选择排序算法的时间复杂度

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

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 arr

Go 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

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<typename T> //整數或浮點數皆可使用，若要使用物件（class）時必須設定大於（>）的運算子功能
void selection_sort(std::vector<T>& arr) {
for (int i = 0; i < arr.size() - 1; i++) {
int min = i;
for (int j = i + 1; j < arr.size(); j++)
if (arr[j] < arr[min])
min = j;
std::swap(arr[i], arr[min]);
}
}

C#

实例

static void selection_sort<T>(T[] arr) where T : System.IComparable<T>{//整數或浮點數皆可使用
int i, j, min, len = arr.Length;
T temp;
for (i = 0; i < len - 1; i++) {
min = i;
for (j = i + 1; j < len; j++)
if (arr[min].CompareTo(arr[j]) > 0)
min = j;
temp = arr[min];
arr[min] = arr[i];
arr[i] = temp;
}
}

Swift

实例

import Foundation
/// 选择排序
///
/// - Parameter list: 需要排序的数组
func selectionSort(_ list: inout [Int]) -> Void {
for j in 0..- 1 {
var minIndex = j
for i in j..{
if list[minIndex] > list[i] {
minIndex = i
}
}
list.swapAt(j, minIndex)
}
}

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

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