取出当前大顶堆的根节点，将其与序列末尾元素进行交换；（此时：序列末尾的元素为已排序的最大值；由于交换了元素，当前位于根节点的堆并不一定满足大顶堆的性质）
对交换后的n-1个序列元素进行调整，使其满足大顶堆的性质；
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重复2.3步骤，直至堆中只有1个元素为止
代码实现：
#-------------------------堆排序-------------------------------- #**********获取左右叶子节点********** def LEFT(i): return 2*i + 1 def RIGHT(i): return 2*i + 2 #********** 调整大顶堆 ********** #L:待调整序列 length: 序列长度 i:需要调整的结点 def adjust_max_heap(L,length,i): #定义一个int值保存当前序列最大值的下标 largest = i #执行循环操作：两个任务：1 寻找最大值的下标；2.最大值与父节点交换 while (1): #获得序列左右叶子节点的下标 left,right = LEFT(i),RIGHT(i) #当左叶子节点的下标小于序列长度 并且 左叶子节点的值大于父节点时，将左叶子节点的下标赋值给largest if (left < length) and (L[left] > L[i]): largest = left print('左叶子节点') else: largest = i #当右叶子节点的下标小于序列长度 并且 右叶子节点的值大于父节点时，将右叶子节点的下标值赋值给largest if (right < length) and (L[right] > L[largest]): largest = right print('右叶子节点') #如果largest不等于i 说明当前的父节点不是最大值，需要交换值 if (largest != i): temp = L[i] L[i] = L[largest] L[largest] = temp i = largest print(largest) continue else: break #********** 建立大顶堆 ********** def build_max_heap(L): length = len(L) for x in range((int)((length-1)/2),-1,-1): adjust_max_heap(L,length,x) #********** 堆排序 ********** def heap_sort(L): #先建立大顶堆，保证最大值位于根节点；并且父节点的值大于叶子结点 build_max_heap(L) #i：当前堆中序列的长度.初始化为序列的长度 i = len(L) #执行循环：1. 每次取出堆顶元素置于序列的最后(len-1,len-2,len-3...) # 2. 调整堆，使其继续满足大顶堆的性质，注意实时修改堆中序列的长度 while (i > 0): temp = L[i-1] L[i-1] = L[0] L[0] = temp #堆中序列长度减1 i = i-1 #调整大顶堆 adjust_max_heap(L,i,0) 冒泡排序
基本思想
冒泡排序.gif
冒泡排序思路比较简单：
将序列当中的左右元素，依次比较，保证右边的元素始终大于左边的元素；（ 第一轮结束后，序列最后一个元素一定是当前序列的最大值；）
对序列当中剩下的n-1个元素再次执行步骤1。
对于长度为n的序列，一共需要执行n-1轮比较（利用while循环可以减少执行次数）
*代码实现
#冒泡排序 def bubble_sort(L): length = len(L) #序列长度为length，需要执行length-1轮交换 for x in range(1,length): #对于每一轮交换，都将序列当中的左右元素进行比较 #每轮交换当中，由于序列最后的元素一定是最大的，因此每轮循环到序列未排序的位置即可 for i in range(0,length-x): if L[i] > L[i+1]: temp = L[i] L[i] = L[i+1] L[i+1] = temp 快速排序算法思想：
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快速排序的基本思想：挖坑填数+分治法从序列当中选择一个基准数(pivot)在这里我们选择序列当中第一个数最为基准数
将序列当中的所有数依次遍历，比基准数大的位于其右侧，比基准数小的位于其左侧
重复步骤1.2，直到所有子集当中只有一个元素为止。用伪代码描述如下：1．i =L; j = R; 将基准数挖出形成第一个坑a[i]。2．j--由后向前找比它小的数，找到后挖出此数填前一个坑a[i]中。3．i++由前向后找比它大的数，找到后也挖出此数填到前一个坑a[j]中。4．再重复执行2，3二步，直到i==j，将基准数填入a[i]中
代码实现：
#快速排序 #L：待排序的序列；start排序的开始index,end序列末尾的index #对于长度为length的序列：start = 0;end = length-1 def quick_sort(L,start,end): if start < end: i , j , pivot = start , end , L[start] while i < j: #从右开始向左寻找第一个小于pivot的值 while (i < j) and (L[j] >= pivot): j = j-1 #将小于pivot的值移到左边 if (i < j): L[i] = L[j] i = i+1 #���左开始向右寻找第一个大于pivot的值 while (i < j) and (L[i] < pivot): i = i+1 #将大于pivot的值移到右边 if (i < j): L[j] = L[i] j = j-1 #循环结束后，说明 i=j，此时左边的值全都小于pivot,右边的值全都大于pivot #pivot的位置移动正确，那么此时只需对左右两侧的序列调用此函数进一步排序即可 #递归调用函数：依次对左侧序列：从0 ~ i-1//右侧序列：从i+1 ~ end L[i] = pivot #左侧序列继续排序 quick_sort(L,start,i-1) #右侧序列继续排序 quick_sort(L,i+1,end) 归并排序
算法思想：
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