Python中常见的排序算法与内置方法详解
本文系统总结了Python中常用的排序算法，包括冒泡、选择、插入、快速、希尔及归并排序的原理与实现。同时详细对比了列表内置的sort()方法与内置函数sorted()的区别，通过代码实例展示原地修改与返回新列表的不同行为，帮助开发者根据场景选择合适的排序方案。
常见排序算法原理概述
1、冒泡排序
该算法通过重复遍历待排序的元素列表，依次比较相邻的两个元素。若它们的顺序错误（例如要求从大到小排列，但前者小于后者），则交换这两个元素的位置。这一遍历过程会持续进行，直到没有相邻元素需要交换为止，此时列表即完成排序。
2、选择排序
算法首先从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，将其存放在序列的起始位置。随后，从剩余的未排序元素中继续寻找最小（或最大）元素，并将其放置在已排序序列的末尾。这一过程不断重复，直到所有元素均被排序完毕。
3、插入排序
对于未排序的数据，算法通过构建有序序列，从后向前扫描已排序的序列，找到相应的位置并插入元素。在实现过程中，从后向前扫描时，需要将已排序的元素逐步向后移动，从而为最新待插入的元素腾出空间。
4、快速排序
快速排序通过一次排序操作将待排序数据分割成两个独立的部分。其中一部分的所有数据均小于另一部分的所有数据。随后，按照相同的方法对这两个子部分的数据分别进行快速排序。整个排序过程可以通过递归实现，从而使整个数据序列变为有序。
5、希尔排序(插入排序改进版)
首先，将待排序的一组数据按照某个增量d划分为若干子序列，每个子序列中记录的下标相差d。对每个子序列中的所有元素进行排序后，使用较小的增量再次分组并排序。当增量减少到1时，整个待排序数据被分为一组，此时排序完成。
6、归并排序
归并排序的基本思路是先递归地将数组分解，然后再将分解后的子数组合并。在合并过程中，比较两个子数组中的数字，将较小的元素取出，并将相应指针向后移动一位。重复此过程，直到其中一个数组为空，最后将另一个数组剩余的剩余部分复制到结果中。
Python内置排序方法对比
实例扩展：
>>> data1=[4,2,6,432,78,43,22,896,42,677,12]
>>> data1.sort()
>>> data1 #原来的顺序被替换
[2, 4, 6, 12, 22, 42, 43, 78, 432, 677, 896]
>>> data1=[4,2,6,432,78,43,22,896,42,677,12]
>>> data2=sorted(data1)
>>> data1
[4, 2, 6, 432, 78, 43, 22, 896, 42, 677, 12] #原顺序保留
>>> data2
[2, 4, 6, 12, 22, 42, 43, 78, 432, 677, 896] #对副本排序
>>>
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