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面试刷题必看！Python中的5大排序算法及其实现代码
发布时间：2025-11-04 14:30:40 来源：云智核 作者：系统运维
排序是面试码每个 IT 工程师和开发人员必备的知识技能。不仅要通过编程面试，刷题而且要了解算法本身。大排不同的序算现代排序算法很好地展示了算法设计如何对程序的复杂性、速度和效率产生如此大的法及影响。
让我们来看看排名前5，其实也是面试码最常见，面试中经常被问到的刷题排序算法，看看如何用Python实现它们!
1.冒泡排序
冒泡排序是大排 CS 入门课程中最常讲授的一种，因为它清楚地说明了排序的序算现代工作原理，同时又简单又易于理解。法及冒泡排序将逐步遍历列表并比较相邻的其实元素对。如果元素的面试码顺序错误，则会交换这些元素。刷题重复对列表中未排序部分的大排遍历，直到对列表进行排序。因为冒泡排序重复地通过列表中未排序的部分，所以它的最坏情况复杂性为O(n²)。
def bubble_sort(arr): def swap(i, j): arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] n = len(arr) swapped = True x = -1 while swapped: swapped = False x = x + 1 for i in range(1, n-x): if arr[i - 1] > arr[i]: swap(i - 1, i) swapped = True return arr 2.选择排序
选择排序也相当简单，网站模板优于冒泡排序。如果你要在这两者之间进行选择，那么最好使用默认的“右选择排序”。使用选择排序，我们将输入列表/数组分为两部分：已排序项的子列表和构成列表其余部分的剩余项的子列表。
我们首先在未排序的子列表中找到最小的元素，并将其放在已排序子列表的末尾。因此，我们不断地获取最小的未排序元素，并将其按排序顺序放入已排序的子列表中。此过程将重复进行，直到列表完全排序。
def selection_sort(arr): for i in range(len(arr)): minimum = i for j in range(i + 1, len(arr)): # 选择最小值 if arr[j] < arr[minimum]: minimum = j # 把它放在已排序的数组结尾 arr[minimum], arr[i] = arr[i], arr[minimum] return arr 3.插入排序
插入排序比冒泡排序和选择排序都要快，而且可以说更加简单。就像在玩纸牌游戏时，洗牌的过程就是反复进行插入排序!在每次循环迭代中，插入排序从数组中删除一个元素。然后在另一个排序数组中查找该元素所属的位置，并将其插入其中。它重复这个过程，b2b供应网直到没有输入元素保留。
def insertion_sort(arr): for i in range(len(arr)): cursor = arr[i] pos = i while pos > 0 and arr[pos - 1] > cursor: # 交换列表中的数字 arr[pos] = arr[pos - 1] pos = pos - 1 # 中断并进行最终交换 arr[pos] = cursor return arr 4.合并排序
合并排序是一个完美的分而治之的算法例子。使用这种算法只需要通过以下两个主要步骤：
(1) 连续分割未排序的列表，直到有N个子列表，其中每个子列表都有1个“未排序”的元素，N是原始数组中的元素数。
(2) 反复合并，即一次将两个子列表合并在一起，生成新的已排序子列表，直到所有元素都完全合并到一个已排序的数组中。
def merge_sort(arr): # 对最后一个数组进行拆分 if len(arr) <= 1: return arr mid = len(arr) // 2 # 在两个部分上递归执行merge_sort left, right = merge_sort(arr[:mid]), merge_sort(arr[mid:]) # 合并在一起 return merge(left, right, arr.copy()) def merge(left, right, merged): left_cursor, right_cursor = 0, 0 while left_cursor < len(left) and right_cursor < len(right): # 将每一个排序并放入结果 if left[left_cursor] <= right[right_cursor]: merged[left_cursor+right_cursor]=left[left_cursor] left_cursor += 1 else: merged[left_cursor + right_cursor] = right[right_cursor] right_cursor += 1 for left_cursor in range(left_cursor, len(left)): merged[left_cursor + right_cursor] = left[left_cursor] for right_cursor in range(right_cursor, len(right)): merged[left_cursor + right_cursor] = right[right_cursor] return merged 5.快速排序
快速排序也是一种分而治之的算法，与合并排序一样。尽管它有点复杂，但在大多数标准实现中，它的执行速度比合并排序快得多，而且很少达到O(n²)的最坏情况复杂度。它有三个主要步骤：
(1) 我们首先从数组中选择一个元素，称之为pivot。
(2) 将小于轴的云服务器提供商所有元素移到轴的左侧;将大于轴的所有元素移到轴的右侧。这称为分区操作。
(3) 递归地将上述2个步骤分别应用于元素的每个子数组，这些元素的值比上一个轴的值小或大。
def partition(array, begin, end): pivot_idx = begin for i in xrange(begin+1, end+1): if array[i] <= array[begin]: pivot_idx += 1 array[i], array[pivot_idx] = array[pivot_idx], array[i] array[pivot_idx], array[begin] = array[begin], array[pivot_idx] return pivot_idx def quick_sort_recursion(array, begin, end): if begin >= end: return pivot_idx = partition(array, begin, end) quick_sort_recursion(array, begin, pivot_idx-1) quick_sort_recursion(array, pivot_idx+1, end) def quick_sort(array, begin=0, end=None): if end is None: end = len(array) - 1 return quick_sort_recursion(array, begin, end) --END--
很多同学在学习 Python 时，都会遇到各种各样的算法问题，有些很容易就能搞懂，但是有些就需要一些时间精力来学习。
本文中的5种排序算法比较适合 Python 新手，大多数老程序员对排序算法已经炉火纯青了，都是在面试过程中，被迫学习的。
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