Python 关于排序算法效率的困惑

我读过关于选择/插入/shell排序算法的书，根据这本书，一般来说，选择排序比插入排序慢，插入排序比shell排序慢。然而，我使用Python运行了一些测试，结果发现选择排序是最快的！我不明白为什么，我能想到的唯一原因是列表中的元素之间有太多的交换

以下是我用于测试的代码：

import random
import time



lst = [ random.randint(1,10000) for _ in xrange(10000) ]

def timeit(f):
    def wrapper(*args):
        t1 = time.time()
        result = f(*args)
        t2 = time.time()
        print 'time: %f' %(t2 - t1) 
        return result
    return wrapper

@timeit
def selectionSort(lst):
    for i in xrange(len(lst)):
        minNum = lst[i]
        for j in xrange(i+1, len(lst)):
            if lst[j] < minNum:
                minNum = lst[j]
        lst[i], minNum = minNum, lst[i]
    return lst

@timeit
def insertionSort(lst):
    for i in xrange(len(lst)):
        for j in xrange(i, 0, -1):
            if lst[j] < lst[j-1]:
                lst[j], lst[j-1] = lst[j-1], lst[j]
            else:
                break
    return lst

@timeit
def shellSort(lst):
    h = 1
    while (h < len(lst)//3):
        h = h * 3 + 1


    while (h >= 1):
        for i in xrange(h, len(lst)):
            for j in xrange(i, h-1, -h):  
                if lst[j] < lst[j-h]:
                    lst[j], lst[j-h] = lst[j-h], lst[j]
                else:
                    break
        h //= 3
    return lst


selectionSort(lst[:])
insertionSort(lst[:])
shellSort(lst[:])

这是我添加了两行代码后的结果，非常令人惊讶

time: 4.937693
time: 16.773167
time: 0.179526

排序方法改编自Robert Sedgewick，我认为我实现的算法与书中所说的完全相同，尽管书中的原始算法是用Java编写的。请看一下排序部分。您使用的数据似乎会导致不同的行为，因为只有选择排序是稳定的

以下是有关信息的详细信息：

|最佳|平均|最差
选择排序| O（n^2）| O（n^2）| O（n^2）
插入排序| O（n）| O（n^2）| O（n^2）
Shell排序| O（nlogn）|取决于间隙| O（n^2）

如果需要整数除法，应该使用

/

。这样，即使在python3下或使用来自未来导入分部的

时，表达式也会正确运行。（除了让意图更清楚。）@Bakuriu感谢你指出这一点！关于这个问题有什么见解吗？你能展示你的结果吗？那不是插入排序！一旦找到插入元素的正确位置，插入排序的内部循环应该退出。取而代之的是，你所做的比较和冒泡排序一样多。作为测试，请在已排序的列表上尝试：在这种情况下，插入排序应该是O（n），但您的版本仍然是O（n^2）。似乎插入和shell排序都未正确实现。虽然此链接可能会回答问题，但最好在此处包含答案的基本部分，并提供链接供参考。如果链接页面发生更改，则“仅链接”答案可能无效。@NKN链接不会回答问题。
time: 4.937693
time: 16.773167
time: 0.179526