1.排序算法总结（Python实现代码）
2.C语言大牛推荐七大排序算法学生来看
3.Python实现十大经典排序算法--python3实现（以及全部的算法算法排序算法分类）
4.[stl 源码分析] std::sort
5.图解C语言冒泡排序算法，含代码分析
6.Python实现十大排序算法（附讲解附图）
排序算法总结（Python实现代码）
本文旨在整理并总结各种排序算法的Python实现，便于复习。源码源码以下是算法算法主要算法的概述：
1. **冒泡排序**：通过不断交换相邻的元素，将较大（或较小）的排序排序数逐步“冒”到序列的末尾。时间复杂度最坏情况为O(n^2)。源码源码波段战法源码
2. **选择排序**：每次从未排序部分找出最小（或最大）元素，算法算法放到已排序部分的排序排序末尾。复杂度同样为O(n^2)。源码源码
3. **插入排序**：通过将元素逐个插入已排序部分的算法算法正确位置，构建有序序列。排序排序简单直观，源码源码但效率一般。算法算法
4. **希尔排序**：改进版的排序排序插入排序，将序列分为若干子序列，源码源码分别插入排序，提高效率。平均时间复杂度为O(n^1.5)。
5. **归并排序**：采用分治法，同花顺 dmi源码将序列一分为二，递归排序后合并。稳定且时间复杂度始终为O(n log n)。需要额外空间。
6. **快速排序**：分治法，通过选取枢纽元素，将数组分为两部分，递归排序。有多种实现方式，如单向或双向遍历。
7. **堆排序**：利用堆数据结构，每次取出最大（或最小）元素，调整堆，重复此过程。初始建堆复杂度为O(n)，之后每次调整为O(logn)，总时间复杂度O(nlogn)。
以上算法中，wpf案例源码归并排序和快速排序在输入数据规模大时效率较高，而冒泡、选择和插入排序在数据量小或部分有序时效率较好。每个算法都有其适用场景，理解其原理和优劣对于实际编程至关重要。
参考资料：
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[stl 源码分析] std::sort
std::sort在标准库中是一个经典的复合排序算法，结合了插入排序、快速排序、堆排序的优点。该算法在排序时根据几种算法的优缺点进行整合，形成一种被称为内省排序的高效排序方法。
内省排序结合了快速排序和堆排序的优点，快速排序在大部分情况下具有较高的效率，堆排序在最坏情况下仍能保持良好的公告系统 源码性能。内省排序在排序过程中，先用快速排序进行大体排序，然后递归地对未排序部分进行更细粒度的排序，直至完成整个排序过程。在快速排序效率较低时，内省排序会自动切换至插入排序，以提高排序效率。
在实现上，std::sort使用了内省排序算法，并在适当条件下切换至插入排序以优化性能。其源码包括排序逻辑的实现和测试案例。排序源码主要由内省排序和插入排序两部分组成。
内省排序在排序过程中先快速排序，然后对未完全排序的元素进行递归快速排序。当子数组的长度小于某个阈值时，内省排序会自动切换至插入排序。插入排序在小规模数据中具有较高的效率，因此在内省排序中作为优化部分，公园网站源码提高了整个排序算法的性能。
插入排序在排序过程中，将新元素插入已排序部分的正确位置。这种简单而直观的算法在小型数据集或接近排序状态的数据中表现出色。内省排序通过将插入排序应用于小规模数据，进一步优化了排序算法的性能。
综上所述，std::sort通过结合内省排序和插入排序，实现了高效且稳定的数据排序。内省排序在大部分情况下提供高性能排序，而在数据规模较小或接近排序状态时，插入排序作为优化部分，进一步提高了排序效率。这种复合排序方法使得std::sort成为标准库中一个强大且灵活的排序工具。
图解C语言冒泡排序算法，含代码分析
冒泡排序算法的原理，基于比较相邻元素，实现数据的有序排列。每一轮循环中，都会将序列中相邻的两个元素进行比较，如果前者大于后者，则交换它们的位置。通过不断循环比较和交换，重复执行这一过程直到无需再做任何交换为止。在执行过程中，较大的元素会被逐渐"冒泡"至序列的末端。
代码实现方面，我们以C语言为例，以下是一个简单的冒泡排序代码示例：
c
void bubbleSort(int arr[], int n) {
int i, j, temp;
for (i = 0; i < n-1; i++) {
for (j = 0; j < n-i-1; j++) {
if (arr[j] > arr[j+1]) {
temp = arr[j];
arr[j] = arr[j+1];
arr[j+1] = temp;
}
}
}
}
运行结果是排序后的数组，例如原始数据为： ，经过冒泡排序后，结果为： 。
图解冒泡排序过程，以第一次循环为例，序列从左至右依次比较相邻元素，大于则交换。如第1次循环排序后结果： ，可见与交换，与交换，以此类推，每次循环都能确定一个最大值并将其放置于正确位置。
使用冒泡排序前的原始数据是： 。在这里只分析下一次循环的过程，如第1次循环排序后结果： 。以此类推，依次通过第二次循环、第三次循环...第len-1次循环得到最终的数据。
Python实现十大排序算法（附讲解附图）
十大排序包括：冒泡、选择、插入、希尔、归并、快速、堆、计数、桶、基数。
冒泡排序：原理是重复地访问要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。大元素会经由交换像一个泡泡一样慢慢浮到数列的顶端，实现升序排列。优化算法为立一个 flag，当在一趟序列遍历中元素没有发生交换，则证明该序列已经有序。图示与代码。
选择排序：原理是首先在未排序序列中找到最大元素，存放到排序序列的起始位置，再从剩余未排序元素中继续寻找最大元素，然后放到已排序序列的末尾，重复第二步，直到所有元素均排序完毕。图示与代码。
插入排序：原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。将第一待排序序列第一个元素看做一个有序序列，把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列，从头到尾依次扫描未排序序列，将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置。图示与代码。
希尔排序：原理是分而治之。先将一个序列从中间分成两部分，这两部分再二分下去，直到所有子序列长度为1不能再分。之后用一个新的序列将两部分排好序的子序列合并在一起，使得这个新序列也有序。图示与代码。
归并排序：原理也是分而治之。分即为将一个序列从中间分成两部分，这两部分再二分下去，直到所有子序列长度为1不能再分。治即为用一个新的序列将两部分排好序的子序列合并在一起，使得这个新序列也有序。图示与代码。
快速排序：原理是分而治之。在冒泡排序基础上的递归分治法。图示与代码。
堆排序、计数排序、桶排序、基数排序：这四类排序算法还未详细说明，先写常用的，后面会逐步补充内容。图示与代码。