冒泡排序
冒泡排序要经过多次遍历列表，她比较相邻的元素，将不合顺序的进行位置交换，在每一轮遍历中都将下一个最大值放在正确的位置上。
下图展示了冒泡排序第一次遍历的过程，其中深色的是正在比较的元素。如果列表中有n个元素，那么第一轮遍历要比较n-1对：
当第二轮开始遍历时，最大值已经在正确的位置上了，所以还剩n-1个元素需要遍历，那么第二遍就是要遍历n-2次。以此类推，那么我们需要遍历的轮数就是n-1轮。当n-1轮完成后，最小的元素就必然在正确的位置上了。
用Python实现冒泡排序
def bubbleSort(alist):
for passnum in range(len(alist) - 1, 0, -1):
for i in range(passnum):
if alist[i] > alist[i + 1]
temp = alist[i]
alist[i] = alist[i + 1]
alist[i + 1] = temp
冒泡排序通常认为是效率最低的排序算法，因为在确定最终的位置前必须交换元素。所以我们可以通过在一轮遍历中有没有发生元素交换，如果没有，证明列表已经有序，下一次遍历就不需要将这两个元素再进行一次排序了，这种对冒泡排序的修改成为短冒泡。
def shortBubbleSort(alist):
exchanges = True
passnum = len(alist - 1)
while passnum > 0 and exchanges:
exchanges = False
for i in range(passnum):
if alist[i] > alist[i + 1]:
exchanges = True
temp = alist[i]
alist[i] = alist[i + 1]
alist[i + 1] = temp
passnum = passnum + 1
选择排序
选择排序是在冒泡排序的基础上做了改进，每次遍历列表时只做一次交换。它是在每一次遍历时找到元素最大值并放在正确位置上，假设我们给n个元素排序，那么需要遍历n-1轮。
用Python实现选择排序
def selectionSort(alist):
for fillslot in range(len(alist) - 1, 0, -1):
positionOfMax = 0
for location in range(1, fillslot + 1):
if alist[location] > alist[positionOfMax]:
positionOfMax = location
temp = alist[fillslot]
alist[fillslot] = alist[posotionOfMax]
alist[positionOfMax] = temp
选择排序的时间复杂度也是O(n²)，但是由于减少了交换次数，所以选择排序通常更快。
插入排序
插入排序的时间复杂度也是O(n²)，它是在列表较低的一段维护一个有序的子列表，将每个新元素逐个插入子列表中。
下图详细的展示了第5轮遍历的情况。此时，有序子列表中包含5个元素：17、26、54、77、93，现在想插入31。第一次与93比较，93右移，同理77和54也会右移。当遇到26时不会移动了，所以31的位置就找到了，现在子列表中就有6个元素了：
所以，当n个元素排序时，插入排序需要遍历n-1轮，循环从位置1开始，直到n-1结束，这些元素都被插入到有序子列表中。
用Python实现插入排序
def insertionSort(alist):
for index in range(1, len(alist)):
currentValue = alist[index]
position = index
while position > 0 and alist[position - 1] > currentValue:
alist[position] = alist[position - 1] // 实现了移动操作，将列表中的一个值挪一个位置，为待插入元素腾出空间
position = position - 1
alist[position] = currentValue
最坏情况下，插入排序算法的比较次数是前n-1个整数之和，对应的时间复杂度的是O(n²)；最好的情况下，列表已经是有序的，那么每一轮只需比较一次。
