Python算法基础简介

一、排序算法

冒泡排序通过重复比较相邻元素并交换顺序错误的元素，逐步将最大元素"浮"到数组末端。这是一种简单的排序方法，但效率较低，适用于小规模数据。

选择排序通过反复寻找最小元素并将其放到已排序序列的末尾来实现排序。该算法简单直观，但时间复杂度较高。

插入排序通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。该算法在数据量小或基本有序时效率较高。

快速排序采用分治策略，选择一个基准元素将数组分区，使得左边元素都小于基准，右边元素都大于基准，然后递归排序左右分区。这是一种高效的排序算法。

归并排序同样采用分治法，将数组递归分成两半分别排序，然后合并两个有序数组。该算法稳定且效率高，但需要额外的存储空间。

线性查找从数据结构起始位置开始，逐个检查每个元素直到找到目标或遍历完所有元素。这种方法简单但效率较低。

二分查找针对已排序的数组，通过反复将搜索区间减半来快速定位目标元素。该算法效率很高，但要求数据必须预先排序。

递归与迭代是两种基本的程序执行方式。递归通过函数调用自身解决问题，代码简洁但可能产生栈溢出；迭代使用循环结构，性能较好但代码可能更复杂。

动态规划通过将复杂问题分解为重叠子问题，并存储子问题的解来避免重复计算，适用于具有最优子结构特征的问题。

贪心算法在每一步选择中都采取当前状态下最优的决策，希望导致全局最优解。这种方法简单高效，但不一定能得到全局最优解，适用于特定类型的问题。