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选择排序算法流程图

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选择排序算法流程图

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。
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导读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。
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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 //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& 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[] arr) where T : System.IComparable{//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.. 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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选择排序算法流程图

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。
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