1、二分查找
从有序列表的候选区data[0:n]开始，通过对待查找的值与候选区中间值的比较，可以使候选区减少一半。
示例（使用二分查找3）：
二分查找代码：
def bin_search(data_set, val):low = 0high = len(data_set) - 1while low <= high:mid = (low+high)//2if data_set[mid] == val:return midelif data_set[mid]< val:low = mid + 1else:high = mid - 12、冒泡排序
列表有n个数，列表每两个相邻的数，如果前边的比后边的大，那么交换这两个数……
一共冒泡n-1趟，第 i 趟交换 n-i-1 次。
时间复杂度 o(n^2) 。
代码如下
def bubble_sort(li):for i in range(len(li) - 1):for j in range(len(li) - i - 1):if li[j] > li[j+1]:li[j], li[j+1] = li[j+1], li[j]
冒泡排序优化：
def bubble_sort_1(li):for i in range(len(li) - 1):exchange = Falsefor j in range(len(li) - i - 1):if li[j] > li[j+1]:li[j], li[j+1] = li[j+1], li[j]exchange = Trueif not exchange:break
优化后的冒泡排序时间复杂度 o(n^2) ，最好的时间复杂度是 o(n) 。
3、选择排序
一趟遍历记录最小的数，放到第一个位置；一趟遍历记录最小的数，放到第一个位置；……
时间复杂度 o(n^2) 。
代码如下
def select_sort(li):for i in range(len(li) - 1):min_loc = ifor j in range(i+1,len(li)):if li[j] < li[min_loc]:min_loc = jli[i], li[min_loc] = li[min_loc], li[i]
4、插入排序
列表被分为有序区和无序区两个部分。最初有序区只有一个元素。
每次从无序区选择一个元素，插入到有序区的位置，直到无序区变空。
时间复杂度 o(n^2) 。
代码如下
def insert_sort(li):for i in range(1, len(li)):tmp = li[i]j = i - 1while j >= 0 and li[j] > tmp:li[j+1]=li[j]j = j - 1li[j + 1] = tmp