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Python排序的稳定性指排序算法在排序相同元素时是否能够保持它们原有的相对顺序。如果一个排序算法是稳定的，则两个相等的元素在排序后仍然保持它们原来的相对位置关系。

Python排序的复杂度是指在最坏情况下，排序算法需要执行的比较和交换操作的次数。通常用“大O符号”表示法来表示排序算法的复杂度。

以下是一些Python排序算法的稳定性和复杂度：

1. 冒泡排序（Bubble Sort）：稳定，时间复杂度为O(n^2)。实现代码如下：

python
def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n):
for j in range(0, n-i-1):
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
return arr


2. 选择排序（Selection Sort）：不稳定，时间复杂度为O(n^2)。实现代码如下：

python
def selection_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n):
min_idx = i
for j in range(i+1, n):
if arr[j] < arr[min_idx]:
min_idx = j
arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]
return arr


3. 插入排序（Insertion Sort）：稳定，时间复杂度为O(n^2)。实现代码如下：

python
def insertion_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(1, n):
key = arr[i]
j = i-1
while j >= 0 and key < arr[j] :
arr[j+1] = arr[j]
j -= 1
arr[j+1] = key
return arr


4. 快速排序（Quick Sort）：不稳定，时间复杂度为O(nlogn)。实现代码如下：

python
def partition(arr, low, high):
i = (low-1)
pivot = arr[high]
for j in range(low, high):

if arr[j] <= pivot:

i = i+1
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]

arr[i+1], arr[high] = arr[high], arr[i+1]
return (i+1)

def quick_sort(arr, low, high):
if low < high:
pi = partition(arr, low, high)
quick_sort(arr, low, pi-1)
quick_sort(arr, pi+1, high)
return arr


5. 归并排序（Merge Sort）：稳定，时间复杂度为O(nlogn)。实现代码如下：

python
def merge_sort(arr):
if len(arr) > 1:
mid = len(arr)//2
L = arr[:mid]
R = arr[mid:]

merge_sort(L)
merge_sort(R)

i = j = k = 0

while i < len(L) and j < len(R):
if L[i] < R[j]:
arr[k] = L[i]
i += 1
else:
arr[k] = R[j]
j += 1
k += 1

while i < len(L):
arr[k] = L[i]
i += 1
k += 1

while j < len(R):
arr[k] = R[j]
j += 1
k += 1
return arr