排序算法可视化，包含了两个部分，一个是排序算法，一个是可视化。

排序算法本身就是个大难题，包括冒泡排序，选择排序，插入排序，希尔排序，归并排序，快速排序，基数排序，堆排序，计数排序，桶排序，可惜我只会冒泡排序，呵呵，不过希望能够硬着头皮学习一下。算法还包括空间复杂度，时间复杂度，稳定性等等。

可视化方案也有多种，matplotlib的，pygame的，pyqt的，想来想去还是matplotlib最省事，不过尝试半天也很费劲，matplotlib也提供了不同的方式，先尝试着完成一种，另一种还在慢慢琢磨，并尝试着写的优雅些。

既然是写代码，当然首先得阅读代码，再次是写好点，比如封装点对象，增加标准的计算时间函数，把代码优雅的写好一点，把注释尽量写完整一些等等。

优化是个过程，得慢慢来。

代码示例

import random
import copy
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation


def init_sortdata(datarage=10,datanum=10):
    data = list(range(datarage))
    data = random.sample(data, k=datanum)
    return data


#计算时间函数
def print_run_time(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        start_time = time.time()  # 程序开始时间
        ret=func(*args, **kw)     # 将被装饰函数的返回值接收
        end_time = time.time()   # 程序结束时间
        total_time = int(1000*(end_time - start_time)) #程序执行时间，毫秒计
        print('{}排序算法共计执行{}豪秒，开始时间为{}，结束时间为{}'.format(func.__name__,total_time,start_time,end_time))
        return ret                # 返回被装饰函数的返回值
    return wrapper


class SortClass:
    def __init__(self,collection):
        self.collection=collection


    def swapAndDraw(self,tempbar, x1, x2):
        #tempbar 为 <BarContainer object of X artists>
        #tempbar[x1] 为 Rectangle(xy=(9.6, ), width=0.8, height=98, angle=) 对象
        temp1height = tempbar[x1].get_height()              #获取待交换图像x1的高度，写入临时变量
        tempbar[x1].set_height(tempbar[x2].get_height())    #将x1的高度置为x2的高度
        tempbar[x2].set_height(temp1height)                 #将x2的高度置为x1的高度
        tempbar[x2].set_fc("red")                           #将要交换的x2置为红色标志
        plt.draw()                                          #绘制图形
        plt.pause(0.1)                                      #为体现动画，设置延迟时间为0.1秒
        tempbar[x2].set_fc("green")                         #再将要交换的x2重置为绿色标志


    @print_run_time
    def bubble_sort(self):
        #冒泡排序，数据来自类的初始化，为了不改变源list数据，采用深拷贝方式
        dataset = copy.deepcopy(self.collection)
        stepdata=[]
        length = len(dataset)   #list长度
        runtimes=              #交换次数
        looptimes=             #循环次数
        print('原始数据=',dataset)  #记录原始数据
        plt.figure('bubble_sort')
        plt.title('bubble_sort')
        plt.xticks(range(,length), rotation=45)                #进行X轴设置
        tempbar = plt.bar(range(length), dataset, fc="green")   #初始化元数据
        for i in range(length - 1):
            print(' 第{}轮外轮，开始数据={}'.format(i, dataset))
            swapped = False
            for j in range(length - 1 - i):
                if dataset[j] > dataset[j + 1]:                             #相邻元素间交叉判断
                    swapped = True
                    runtimes=runtimes+1 #记录交换次数
                    dataset[j], dataset[j + 1] = dataset[j + 1], dataset[j] #数据交换
                    stepdata.append(dataset.copy())                            #
                    self.swapAndDraw(tempbar, j, j + 1)                     #绘制动画图
                looptimes=looptimes+1   #记录循环次数
                print('     第{}轮内轮，中间数据={}'.format(j, dataset))  #记录内轮中间数据
            if not swapped:
                break
            print(' 第{}轮外轮，结束数据={}'.format(i,dataset))           #记录外轮中间数据
        print('最终数据=', dataset) #记录最终数据
        plt.ioff()
        return looptimes,runtimes,dataset,stepdata


    



if __name__ == "__main__":
    import time
    orgdata=init_sortdata(100,10)
    asort=SortClass(orgdata)
    looptimes,runtime,sortdata,stepdata=asort.bubble_sort()
    print('排序前的数据为{}'.format(orgdata))
    print('排序后的数据为{}'.format(sortdata))
    print('循环次数={}'.format(looptimes))
    print('交换次数={}'.format(runtime))
    print('stepdata={}'.format(stepdata))