1.氣泡排序
氣泡排序重複地走訪過要排序的數列，一次比較兩個元素，如果他們的順序錯誤就把他們交換過來。走訪數列的工作是重複地進行直到沒有再需要交換，也就是說該數列已經排序完成。
這個演算法的名字由來是因為越大的元素會經由交換慢慢「浮」到數列的頂端，故名。
步驟：比較相鄰的元素。如果第乙個比第二個大，就交換他們兩個。
對每一對相鄰元素作同樣的工作，從開始第一對到結尾的最後一對。在這一點，最後的元素應該會是最大的數。
針對所有的元素重複以上的步驟，除了最後乙個。
持續每次對越來越少的元素重複上面的步驟，直到沒有任何一對數字需要比較。
**實現：
def bubble_sort(raw_list):
length=len(raw_list)
for index in range(length):
for i in range(1,length-index):
if raw_list[i-1]>raw_list[i]:
raw_list[i],raw_list[i-1]=raw_list[i-1],raw_list[i]
return raw_list
#測試data_test=[10,23,1,53,654,54,16,646,65,3155,546,31]
sorted_list = bubble_sort(data_test)
print(sorted_list)
2.選擇排序
從待排序的資料元素中選出最小（或最大）的乙個元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的資料元素排完。
def select_sort(raw_list):
length=len(raw_list)
for index in range(length):
for i in range(index,length):
if raw_list[index]>raw_list[i]:
raw_list[index],raw_list[i]=raw_list[i],raw_list[index]
return raw_list
#測試data_test=[10,23,1,53,654,54,16,646,65,3155,546,31]
sorted_list = select_sort(data_test)
print(sorted_list)
3.插入排序
每步將乙個待排序的紀錄，按其關鍵碼值的大小插入前面已經排序的檔案中適當位置上，直到全部插入完為止。
步驟：從第乙個元素開始，該元素可以認為已經被排序
取出下乙個元素，在已經排序的元素序列中從後向前掃瞄
如果該元素（已排序）大於新元素，將該元素移到下一位置
重複步驟3，直到找到已排序的元素小於或者等於新元素的位置
將新元素插入到該位置後
重複步驟2~5
**實現：
def insert_sort(raw_list):
length = len(raw_list)
for i in range(1, length):
temp = raw_list[i]
#j從i-1 到 0倒序
for j in range(i-1,-1,-1):
if(raw_list[j]<=temp):
break
if(raw_list[j]>temp):
raw_list[j],raw_list[j+1] = temp,raw_list[j]
return raw_list
#測試data_test = [10,23,1,53,654,54,16,646,65,3155,546,31]
sorted_list = insert_sort(data_test)
print(sorted_list)
4.希爾排序
先取乙個小於n的整數d1作為第乙個增量，把檔案的全部記錄分組。所有距離為d1的倍數的記錄放在同乙個組中。先在各組內進行直接插入排序；然後，取第二個增量d2即所有記錄放在同一組中進行直接插入排序為止。
def shell_sort(list):
length=len(list)
dist=length/2
while dist>0:
for i in range(dist,length):
temp=list[i]
j=iwhile j>=dist and temp#測試
list=[10,23,1,53,654,54,16,646,65,3155,546,31]
print shell_sort(list)
5.歸併排序
歸併排序，就是把兩個已經排列好的序列合併為乙個序列。
**實現：
隨意選擇乙個數字作為基準，比基準數字大的在右，比基準數字小的在左。
def kp(arr,i,j):#快排總函式
#制定從哪開始快排
if i=base:
j-=1
while i堆排序（heapsort）是指利用堆這種資料結構所設計的一種排序演算法。堆積是乙個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。
步驟：建立最大堆:將堆所有資料重新排序，使其成為最大堆
最大堆調整:作用是保持最大堆的性質，是建立最大堆的核心子程式
堆排序:移除位在第乙個資料的根節點，並做最大堆調整的遞迴運算
**實現：
def head_sort(list):
length_list = len(list)
first=int(length_list/2-1)
for start in range(first,-1,-1):
max_heapify(list,start,length_list-1)
for end in range(length_list-1,0,-1):
list[end],list[0]=list[0],list[end]
max_heapify(list,0,end-1)
return list
def max_heapify(ary,start,end):
root = start
while true:
child = root*2 + 1
if child > end:
break
if child + 1 <= end and ary[child]def count_sort(list):
max=min=0
for i in list:
if i < min:
min = i
if i > max:
max = i
count = [0] * (max - min +1)
for j in range(max-min+1):
count[j]=0
for index in list:
count[index-min]+=1
index=0
for a in range(max-min+1):
for c in range(count[a]):
list[index]=a+min
index+=1
return list
#測試：
list=[10,23,1,53,654,54,16,646,65,3155,546,31]
print count_sort(list)
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