算法的简单的概念
算法的概念：
O()大O表示法
O(): 程序大概运行的次数
1，时间复杂度：
时间复杂度是用来估计算法运行时间的一个式子（单位）。
常见的时间复杂度（按效率排序）
O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n**2)<O(n**2logn)<O(n**3)
前四种较重要。
2，空间复杂度：
时间复杂度：用来评估算法内存占用大小的一个式子
列表排序：
排序low b三人组：
冒泡排序
每两个相邻的数比较，如果对比一个数比一个大，交换位置。
def Bubble_Sort(li):
for i in range(len(li)):
for j in range(len(li)- i - 1):
if li[j] > li[j+1]:
li[j], li [j+1] = li[j+1], li[j]
li = [7,2,4,5,2,1,8,9]
Bubble_Sort(li)
print(li)
选择排序:
拿出一个数假设为最小的数，再随机选一个数，大的就放在后面，小的就交换位置。
def select_sort(li):
for i in range(len(li)-1):
minLoc = i
for j in range(i+1, len(li)-1)
if li[j] < li[minLoc]:
li[j], li[minLoc] = li[minLoc] ,li[j]
插入排序:
列表被分为有序区和无序区两个部分，最初有序区室友只有一个元素
每次从无序区选择一个元素， 插入到有序区的位置，直到无序区变空
def insert_sort(li):
for i in range(1, len(li)):
tmp = li[i]
j = i-1
while i >= 0 and tmp <li[j]:
li[j+1] = li[j]
j = j-1
li[j+1] = tmp
快速排序：*******
取一个元素p（第一个元素），使元素p归为；
列表被p分成两个部分，左边都比p小，右边都比p大；
递归完成排序
def partition():
tmp = li[left]
while left < right：
while left,right and li[right] > tmp:
right = right - 1
li[left] = li[right]
while left <right and li[left] < tmp:
left = left + 1
li[right] = li[left]
li[left] = tmp
return left
def quick_sort(li):
if left < right:
mid = partition(li, left, right)
quick_sort(li , left, mid -1)
quick_sort(li, mid+1, right)
排序NB二人组：
堆排序
归并排序
没什么人用的排序：
基本排序
希尔排序
桶排序