用Python实现常见排序算法
在1960年代，计算机制造商们曾经估计，如果将所有的用户计入，他们制造的计算机有25%的时间用于排序。实际上，有很多计算机花了超过一半的计算时间在排序上。通过这样的评估结果，我们可以得出结论，可能（i）确实有很多非常重要的和排序相关的应用，或者（ii）很多人在进行一些不必要的排序计算，再或者（iii）低效的排序算法被广泛采用造成了计算的浪费。来源《The Art of Computer Programming》，作者Donald Knuth
在Python实践中，我们往往遇到排序问题，比如在对搜索结果打分的排序（没有排序就没有Google等搜索引擎的存在），当然，这样的例子数不胜数。《数据结构》也会花大量篇幅讲解排序。之前一段时间，由于需要，我复习了一下排序算法，并用Python实现了各种排序算法，放在这里作为参考。
最简单的排序有三种：插入排序，选择排序和冒泡排序。这三种排序比较简单，它们的平均时间复杂度均为O(n^2)，在这里对原理就不加赘述了。贴出来源代码。
插入排序：
def insertion_sort(sort_list):
iter_len = len(sort_list)
if iter_len < 2:
return sort_list
for i in range(1, iter_len):
key = sort_list
j = i - 1
while j>=0 and sort_list>key:
sort_list = sort_list
j -= 1
sort_list = key
return sort_list
冒泡排序：
def bubble_sort(sort_list):
iter_len = len(sort_list)
if iter_len < 2:
return sort_list
for i in range(iter_len-1):
for j in range(iter_len-i-1):
if sort_list > sort_list:
sort_list, sort_list = sort_list, sort_list
return sort_list
选择排序：
def selection_sort(sort_list):
iter_len = len(sort_list)
if iter_len < 2:
return sort_list
for i in range(iter_len-1):
smallest = sort_list
location = i
for j in range(i, iter_len):
if sort_list < smallest:
smallest = sort_list
location = j
if i != location:
sort_list, sort_list = sort_list, sort_list
return sort_list
这里我们可以看到这样的句子：
sort_list, sort_list = sort_list, sort_list
不了解Python的同学可能会觉得奇怪，没错，这是交换两个数的做法，通常在其他语言中如果要交换a与b的值，常常需要一个中间变量temp，首先把a赋给temp，然后把b赋给a，最后再把temp赋给b。但是在python中你就可以这么写：a, b = b, a，其实这是因为赋值符号的左右两边都是元组（这里需要强调的是，在python中，元组其实是由逗号“,”来界定的，而不是括号）。
平均时间复杂度为O(nlogn)的算法有：归并排序，堆排序和快速排序。
归并排序。对于一个子序列，分成两份，比较两份的第一个元素，小者弹出，然后重复这个过程。对于待排序列，以中间值分成左右两个序列，然后对于各子序列再递归调用。源代码如下，由于有工具函数，所以写成了callable的类：
class merge_sort(object):
def _merge(self, alist, p, q, r):
left = alist
right = alist
for i in range(p, r+1):
if len(left)>0 and len(right)>0:
if left
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