Python选择排序和冒泡排序算法

选择排序和冒泡排序都是常见的排序算法。以下是这两种算法的Python实现：

1. 选择排序（Selection Sort）

选择排序的基本思想是在未排序的序列中找到最小（或最大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后再从剩余未排序的元素中继续寻找最小（或最大）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。

Python实现如下：

1. def selection_sort(arr):
2.     for i in range(len(arr)):
3.         # 找到当前未排序部分中的最小值
4.         min_index = i
5.         for j in range(i+1, len(arr)):
6.             if arr[j] < arr[min_index]:
7.                 min_index = j
8.         # 将找到的最小值与当前i位置的值交换
9.         arr[i], arr[min_index] = arr[min_index], arr[i]
10.     return arr

1. 冒泡排序（Bubble Sort）

冒泡排序的基本思想是，通过比较相邻的两个元素，如果前一个比后一个大，则交换它们的位置。这样对数组进行多次遍历，每一次遍历都把一个未排序的元素放置到了已排序的末尾，也就是逐渐"冒泡"到正确的位置。

Python实现如下：

1. def bubble_sort(arr):
2.     n = len(arr)
3.     for i in range(n):
4.         # 最后i个元素已经有序，无需比较
5.         for j in range(0, n-i-1):
6.             if arr[j] > arr[j+1]:
7.                 arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]  # 交换位置
8.     return arr

这两种算法的时间复杂度都是O(n^2)，其中n是列表的长度。这意味着，对于非常大的数据集，这些算法可能不是最高效的。有其他一些更高效的排序算法，例如快速排序、归并排序和堆排序等。

1. 快速排序（Quick Sort）

快速排序是一种分治的排序算法。它将一个大的数组分成两个子数组，将两部分独立地排序。快速排序的核心思想是选择一个"基准"元素，通过一趟排序将待排序列分割成独立的两部分，其中一部分的所有元素都比另一部分的所有元素要小，然后再按此方法对这两部分继续进行排序，以达到整个序列有序。

Python实现如下：

1. def quick_sort(arr):
2.     if len(arr) <= 1:
3.         return arr
4.     pivot = arr[len(arr) // 2]
5.     left = [x for x in arr if x < pivot]
6.     middle = [x for x in arr if x == pivot]
7.     right = [x for x in arr if x > pivot]
8.     return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

1. 归并排序（Merge Sort）

归并排序是另一种分治的排序算法。它将待排序的序列划分为若干个子序列，每个子序列是一个有序的序列。然后再将所有子序列合并成一个有序的序列。这个过程是递归的，每一层的归并做为一次"归并操作"。

Python实现如下：

1. def merge_sort(arr):
2.     if len(arr) <= 1:
3.         return arr
4.     mid = len(arr) // 2
5.     left = merge_sort(arr[:mid])
6.     right = merge_sort(arr[mid:])
7.     return merge(left, right)
9. def merge(left, right):
10.     result = []
11.     i = j = 0
12.     while i < len(left) and j < len(right):
13.         if left[i] <= right[j]:
14.             result.append(left[i])
15.             i += 1
16.         else:
17.             result.append(right[j])
18.             j += 1
19.     result += left[i:]
20.     result += right[j:]
21.     return result