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    算法并没有什么高大上，但是却需要沉下心来动脑动手学习，它无关于开发者使用何种开发语言，但作为码农一员，手撕算法必须经历，不必心怀恐惧，若不忍受痛苦，做什么都可能是从入门到放弃！

    在此总结一下这两天学习的排序算法，因为对python较为熟悉，故此使用python实现，记录于此。

• 冒泡排序

思想：对乱序数组array中n个元素从开始位两两依次比较大小，想升序排时总让比较的两个元素较大者靠后，如此当n-1和n比较后便可获得数组中的最大元素，此趟结束；再次从开始元素重复之前操作，如此循环n-1趟即可完成对数组的n个元素从大到小排序。

代码实现：

运行后即可将乱序数组升序排列[1, 3, 4, 5, 7, 11, 12, 15, 55, 90, 99]

说明：冒泡排序使用双循环，故时间复杂度O(n^2)，当数据量较大时效率较低，但是较为稳定，当列表中有相等元素时排序后不会改变相对位置。此外冒泡排序存在优化之处，因为倘若待排序数组本来就是升序数组或者大部分元素有序，此时如上代码依然会机械执行，我们可以在每趟比较过程中加上标志位，若存在交换则下一趟继续比较，否则证明上一趟比较过程不存在元素交换，已经是有序状态了，直接退出即可，代码如下：

def bubble_sort(arr):
    for i in range(len(arr) - 1):
        flag = True #此处添加标志位
 for j in range(len(arr) - i - 1):
            if arr[j] > arr[j + 1]:
                arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
                flag = False #若此趟存在比较操作，则改变状态
 if flag:#判断，若没有比较操作表示当前数组已经有序，结束整个循环
 break 
 return arr
当然，劳动人民的智慧总是无穷尽的，还存在优化之处，例如鸡尾酒算法就是通过
冒泡算法优化而来，由于代码总是占据太多篇幅，此处就不上代码了。是不是觉得
这些算法名字相当有意思呢！冒泡算法是比较形象的，每趟比较过程，元素就像浮
动的气泡，而鸡尾酒算法是因为一趟比较从头到尾再从尾到头，故而有种飘摇的感
觉吧……

 
   
   
 

  
    
    
  
插入排序
 
   
   
 
思想：插入排序的思想就是我们将待排序的数字array[n]分成两部分，叫做有序区
和无序区。想想牌友们结牌的过程，此时我们手上的牌有序，从牌桌上面结的牌是
随机的，牌友每接一张牌都会扫描一眼手上的牌，然后将牌插入合适的位置保证有
序。不说那么多直接上代码……

插入排序和冒泡排序的时间复杂度都是O(n^2),且也是稳定排序，当然插入排序也有升级优化版-希尔排序，此处不做展开……

• 快速排序

思想：快速排序使用了分治的思想，将待排序的无序数组不断的分成两段(寻找一个基准值，通常选择1号元素，将数组中大于基准元素的放一边，小于等于基准值的元素放一边)，依次直到无法再次分段为止(即数组长度为1时)，最后的数组即为有序数组，快速排序的分段又分双端循环和单端循环两种方式，双端循环需要从数组两端往中间走，先上单端循环的代码……

单端循环实现代码：

def quick_sort(arr, start_index, end_index):
    """
    # 调用时传入arr列表对象，列表的起始索引即终止索引，递归调用自己排序
    :param arr:
    :param start_index:
    :param end_index:
    :return:
    """
 if start_index >= end_index:# 递归的终止条件，当起始索引和终止索引
相等之时表示数组已经只有一个值
 return #此处为什么没有详细的返回值呢？因为arr元素已经操作，无需
返回具体值，也无处需要使用
 pivot_index = find_pivot(arr, start_index, end_index)# 获得数组分段
基准停留的索引值
 quick_sort(arr, start_index, pivot_index - 1)#对基准索引左侧继续分组
    quick_sort(arr, pivot_index + 1, end_index)# 对基准索引右侧继续分组
def find_pivot(arr, start_index, end_index):
    """
    功能：将数组arr分开
    :param arr:
    :param start_index:
    :param end_index:
    :return: 返回基准值的索引
    """
    pivot = arr[start_index]# 取数组首位元素为基准值
    mark = start_index      # 使初始标记指向数组首元素
 for i in range(start_index + 1, end_index + 1):#循环从首位元素后一
位开始，知道最后一位
 if arr[i] < pivot:# 遍历过程中当发现数组元素小于等于基准值便做两
个动作，如下
            mark += 1 # 将mark标记指向后移一位
 arr[i], arr[mark] = arr[mark], arr[i]# 调换当前遍历的元素与
mark指向的元素
 arr[mark], arr[start_index] = pivot, arr[mark]# 当数组遍历完成后调
换数组的基准值位元素与mark指向元素即可
 return mark

双端循环实现代码：
def find_pivot_doubble(arr,start_index, end_index):
    pivot = arr[start_index]#取首位元素为基准值
    left = start_index# 用两个指针分别指向起止索引
    right = end_index
    while left != right:#当两个指针相向移动，相等时无需再比较
 while right > left and arr[right] > pivot:#先从右边开始，当指针指
向的值大于基准值则将指针向起始方向移动，否则停止
            right -= 1
 while right > left and arr[left] < pivot:# 右边停止时，比较左侧指
针指向的值与基准值大小，若比基准值小则指针后移，否则停止
            left += 1
 arr[left], arr[right] = arr[right], arr[left]# 停止后交换左右指针
对应下标的数组值
 arr[start_index], arr[left] = arr[left], arr[start_index]# 当左右指针
相等退出循环时交换数组元素
 return left # 返回基准值对应的数组索引
一不小心超时了，但是排序算法还有很多，只能下回分解了……悄悄将题目加个part1