前言
算法是程序的靈魂，每個程序員，尤其是高手程序員，對算法的掌握應該是如數家珍。算法雖枯燥，但是研究透算法對你的程序功底非常有幫助。那麼用Python如何實現主流的算法呢？翻閱各大論壇大牛對Python算法的認識，我自己也粗略的對最基礎的Python算法做一下總結。
排序算法-冒泡排序：
排序：不同地點出發最後達到相同的目的，簡述爲：將一串數據依照特定順序進行排列的一種算法
冒泡排序（Bubble Sort），有時也稱爲下沉排序，是一種簡單的排序算法，它反覆遍歷要排序的列表，比較每對相鄰的項目，如果它們的順序排列錯誤（如：前大後小）則交換位置。重複傳遞列表，直到不發生交換爲止，這表明列表已排序完成。
冒泡排序分析
給出動態圖片，僅供參考哦
按照如上流程，不斷前後比較，進行交換（小的靠前，大的後退），分析可得：我們需要進行n-1次冒泡過程，才能將數值排序完成，每次對應的比較次數如下圖所示：
編輯器中展示：
實現冒泡排序代碼如下：
"""冒泡排序"""
def bubble_sort(alist):
n = len(alist) #列表長度
# 每次遍歷將列表中最大的元素移動到最後，共需要n-1次遍歷才能把所有的元素按照從小到大的順序排列
for j in range(n - 1):
# 每一次比較時，都會確定一個新元素，所以下一次需要比較時元素會比上一次減少少一個，所以：n-1-j
for i in range(0, n - 1 - j):
if alist[i] > alist[i + 1]:
alist[i], alist[i + 1] = alist[i + 1], alist[i]
list0 = [50, 45, 36, 28, 35, 65, 80, 46, 23] #值任意給定
bubble_sort(list0)
print(list0)
此時，我們來計算算法的時間複雜度爲：
f(n)= n (第一個for循環) * n (第二個for循環)
= O(n^2)
是不是感覺算法其實並不難，不難我們就接着往下走，沖沖衝…
算法不難，但是處處是坑，細心的觀衆可能已經發現上述代碼有一個缺陷：如果原列表本身就是從小到大順序排列的話，代碼仍然會繼續執行兩次循環並遍歷所有的元素，時間複雜度仍然爲O(n^2)
因此，此代碼需要改進，排除掉這種偶然情況！當列表中元素已經是從小到大時，就無需繼續執行此代碼而只需直接跳過。
優化後的代碼如下：
def bubble_sort(alist):
"""冒泡排序"""
n = len(alist)
# 每次遍歷將列表中最大的元素移動到最後，共需要n-1次遍歷才能把所有的元素按照從小到大的順序排列
for j in range(n-1):
count = 0
# 每一次比較時，都會確定一個新元素，所以下一次需要比較時元素會比上一次減少少一個，所以：n-1-j
for i in range(0, n-1-j):
if alist[i] > alist[i+1]:
alist[i],alist[i+1] = alist[i+1], alist[i]
count += 1
# 如果某次count並未變化，說明這一次元素沒有發生位置交換，即說明排序是按照從小到大排列的，不需要發生交換
if count == 0:
return
list0 = [50, 45, 36, 28, 35, 65, 80, 46, 23] ##值任意給定
bubble_sort(list0)
print(list0)
運行結果如下：
冒泡排序時間複雜度
算法最優時間複雜度：O(n)（最好情況：本身給出的列表就是按從小到大的順序排列，直接跳過全部程序，排序結束。）
算法最壞時間複雜度：O(n^2)
算法穩定性：穩定