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选择排序

是一种灵巧的算法，但速度不是很快。数据规模越小越好。

运行时间：O(n^2)

算法思想：

1. 在未排序序列中找到最小(最大)元素，存放到排序序列的起始位置。

2. 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。

3. 重复第二步，直到所有元素均排序完毕。

Python3

(代码已上传https://github.com/sisyphuswxg/algorithms_python)

# -*- coding: utf-8 -*-## Author: sisyphuswxg# Date: 2020-12-8# Desc: Selection Sortclass SelectionSort:    def find_smallest(self, arr):        smallest = arr[0]        smallest_index = 0        for i in range(1, len(arr)):            if arr[i] < smallest:                smallest_index = i        return smallest_index    def selection_sort(self, arr):        new_arr = []        for i in range(len(arr)):            smallest_index = self.find_smallest(arr)            new_arr.append(arr.pop(smallest_index))        return new_arrif __name__ == "__main__":    my_list = [5, 3, 6, 3, 3, 38, 99, 2, 10, 7, 53, 532]    ss = SelectionSort()    print(ss.selection_sort(my_list))# run:[2, 3, 3, 3, 5, 6, 7, 10, 38, 53, 99, 532]

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快速排序

算法思想是分而治之D&C(divide and conquer)，是一种著名的非递归式问题解决方法。 
快速排序是一种常用的排序算法，比选择排序快得多。

时间复杂度：O(nlogn) 
【平均运行时间为O(nlogn)，最坏的情况下为O(n^2)】

步骤：

1. 在数列之中，选择一个元素作为“基准”(pivot)

2. 数列中所有元素都和这基准值作比较：比基准值小的就移动到基准值的左边，比基准值大的移动到基准值的右边

3. 以基准值左右两边的子列作为新数列，不断重复第一步和第二步，知道所有子集只剩下一个元素为止

特点：

• 稳定性：是不稳定排序，如基准值的前后都存在与基准值相同的元素，那么相同值就会被放在一边，这样就打乱了之前的相对顺序

• 比较性：因为排序时元素之间需要比较，所以是比较排序

• 有一个缺点就是对于小规模的数据集性能不是很好

Python3

# -*- coding: utf-8 -*-## Author: sisyphuswxg# Date: 2020-12-9# Desc: Quick Sortclass QuickSort:    def quick_sort(self, arr):        if len(arr) < 2:            return arr        else:            pivot = arr[0]            less = [i for i in arr[1:] if i <= pivot]            greater = [i for i in arr[1:] if i > pivot]            return self.quick_sort(less) + [pivot] + self.quick_sort(greater)if __name__ == "__main__":    my_list = [5, 3, 6, 3, 3, 38, 99, 2, 10, 7, 53, 532]    qs = QuickSort()    print(qs.quick_sort(my_list))# run：[2, 3, 3, 3, 5, 6, 7, 10, 38, 53, 99, 532]

[1]. 算法图解