新手学习python（十三）算法
算法（Algorthm）：一个计算过程，解决问题的方法。
时间复杂度是用来估计算法运行时间的一个式子（单位）。M个循环，复杂度就是N的M次方。（例如2个for循环，时间复杂度就是N的平方）
空间复杂度是用来评估算法占用内存大小的一个式子。
（1）列表排序：将无序的列表变成有序列表。
应用场景：各种榜单、各种表单、给二分排序用、给其他算法用
A、冒泡排序
思路：相邻的两个数两两对比，如果前面的数大于后面的数，则把前面的数和后面的交换。每一轮排序，最大的数置于最后。
def bubble_sort(li):
for i in range(len(li) -1):
exchange = False #加个优化
for j in range(len(li) -i -1):
if li[ j ] > li[ j+1 ]:
li[ j ],li [ j+1 ] = li [ j+1 ],li[ j ]
exchange = True #加个优化
if not exchange:
return #加个优化，如果冒泡排序中执行一趟而没有交换，则表示列表已经是有序状态，可以直接结束算法
B、选择排序
思路：一趟遍历记录最小的数，放到第一个位置；再一趟遍历记录剩余列表中最小的数，继续放置。
for select_sort(li):
for i in range(len(li) -1):
min_loc = i
for j in range(i+1,len(li)):
if li[ j ] < li[ min_loc ]:
min_loc = j
if min_loc != i:
li[ i ],li[ min_loc ] = li[ min_loc],li[ i ]
C、插入排序
思路：列表被分为有序区和无序区两个部分，最初有序区只有一个元素；每次从无序区选择一个元素，插入到有序区的位置，直到无序区变空。
def insert_sort(li):
for i in range(1,len(li)): #从1开始排序（注意：下标是从0开始）
tmp = li[ i ]
j = i -1
while j >= 0 and tmp < li[ j ]:
li[ j +1 ] = li[ j ]
j = j - 1
li[ j+1 ] = tmp
D、快速排序
思路：取一个元素P（第一个元素），使P归位；
列表被P分成两部分，左边都比P小，右边都比P大；
递归完成排序。
def quick_sort(data,left,right): #递归
if left < right:
mid = partition(data,left,right)
quick_sort(data,left,mid-1)
quick_sort(data,mid+1,right)
def partition(data,left,right): #使元素归位
tmp = data[left]
while left < right:
while left < right and data[right] >=tmp:
right -= 1
data[left] = data[right]
while left < right and data[left] <=tmp:
left +=1
data[right] = data[left]
data[left] = tmp
return left
