选择排序
选择排序是一种简单直观的排序算法。它的原理是这样：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的后面，以此类推，直到所有元素均排序完毕。算法实现如下：
#找到最小的元素defFindSmall(list):min=list[0]foriinrange(len(list)):iflist[i]
快速排序
快速排序的运行速度快于选择排序，它的工作原理是这样：设要排序的数组是N，首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它前面，所有比它大的数都放到它后面，这个过程称为一趟快速排序。可以使用python用递归式的方法来解决这个问题：
defQuick_Sort(list):iflen(list)<2:>temp=list[0]less=[iforiinlist[1:]ifi<=temp]more=[iforiinlist[1:]ifi>temp]returnQuick_Sort(less)+[temp]+Quick_Sort(more)testArr=[13,44,53,24,876,2]print(Quick_Sort(testArr))
二分查找
二分查找的输入是一个有序的列表，如果要查找的元素包含在一个有序列表中，二分查找可以返回其位置。打个比方来说明二分查找的原理：比如我随便想了个范围在1~100以内的整数，由你来猜，以最少的次数来猜出这个数字，你每次猜完给出个数字，我会回复大了或小了，第一种方法是你从1开始依次往后猜，那如果我想的数字是100，那么你就要猜100次；第二种方法是从50开始，如果我说小了，那你就猜75，就这样依次排除掉一半的剩余数字，这就是二分查找法。可以看出二分查找法更加快速。对于包含n个元素的有序列表，用简单查找最多需要n步，而二分查找法则最多只需lon2n步。下面用python来实现该算法：
defItem_Search(list,item):low=0high=len(list)-1whilelow<=high:middle=(low+high)//2print(list[middle])iflist[middle]>item:high=middle-1eliflist[middle]
广度优先搜索
广度优先搜索是一种图算法，图由节点和边组成，一个节点可能与多个节点连接，这些节点称为邻居。广度优先搜索算法可以解决两类问题：第一类是从节点A出发，有没有前往节点B的路径；第二类问题是从节点A出发，前往B节点的哪条路径最短。使用广度优先搜索算法的前提是图的边没有权值，即该算法只用于非加权图中，如果图的边有权值的话就应使用狄克斯特拉算法来查找最短路径。举个例子，假如你认识alice、bob、claire，bob认识anuj、peggy，alice认识peggy，claire认识tom、jonny，你需要在最短的路径内找到通过认识的人找到tom。
结束语：以上就是关于怎样用几种常见的Python算法的全部内容，更多内容请关注学步园。