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常见十大排序算法，动图演示（Python3实现）

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2025-12-13 0 155

小编在学习了数据结构、算法分析设计、Java、Python等之后，回顾所学发现见到最多的还是各种排序算法，站在前辈的肩膀上，决定做个总结。

一、概述：

常见的排序算法基本可以分为十种（见下图），除此之外，还有结合多种算法思想基于他们的改进变种。

1.插入排序、选择排序、交换排序：这三大类基于比较的排序算法，时间复杂度会随着优化程度在O(n^2)~O(nlogn)之间变化；

2. 希尔排序、快速排序、堆排序：它们分别代表着杰出的优化策略；

3. 归并排序：基于分治递归思想，将待排数据像二叉树一样分化至最简单的一个数排序问题，子问题合并时间复杂度可控制在O(n)，不难想到整体时间复杂度取决于树的深度，即达到O(nlogn)；

4. 计数排序、桶排序、基数排序：这三种线性时间排序算法本质上运用了相同的思想，先将数据按一定映射关系分组（桶），然后桶内排序，顺序输出。三种姑且称为‘桶’排序算法在分组函数使用上不同，导致分组粒度不同，带来的额外空间开销出现差异。这三种排序算法适用于数据满足一定的条件，否则额外的空间开销将无法承受。

常见十大排序算法，动图演示（Python3实现）

二、算法简介及代码展示

1.简单插入排序

简单插入排序操作n-1轮，每轮将一个未排序树插入排好序列。

开始时默认第一个数有序，将剩余n-1个数逐个插入。插入操作具体包括：比较确定插入位置，数据移位腾出合适空位

常见十大排序算法，动图演示（Python3实现）

代码如下：

def InsertSort(ls):
n=len(ls)
if n<=1:
return ls
for i in range(1,n):
j=i
target=ls[i] #每次循环的一个待插入的数
while j>0 and target<ls[j-1]: #比较、后移，给target腾位置
ls[j]=ls[j-1]
j=j-1
ls[j]=target #把target插到空位
return ls

2.希尔排序

希尔排序是插入排序的高效实现，对简单插入排序减少移动次数优化而来。

简单插入排序每次插入都要移动大量数据，前后插入时的许多移动都是重复操作，若一步到位移动效率会高很多。

若序列基本有序，简单插入排序不必做很多移动操作，效率很高。

希尔排序将序列按固定间隔划分为多个子序列，在子序列中简单插入排序，先做远距离移动使序列基本有序；逐渐缩小间隔重复操作，最后间隔为1时即简单插入排序。

常见十大排序算法，动图演示（Python3实现）

代码如下：

def ShellSort(ls):
def shellinsert(arr,d):
n=len(arr)
for i in range(d,n):
j=i-d
temp=arr[i] #记录要出入的数
while(j>=0 and arr[j]>temp): #从后向前，找打比其小的数的位置
arr[j+d]=arr[j] #向后挪动
j-=d
if j!=i-d:
arr[j+d]=temp
n=len(ls)
if n<=1:
return ls
d=n//2
while d>=1:
shellinsert(ls,d)
d=d//2
return ls

3.简单选择排序

选择排序同样对数据操作n-1轮，每轮找出一个最大（小）值。

操作指选择，即未排序数逐个比较交换，争夺最值位置，每轮将一个未排序位置上的数交换成已排序数，即每轮选一个最值。

常见十大排序算法，动图演示（Python3实现）

代码如下：

def SelectSort(ls):
n=len(ls)
if n<=1:
return ls
for i in range(0,n-1):
minIndex=i
for j in range(i+1,n): #比较一遍，记录索引不交换
if ls[j]<ls[minIndex]:
minIndex=j
if minIndex!=i: #按索引交换
(ls[minIndex],ls[i])=(ls[i],ls[minIndex])
return ls

4.快速排序

快速排序基于选择划分，是简单选择排序的优化。

每次划分将数据选到基准值两边，循环对两边的数据进行划分，类似于二分法。

算法的整体性能取决于划分的平均程度，即基准值的选择，此处衍生出快速排序的许多优化方案，甚至可以划分为多块。

常见十大排序算法，动图演示（Python3实现）

代码如下：

def QuickSort(ls):
def partition(arr,left,right):
key=left #划分参考数索引，默认为第一个数，可优化
while left<right:
while left<right and arr[right]>=arr[key]:
right-=1
while left<right and arr[left]<=arr[key]:
left+=1
(arr[left],arr[right])=(arr[right],arr[left])
(arr[left],arr[key])=(arr[key],arr[left])
return left

#递归调用
def quicksort(arr,left,right):
if left>=right:
return
mid=partition(arr,left,right)
quicksort(arr,left,mid-1)
quicksort(arr,mid+1,right)

#主函数
n=len(ls)
if n<=1:
return ls
quicksort(ls,0,n-1)
return ls

5.冒泡排序

冒泡排序对数据操作n-1轮，每轮找出一个最大（小）值。

操作指对相邻两个数比较与交换，每轮会将一个最值交换到数据列首（尾），像冒泡一样。

常见十大排序算法，动图演示（Python3实现）

代码如下：

def BubbleSort(ls):
n=len(ls)
if n<=1:
return ls
for i in range (0,n):
for j in range(0,n-i-1):
if ls[j]>ls[j+1]:
(ls[j],ls[j+1])=(ls[j+1],ls[j])
return ls

6.堆排序

堆排序基于比较交换，是冒泡排序的优化。具体涉及大（小）顶堆的建立与调整。

大顶堆指任意一个父节点都不小于左右两个孩子节点的完全二叉树，根节点最大。

堆排序首先建立大顶堆（找出一个最大值），然后用最后一个叶子结点代替根节点后做大顶堆的调整（再找一个最大值），重复

以数组（列表）实现大顶堆时，从上到下，从左到右编号。父节点序号为n，则左右孩子节点序号分别为2*n+1、2*n+2

大顶堆的调整：将仅有根节点不满足条件的完全二叉树，调整为大顶堆的过程。

大顶堆调整方法：将根节点与较大一个儿子节点比较，不满足条件则交换。

若发生交换，将被交换儿子节点视作根节点重复上一步

大顶堆的建立：从最后一个非叶子节点开始到根节点结束的一系列大顶堆调整过程。

常见十大排序算法，动图演示（Python3实现）

代码如下：

def HeapSort(ls):
def heapadjust(arr,start,end): #将以start为根节点的堆调整为大顶堆
temp=arr[start]
son=2*start+1
while son<=end:
if son<end and arr[son]<arr[son+1]: #找出左右孩子节点较大的
son+=1
if temp>=arr[son]: #判断是否为大顶堆
break
arr[start]=arr[son] #子节点上移
start=son #继续向下比较
son=2*son+1
arr[start]=temp #将原堆顶插入正确位置

#######
n=len(ls)
if n<=1:
return ls
#建立大顶堆
root=n//2-1 #最后一个非叶节点（完全二叉树中）
while(root>=0):
heapadjust(ls,root,n-1)
root-=1
#掐掉堆顶后调整堆
i=n-1
while(i>=0):
(ls[0],ls[i])=(ls[i],ls[0]) #将大顶堆堆顶数放到最后
heapadjust(ls,0,i-1) #调整剩余数组成的堆
i-=1
return ls

7.归并排序

希尔排序是插入排序的高效实现，对简单插入排序减少移动次数优化而来。

简单插入排序每次插入都要移动大量数据，前后插入时的许多移动都是重复操作，若一步到位移动效率会高很多。

若序列基本有序，简单插入排序不必做很多移动操作，效率很高。

希尔排序将序列按固定间隔划分为多个子序列，在子序列中简单插入排序，先做远距离移动使序列基本有序；逐渐缩小间隔重复操作，最后间隔为1时即简单插入排序。

常见十大排序算法，动图演示（Python3实现）

代码如下：

def MergeSort(ls):
#合并左右子序列函数
def merge(arr,left,mid,right):
temp=[] #中间数组
i=left #左段子序列起始
j=mid+1 #右段子序列起始
while i<=mid and j<=right:
if arr[i]<=arr[j]:
temp.append(arr[i])
i+=1
else:
temp.append(arr[j])
j+=1
while i<=mid:
temp.append(arr[i])
i+=1
while j<=right:
temp.append(arr[j])
j+=1
for i in range(left,right+1): # !注意这里，不能直接arr=temp,他俩大小都不一定一样
arr[i]=temp[i-left]

#递归调用归并排序
def mSort(arr,left,right):
if left>=right:
return
mid=(left+right)//2
mSort(arr,left,mid)
mSort(arr,mid+1,right)
merge(arr,left,mid,right)

n=len(ls)
if n<=1:
return ls
mSort(ls,0,n-1)
return ls

8.计数排序

计数排序用待排序的数值作为计数数组（列表）的下标，统计每个数值的个数，然后依次输出即可。

计数数组的大小取决于待排数据取值范围，所以对数据有一定要求，否则空间开销无法承受。

常见十大排序算法，动图演示（Python3实现）

代码如下：

def CountSort(ls):
n=len(ls)
num=max(ls)
count=[0]*(num+1)
for i in range(0,n):
count[ls[i]]+=1
arr=[]
for i in range(0,num+1):
for j in range(0,count[i]):
arr.append(i)
return arr

9.桶排序

桶排序实际上是计数排序的推广，但实现上要复杂许多。

桶排序先用一定的函数关系将数据划分到不同有序的区域（桶）内，然后子数据分别在桶内排序，之后顺次输出。

当每一个不同数据分配一个桶时，也就相当于计数排序。

常见十大排序算法，动图演示（Python3实现）

代码如下：

def BucketSort(ls):
##############桶内使用快速排序
def QuickSort(ls):
def partition(arr,left,right):
key=left #划分参考数索引,默认为第一个数，可优化
while left<right:
while left<right and arr[right]>=arr[key]:
right-=1
while left<right and arr[left]<=arr[key]:
left+=1
(arr[left],arr[right])=(arr[right],arr[left])
(arr[left],arr[key])=(arr[key],arr[left])
return left

#递归调用
def quicksort(arr,left,right):
if left>=right:
return
mid=partition(arr,left,right)
quicksort(arr,left,mid-1)
quicksort(arr,mid+1,right)

#主函数
n=len(ls)
if n<=1:
return ls
quicksort(ls,0,n-1)
return ls

######################
n=len(ls)
big=max(ls)
num=big//10+1
bucket=[]
buckets=[[] for i in range(0,num)]
for i in ls:
buckets[i//10].append(i) #划分桶
for i in buckets: #桶内排序
bucket=QuickSort(i)
arr=[]
for i in buckets:
if isinstance(i, list):
for j in i:
arr.append(j)
else:
arr.append(i)
for i in range(0,n):
ls[i]=arr[i]
return ls

10.基数排序

基数排序进行多轮按位比较排序，轮次取决于最大数据值的位数。

先按照个位比较排序，然后十位百位以此类推，优先级由低到高，这样后面的移动就不会影响前面的。

基数排序按位比较排序实质上也是一种划分，一种另类的‘桶’罢了。比如，第一轮按各个位比较，按个位大小排序分别装入10个‘桶’中，‘桶’中个位相同的数据视作相等，桶是有序的，按序输出，后面轮次接力完成排序。

常见十大排序算法，动图演示（Python3实现）

代码如下：

import math
def RadixSort(ls):
def getbit(x,i): #返回x的第i位（从右向左，个位为0）数值
y=x//pow(10,i)
z=y%10
return z
def CountSort(ls):
n=len(ls)
num=max(ls)
count=[0]*(num+1)
for i in range(0,n):
count[ls[i]]+=1
arr=[]
for i in range(0,num+1):
for j in range(0,count[i]):
arr.append(i)
return arr
Max=max(ls)
for k in range(0,int(math.log10(Max))+1): #对k位数排k次,每次按某一位来排
arr=[[] for i in range(0,10)]
for i in ls: #将ls（待排数列）中每个数按某一位分类（0-9共10类）存到arr[][]二维数组（列表）中
arr[getbit(i,k)].append(i)
for i in range(0,10): #对arr[]中每一类（一个列表） 按计数排序排好
if len(arr[i])>0:
arr[i]=CountSort(arr[i])
j=9
n=len(ls)
for i in range(0,n): #顺序输出arr[][]中数到ls中，即按第k位排好
while len(arr[j])==0:
j-=1
else:
ls[n-1-i]=arr[j].pop()
return ls常见十大排序算法，动图演示（Python3实现）

调试代码

# 此处调用上面的算法，以冒泡算法为例

arr = [int(x) for x in input(\”请输入待排序数列：\\n\”).split()]
arr = BubbleSort(arr)
print(\”数列按序排列如下：\”)
for i in arr:
print(i,end=\’ \’)

1. 十个排序算法都用函数封装，函数输入整数列表，返回整数列表；

2. 测试时输入以空格间隔的整数数列，split处理input采集的字符串，再经数据类型转换后变为整数列表后调用函数；

输出时采用循环逐个输出。

参照：https://www.cnblogs.com/yymor/p/10253527.html

来源：https://blog.csdn.net/weixin_44259720/article/details/103385439

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