本文目录一览：
- 1、面试官常问十大经典算法排序（用Python实现）
- 2、Python中，如何给列表排序？
- 3、深入理解python中的排序sort
- 4、Python学习小技巧之列表项的排序
- 5、快速排序python实现
- 6、如何对python编程中的列表元素按成绩高低进行排序呢？
面试官常问十大经典算法排序（用Python实现）
算法是一种与语言无关的东西，更确切地说就算解决问题的思路，就是一个通用的思想的问题。代码本身不重要，算法思想才是重中之重
我们在面试的时候总会被问到一下算法，虽然算法是一些基础知识，但是难起来也会让人非常头疼。
排序算法应该算是一些简单且基础的算法，但是我们可以从简单的算法排序锻炼我们的算法思维。这里我就介绍经典十大算法用python是怎么实现的。
十大经典算法可以分为两大类：
比较排序： 通过对数组中的元素进行比较来实现排序。
非比较排序： 不通过比较来决定元素间的相对次序。
算法复杂度
冒泡排序比较简单，几乎所有语言算法都会涉及的冒泡算法。
基本原理是两两比较待排序数据的大小 ，当两个数据的次序不满足顺序条件时即进行交换，反之，则保持不变。
每次选择一个最小（大）的，直到所有元素都被输出。
将第一个元素逐个插入到前面的有序数中，直到插完所有元素为止。
从大范围到小范围进行比较-交换，是插入排序的一种，它是针对直接插入排序算法的改进。先对数据进行预处理，使其基本有序，然后再用直接插入的排序算法排序。
该算法是采用 分治法 对集合进行排序。
把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列，对这两个子序列分别采用归并排序，最终合并成序列。
选取一个基准值，小数在左大数在在右。
利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。
堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。利用最大堆和最小堆的特性。
采用字典计数-还原的方法，找出待排序的数组中最大和最小的元素，统计数组中每个值为i的元素出现的次数，对所有的计数累加，将每个元素放在新数组依次排序。
设置一个定量的数组当作空桶；遍历输入数据，并且把数据一个一个放到对应的桶里去；对每个不是空的桶进行排序；从不是空的桶里把排好序的数据拼接起来。
元素分布在桶中：
然后，元素在每个桶中排序：
取得数组中的最大数，并取得位数；从最低位开始取每个位组成新的数组；然后进行计数排序。
上面就是我整理的十大排序算法，希望能帮助大家在算法方面知识的提升。看懂之后可以去试着自己到电脑上运行一遍。最后说一下每个排序是没有调用数据的，大家记得实操的时候要调用。
参考地址：
Python中，如何给列表排序？
Python中给列表排序的方式有很多，可以自己实现，也可以用Python提供的方法
使用Python提供的方法：
列表.sort()
列表.sort(reverse=True)
自己实现：
num_list = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
print(num_list)
n = len(num_list)
# 遍历所有数组元素
for i in range(n):
for j in range(0, n - i - 1):
if num_list[j] num_list[j + 1]:
num_list[j], num_list[j + 1] = num_list[j + 1], num_list[j]
print(num_list)
代码发到这边格式有点乱，有需要的话可以去到黑马程序员社区。有很多计算机技术的基础入门和高级进阶的内容，源码什么的也都有。
深入理解python中的排序sort
进行一个简单的升序排列直接调用sorted()函数，函数将会返回一个排序后的列表：
sorted函数不会改变原有的list，而是返回一个新的排好序的list
如果你想使用就地排序，也就是改变原list的内容，那么可以使用list.sort()的方法，这个方法的返回值是None。
另一个区别是，list.sort()方法只是list也就是列表类型的方法，只可以在列表类型上调用。而sorted方法则是可以接受任何可迭代对象。
list.sort()和sorted()函数都有一个key参数，可以用来指定一个函数来确定排序的一个优先级。比如，这个例子就是根据大小写的优先级进行排序：
key参数的值应该是一个函数，这个函数接受一个参数然后返回以一个key，这个key就被用作进行排序。这个方法很高效，因为对于每一个输入的记录只需要调用一次key函数。
一个常用的场景就是当我们需要对一个复杂对象的某些属性进行排序时：
再如：
前面我们看到的利用key-function来自定义排序，同时Python也可以通过operator库来自定义排序，而且通常这种方法更好理解并且效率更高。
operator库提供了 itemgetter(), attrgetter(), and a methodcaller()三个函数
同时还支持多层排序
list.sort()和sorted()都有一个boolean类型的reverse参数，可以用来指定升序和降序排列，默认为false，也就是升序排序，如果需要降序排列，则需将reverse参数指定为true。
排序的稳定性指，有相同key值的多个记录进行排序之后，原始的前后关系保持不变
我们可以看到python中的排序是稳定的。
我们可以利用这个稳定的特性来进行一些复杂的排序步骤，比如，我们将学生的数据先按成绩降序然后年龄升序。当排序是稳定的时候，我们可以先将年龄升序，再将成绩降序会得到相同的结果。
传统的DSU(Decorate-Sort-Undecorate)的排序方法主要有三个步骤：
因为元组是按字典序比较的，比较完grade之后，会继续比较i。
添加index的i值不是必须的，但是添加i值有以下好处：
现在python3提供了key-function，所以DSU方法已经不常用了
python2.x版本中，是利用cmp参数自定义排序。
python3.x已经将这个方法移除了，但是我们还是有必要了解一下cmp参数
cmp参数的使用方法就是指定一个函数，自定义排序的规则，和java等其他语言很类似
也可以反序排列
python3.x中可以用如下方式：
Python学习小技巧之列表项的排序
Python学习小技巧之列表项的排序
本文介绍的是关于Python列表项排序的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面来看看详细的介绍：
典型代码1：
data_list = [6, 9, 1, 3, 0, 10, 100, -100]
data_list.sort()
print(data_list)
输出1:
[-100, 0, 1, 3, 6, 9, 10, 100]
典型代码2:
data_list = [6, 9, 1, 3, 0, 10, 100, -100]
data_list_copy = sorted(data_list)
print(data_list)
print(data_list_copy)
输出2:
[6, 9, 1, 3, 0, 10, 100, -100]
[-100, 0, 1, 3, 6, 9, 10, 100]
应用场景
需要对列表中的项进行排序时使用。其中典型代码1是使用的列表自身的一个排序方法sort，这个方法自动按照升序排序，并且是原地排序，被排序的列表本身会被修改；典型代码2是调用的内置函数sort，会产生一个新的经过排序后的列表对象，原列表不受影响。这两种方式接受的参数几乎是一样的，他们都接受一个key参数，这个参数用来指定用对象的哪一部分为排序的依据：
data_list = [(0, 100), (77, 34), (55, 97)]
data_list.sort(key=lambda x: x[1]) # 我们想要基于列表项的第二个数进行排序
print(data_list)
[(77, 34), (55, 97), (0, 100)]
另外一个经常使用的参数是reverse，用来指定是否按照倒序排序，默认为False：
data_list = [(0, 100), (77, 34), (55, 97)]
data_list.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 我们想要基于列表项的第二个数进行排序，并倒序
print(data_list)
[(0, 100), (55, 97), (77, 34)]
带来的好处
1. 内置的排序方法，执行效率高，表达能力强，使代码更加紧凑，已读
2. 灵活的参数，用于指定排序的基准，比在类似于Java的语言中需要写一个comparator要方便很多
其它说明
1. sorted内置函数比列表的sort方法要适用范围更广泛，它可以对除列表之外的可迭代数据结构进行排序；
2. list内置的sort方法，属于原地排序，理论上能够节省内存的消耗；
总结
好了，以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助
快速排序python实现
def quick_sort(nums: list, left: int, right: int) - None:
if left right:
i = left
j = right
# 取第一个元素为枢轴量
pivot = nums[left]
while i != j:
# 交替扫描和交换
# 从右往左找到第一个比枢轴量小的元素，交换位置
while j i and nums[j] pivot:
j -= 1
if j i:
# 如果找到了，进行元素交换
nums[i] = nums[j]
i += 1
# 从左往右找到第一个比枢轴量大的元素，交换位置
while i j and nums[i] pivot:
i += 1
if i j:
nums[j] = nums[i]
j -= 1
# 至此完成一趟快速排序，枢轴量的位置已经确定好了，就在i位置上（i和j)值相等
nums[i] = pivot
# 以i为枢轴进行子序列元素交换
quick_sort(nums, left, i-1)
quick_sort(nums, i+1, right)
# 测试代码
import random
data = [random.randint(-100, 100) for _ in range(10)]
quick_sort(data, 0, len(data) - 1)
print(data)
如何对python编程中的列表元素按成绩高低进行排序呢？
最简单的办法就是需要指定列表排序方法中的参数“key”。代码如下：
第一种：
stu=[['john',79],['mame',96],['herry',85],['lili',95],['ziling',63]]
def takeSecond(elem):
return elem[1]
stu.sort(key=takeSecond,,reverse=True)
print(stu)
第二种：
stu=[['john',79],['mame',96],['herry',85],['lili',95],['ziling',63]]
s=sorted(stu,key=lambda student: student[1],,reverse=True)
print(s)