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『貳』 用Python實現十大經典排序演算法-插入、選擇、快速、冒泡、歸並、希爾、插入、桶、基數、計數
本文採用圖文方式深入講解Python十大經典排序演算法，包括：插入排序、選擇排序、快速排序、冒泡排序、歸並排序、希爾排序、插入排序、桶排序、基數排序、計數排序。想要深入學習排序演算法的朋友們，趕緊繼續往下閱讀吧！如果你覺得內容不錯，別忘了推薦給你的朋友哦。
在介紹插入排序時，首先明確其思路和代碼實現。插入排序演算法的平均時間復雜度為O(n^2)。
接著，我們深入探討希爾排序。希爾排序是插入排序的進階版本，通過分組和插排來降低時間復雜度。通常，希爾排序的時間復雜度小於O(n^2)，但在最壞情況下可能超過這個值。使用不同的增量策略，如海巴德增量或塞基維克增量，可以進一步優化時間復雜度。
選擇排序部分，通過圖示和代碼展示其工作原理。選擇排序的平均時間復雜度同樣為O(n^2)。
堆排序部分，我們首先介紹堆的概念，包括最大堆和最小堆。堆排序利用堆的特性，每次取出堆頂元素並重新調整為最大堆，實現排序。堆排序的平均時間復雜度為O(nlogn)。
冒泡排序通過圖示和代碼演示，其時間復雜度為O(n^2)。
快速排序採用分治策略，通過圖示和代碼展示其詳細過程，時間復雜度為O(nlogn)。
歸並排序同樣利用分治策略，通過圖示和代碼詳細說明，其時間復雜度也為O(nlogn)。
計數排序部分，通過圖示和代碼展現其排序過程，時間復雜度為O(n)。
接著是桶排序，利用桶將元素按照值域進行分組排序，時間復雜度為O(n^2)。
最後，基數排序通過圖示和代碼展示其排序方法，時間復雜度為O(d*2*n)，其中d為數值的位數。
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