选择排序算法

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

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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 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

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<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..<list.count - 1 {
        var minIndex = j
        for i in j..<list.count {
            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]<array[min]){                     min=j                }                j++             }             if (i!=min){                array.swap(i,min)             }         }         return array;     }}

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