排序算法是计算机科学中经典的基础问题。Python语言由于其简单易用的语法，在数据结构和算法领域同样可以得心应手。在Python 3中，我们可以轻松地实现各种排序算法，本文将对常见的排序算法进行介绍。
一、插入排序
插入排序是从未排序序列中取出一个数，将其插入到已排序序列的正确位置，直到所有数都排序完毕。以下是插入排序的Python代码实现：
def insertion_sort(array):
for i in range(1, len(array)):
key = array[i]
j = i - 1
while j >= 0 and array[j] > key:
array[j + 1] = array[j]
j -= 1
array[j + 1] = key
return array
插入排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。虽然算法复杂度相对较高，但对于小规模数据排序处理还是很有效的。
二、选择排序
选择排序是每次从未排序序列中选出最小的数，然后放到已排序序列的末尾。以下是选择排序的Python代码实现：
def selection_sort(array):
for i in range(len(array)):
min_idx = i
for j in range(i+1, len(array)):
if array[j] < array[min_idx]:
min_idx = j
array[i], array[min_idx] = array[min_idx], array[i]
return array
选择排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。但是选择排序的比较次数与序列的初始排序状态无关，因此相对其他排序算法更为适用于数据比较多的情况。
三、冒泡排序
冒泡排序是依次比较相邻的元素，每次将最大（小）值“冒泡”到序列的末尾。以下是冒泡排序的Python代码实现：
def bubble_sort(array):
n = len(array)
for i in range(n):
for j in range(0, n-i-1):
if array[j] > array[j+1] :
array[j], array[j+1] = array[j+1], array[j]
return array
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。相较于选择排序，冒泡排序需要更多的比较和交换操作，因此效率较低。
四、快速排序
快速排序是基于分治思想的一种高效排序算法。其核心思想是通过一个基准值将未排序序列分割成两个子序列，然后对两个子序列递归进行快速排序。以下是快速排序的Python代码实现：
def quick_sort(array):
if len(array) <= 1:
return array
else:
pivot = array[0]
left = [x for x in array[1:] if x < pivot]
right = [x for x in array[1:] if x >= pivot]
return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)
快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)。快速排序的平均时间复杂度较低，因此是常用的高效排序算法。
五、归并排序
归并排序是一种比较稳定且效率较高的排序算法。其核心思想是将未排序序列递归分成两个子序列，然后对两个子序列进行归并排序。最后将两个子序列合并成一个有序序列。以下是归并排序的Python代码实现：
def merge_sort(array):
if len(array) <= 1:
return array
mid = int(len(array) / 2)
left = merge_sort(array[:mid])
right = merge_sort(array[mid:])
return merge(left, right)
def merge(left, right):
result = []
i = j = 0
while i < len(left) and j < len(right):
if left[i] <= right[j]:
result.append(left[i])
i += 1
else:
result.append(right[j])
j += 1
result += left[i:]
result += right[j:]
return result
归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)。归并排序可以保证稳定性，因此在对多个关键字排序时比其他排序算法更适用。
结语
以上就是常见的五种排序算法在Python 3中的实现。通过了解这些排序算法的思想和代码实现，可以帮助我们更好地理解计算机科学中的基础算法并应用于实际问题中。
