python排序算法代码（python排序算法代码,降序输出）

简介：

Python是一种高级编程语言，提供了丰富的库和工具，可以轻松地实现各种算法。排序算法是计算机科学中的经典问题，用于将一组元素按照特定的顺序重新排列。

多级标题：

1. 冒泡排序

1.1 算法原理

1.2 代码实现

1.3 时间复杂度和空间复杂度

2. 选择排序

2.1 算法原理

2.2 代码实现

2.3 时间复杂度和空间复杂度

3. 插入排序

3.1 算法原理

3.2 代码实现

3.3 时间复杂度和空间复杂度

4. 快速排序

4.1 算法原理

4.2 代码实现

4.3 时间复杂度和空间复杂度

5. 归并排序

5.1 算法原理

5.2 代码实现

5.3 时间复杂度和空间复杂度

内容详细说明：

1. 冒泡排序：

1.1 算法原理：

冒泡排序是一种较简单但效率较低的排序算法。它通过多次比较和交换相邻元素的方式，将最大（或最小）的元素逐渐“冒泡”到数组的末尾。

1.2 代码实现：

```python

def bubble_sort(arr):

for i in range(len(arr) - 1):

for j in range(len(arr) - 1 - i):

if arr[j] > arr[j+1]:

arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]

return arr

```

1.3 时间复杂度和空间复杂度：

冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n是待排序数组的长度。空间复杂度为O(1)。

2. 选择排序：

2.1 算法原理：

选择排序是一种简单且高效的排序算法。它通过从未排序的部分选择最小（或最大）的元素，并将其放在已排序部分的末尾。

2.2 代码实现：

```python

def selection_sort(arr):

for i in range(len(arr) - 1):

min_index = i

for j in range(i+1, len(arr)):

if arr[j] < arr[min_index]:

min_index = j

arr[i], arr[min_index] = arr[min_index], arr[i]

return arr

```

2.3 时间复杂度和空间复杂度：

选择排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n是待排序数组的长度。空间复杂度为O(1)。

3. 插入排序：

3.1 算法原理：

插入排序是一种简单且稳定的排序算法。它将待排序的元素逐个插入到已排序部分的合适位置，直到所有元素都插入完毕。

3.2 代码实现：

```python

def insertion_sort(arr):

for i in range(1, len(arr)):

key = arr[i]

j = i - 1

while j >= 0 and arr[j] > key:

arr[j+1] = arr[j]

j -= 1

arr[j+1] = key

return arr

```

3.3 时间复杂度和空间复杂度：

插入排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n是待排序数组的长度。空间复杂度为O(1)。

4. 快速排序：

4.1 算法原理：

快速排序是一种常用且高效的排序算法。它通过选择一个枢轴元素，将数组分成两个子数组，其中一个子数组的所有元素都小于枢轴元素，另一个子数组的所有元素都大于枢轴元素，然后递归地对两个子数组进行排序。

4.2 代码实现：

```python

def quick_sort(arr):

if len(arr) <= 1:

return arr

pivot = arr[0]

less = [x for x in arr[1:] if x <= pivot]

greater = [x for x in arr[1:] if x > pivot]

return quick_sort(less) + [pivot] + quick_sort(greater)

```

4.3 时间复杂度和空间复杂度：

快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是待排序数组的长度。空间复杂度为O(n)。

5. 归并排序：

5.1 算法原理：

归并排序是一种稳定且高效的排序算法。它将待排序的数组不断地分成两个子数组，对每个子数组进行排序，然后再将两个有序的子数组合并成一个有序数组。

5.2 代码实现：

```python

def merge_sort(arr):

if len(arr) <= 1:

return arr

mid = len(arr) // 2

left = arr[:mid]

right = arr[mid:]

return merge(merge_sort(left), merge_sort(right))

def merge(left, right):

result = []

i = j = 0

while i < len(left) and j < len(right):

if left[i] < right[j]:

result.append(left[i])

i += 1

else:

result.append(right[j])

j += 1

result.extend(left[i:])

result.extend(right[j:])

return result

```

5.3 时间复杂度和空间复杂度：

归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是待排序数组的长度。空间复杂度为O(n)。