排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。以下是选择排序算法:
选择排序是一种简单直观的排序算法,无论什么数据进去都是 O(n?) 的时间复杂度。所以用到它的时候,数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。
1. 算法步骤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。
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末尾。
重复第二步,直到所有元素均排序完毕。
2. 动图演示代码实现JavaScript 代码实现实例 function selectionSort(arr) { var len = arr.length; var minIndex, temp; for (var i = 0; i < len - 1; i++) { minIndex = i; for (var j = i + 1; j < len; j++) { if (arr[j] < arr[minIndex]) { // 寻找最小的数 minIndex = j; // 将最小数的索引保存 } } temp = arr[i]; arr[i] = arr[minIndex]; arr[minIndex] = temp; } return arr;}Python 代码实现实例 def selectionSort(arr): for i in range(len(arr) - 1): # 记录最小数的索引 minIndex = i for j in range(i + 1, len(arr)): if arr[j] < arr[minIndex]: minIndex = j # i 不是最小数时,将 i 和最小数进行交换 if i != minIndex: arr[i], arr[minIndex] = arr[minIndex], arr[i] return arrGo 代码实现实例 func selectionSort(arr []int) []int { length := len(arr) for i := 0; i < length-1; i++ { min := i for j := i + 1; j < length; j++ { if arr[min] > arr[j] { min = j } } arr[i], arr[min] = arr[min], arr[i] } return arr}Java 代码实现实例 public class SelectionSort implements IArraySort { @Override public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception { int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length); // 总共要经过 N-1 轮比较 for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) { int min = i; // 每轮需要比较的次数 N-i for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) { if (arr[j] < arr[min]) { // 记录目前能找到的最小值元素的下标 min = j; } } // 将找到的最小值和i位置所在的值进行交换 if (i != min) { int tmp = arr[i]; arr[i] = arr[min]; arr[min] = tmp; } } return arr; }}PHP 代码实现实例 function selectionSort($arr){ $len = count($arr); for ($i = 0; $i < $len - 1; $i++) { $minIndex = $i; for ($j = $i + 1; $j < $len; $j++) { if ($arr[$j] < $arr[$minIndex]) { $minIndex = $j; } } $temp = $arr[$i]; $arr[$i] = $arr[$minIndex]; $arr[$minIndex] = $temp; } return $arr;}C 语言实例 void swap(int *a,int *b) //交換兩個變數{ int temp = *a; *a = *b; *b = temp;}void selection_sort(int arr[], int len) { int i,j; for (i = 0 ; i < len - 1 ; i++) { int min = i; for (j = i + 1; j < len; j++) //走訪未排序的元素 if (arr[j] < arr[min]) //找到目前最小值 min = j; //紀錄最小值 swap(&arr[min], &arr[i]); //做交換 }}C++实例 template原文地址:https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm/blob/master/2.selectionSort.md
参考地址:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%80%89%E6%8B%A9%E6%8E%92%E5%BA%8F
以下是热心网友对选择排序算法的补充,仅供参考:
热心网友提供的补充1:
Kotlin 实现
class SelectionSort { /** * 拓展IntArray为他提供数据两个数交换位置的方法 * @param i 第一个数的下标 * @param j 第二个数的下标 */ fun IntArray.swap(i:Int,j:Int){ var temp=this[i] this[i]=this[j] this[j]=temp } fun selectionSort(array: IntArray):IntArray{ for (i in array.indices){ //假设最小值是i var min=i var j=i+1 while (j in array.indices){ if (array[j]以上为选择排序算法详细介绍,插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等排序算法各有优缺点,用一张图概括: 关于时间复杂度
平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序:直接插入、直接选择和冒泡排序。
线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序、堆排序和归并排序;
O(n1+§)) 排序,§ 是介于 0 和 1 之间的常数。 希尔排序
线性阶 (O(n)) 排序 基数排序,此外还有桶、箱排序。
关于稳定性
稳定的排序算法:冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序。
不是稳定的排序算法:选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。
名词解释:
n:数据规模
k:"桶"的个数
In-place:占用常数内存,不占用额外内存
Out-place:占用额外内存
稳定性:排序后 2 个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同