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Python排序算法入门指南（从冒泡到归并，小白也能轻松掌握）

主机测评网
Python
2025-12-16
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在编程学习过程中，Python排序算法是每个初学者必须掌握的基础知识。无论你是准备面试、参加竞赛，还是想提升代码效率，理解常见排序算法都至关重要。本文将用通俗易懂的语言，带你一步步了解几种经典排序方法，并附上清晰的代码示例。

Python排序算法入门指南（从冒泡到归并，小白也能轻松掌握） Python排序算法冒泡排序快速排序归并排序第1张

什么是排序算法？

排序算法就是将一组无序的数据按照特定规则（如从小到大或从大到小）重新排列的过程。在Python中，虽然内置了sorted()和list.sort()等高效函数，但理解底层原理有助于你写出更高效的程序。

1. 冒泡排序（Bubble Sort）

冒泡排序是最简单的排序算法之一。它重复地遍历列表，比较相邻元素并交换顺序错误的元素，直到没有需要交换的为止。名字来源于较小的元素会像“气泡”一样慢慢“浮”到顶部。

def bubble_sort(arr):    n = len(arr)    # 外层循环控制排序轮数    for i in range(n):        # 标记本轮是否发生交换        swapped = False        # 内层循环进行相邻比较        for j in range(0, n - i - 1):            if arr[j] > arr[j + 1]:                arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]                swapped = True        # 如果没有交换，说明已经有序        if not swapped:            break    return arr# 示例使用numbers = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]print("排序前:", numbers)print("排序后:", bubble_sort(numbers))

冒泡排序的时间复杂度为 O(n²)，适合小规模数据排序。

2. 快速排序（Quick Sort）

快速排序是一种高效的分治算法。它选择一个“基准”元素，将数组分为两部分：小于基准的放在左边，大于基准的放在右边，然后递归地对左右子数组排序。

def quick_sort(arr):    if len(arr) <= 1:        return arr        pivot = arr[len(arr) // 2]  # 选择中间元素作为基准    left = [x for x in arr if x < pivot]    middle = [x for x in arr if x == pivot]    right = [x for x in arr if x > pivot]        return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)# 示例使用numbers = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]print("排序前:", numbers)print("排序后:", quick_sort(numbers))

快速排序平均时间复杂度为 O(n log n)，是实际应用中最常用的排序算法之一。

3. 归并排序（Merge Sort）

归并排序同样采用分治思想：将数组不断二分，直到每个子数组只有一个元素，然后逐步合并已排序的子数组。

def merge_sort(arr):    if len(arr) <= 1:        return arr        # 分割数组    mid = len(arr) // 2    left = merge_sort(arr[:mid])    right = merge_sort(arr[mid:])        # 合并两个已排序的数组    return merge(left, 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        # 添加剩余元素    result.extend(left[i:])    result.extend(right[j:])    return result# 示例使用numbers = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]print("排序前:", numbers)print("排序后:", merge_sort(numbers))

归并排序的时间复杂度稳定为 O(n log n)，但需要额外的存储空间。