次交换一对元素，它们当中至少有一个将被移到其最终位置上，因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换。在所有的完全依靠交换去移动元素的排序方法中，选择排序属于非常好的一种。
插入排序
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所以插入排序是稳定的
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def insert_sort(alist):
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选择排序
:param alist:
:return:
"""
n = len(alist)
for j in range(1, n):
i = j
while i > 0:
if alist[i] < alist[i-1]:
alist[i], alist[i-1] = alist[i-1], alist[i]
i -= 1
else:
break
插入排序（英语：Insertion Sort）是一种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。插入排序在实现上，在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。
希尔排序
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希尔排序是通过步长把原来的序列分为好几部分，每一个部分采用插入排序，然后调整步长，重复这个过程
最坏时间复杂度考虑gap取1，这就是完全的插入排除
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def shell_sort(alist):
n = len(alist)
gap = n // 2
# gap 必须能取到1
while gap > 0:
# 插入算法，与普通的插入算法的区别就是gap步长
for j in range(gap, n):
i = j
while i > 0:
if alist[i] < alist[i-gap]:
alist[i], alist[i-gap] = alist[i-gap], alist[i]
i -= gap
else:
break
gap //= 2
快速排序
快速排序（英语：Quicksort），又称划分交换排序（partition-exchange sort），通过一趟排序将要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外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
步骤为：
从数列中挑出一个元素，称为"基准"（pivot），
重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区结束之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会结束，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
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每次都是对半分割 2*2*.. = N 个数字，次数是logn,所以O(nlogn)
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def quick_sort(alist, start, end):
"""
快速排序
:param alist:
:return:
"""
# n = len(alist)
if start >= end:
return
mid = alist[start]
low = start
high = end
while low < high:
# 这里用alist[high] >= mid 而不是alist[high]>mid是为了把所有和中间值相等的都移动到一遍，而不是移来移去
while low < high and alist[high] >= mid:
high -= 1
alist[low] = alist[high]
while low < high and alist[low] < mid:
low += 1
alist[high] = alist[low]
# while low < high:
# while low < high:
# if alist[high] < mid:
# alist[low] = alist[high]
# # 这时候应该移动low了
# break
# # 这个else就是循环移动
# else:
# high -= 1
# while low < high:
# if alist[low] > mid:
# alist[high] = alist[low]
# # 这时候应该移动high了
# break
# else:
# low += 1
alist[low] = mid
quick_sort(alist, start, low)
quick_sort(alist, low+1, end)
归并排序
归并排序是采用分治法的一个非常典型的应用。归并排序的思想就是先递归分解数组，再合并数组。
将数组分解最小之后，然后合并两个有序数组，基本思路是比较两个数组的最前面的数，谁小就先取谁，取了后相应的指针就往后移一位。然后再比较，直至一个数组为空，最后把另一个数组的剩余部分复制过来即可。
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当前层，最后考虑细枝末节。执行思想是嵌套
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def merge_sort(alist):
n = len(alist)
if n <= 1:
return alist
# 分为两部分,对每部分进行排序
mid = n // 2
# 假设这已经是排序好的了
left = merge_sort(alist[0:mid])
right = merge_sort(alist[mid:])
# 对排序好的进行合并
left_index = 0
right_index = 0
result = []
while left_index < len(left) and right_index < len(right):
if left[left_index] < right[right_index]:
result.append(left[left_index])
left_index += 1
else:
result.append(right[right_index])
right_index += 1
# 如果左边先走到尽头，则把右边剩余所有加进来；如果右边先走到尽头，则把左边剩余所有加进来
# 最终第一层的result把left 和 right 的result 都包含进来了
result += left[left_index:]
result += right[right_index:]
return result
