【数据结构与算法】十大经典排序算法-选择排序

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选择排序是一种简单但低效的排序算法，其基本思想是每次从待排序序列中选出最小（或最大）的元素，然后将其放置在已排序序列的末尾（或开头）。通过逐步选择出最小（或最大）元素，将其插入到已排序序列中，从而逐步构建有序序列。

基本思想

1. 将数组分为已排序区和未排序区。
2. 在未排序区中找到最小（或最大）的元素。
3. 将找到的最小（或最大）元素与未排序区的第一个元素交换位置，将该元素放入已排序区。
4. 重复步骤 2 和 3，直到未排序区为空。

和插入排序很像，区别就在于选择和插入，根据动画体会一下，选择排序的重点是选择出未排序中最小（大）的，不断的加入到已排序区中（选择对的元素插入已排序区末尾）

代码实现

代码和插入排序可以对比着来写，也很简单，两层for循环，外层用来控制已排序的元素个数（选择好的待排序元素该放入的位置），内层for用来遍历选择出最小（大）的元素，具体代码如下：

/*** @author HelloCode* @blog https://www.hellocode.top* @date 2023年08月09日 21:21*/
public class SelectionSort {public static void main(String[] args) {int[] arr = {2, 12, 42, 13, 43, 85, 91, 23, 12, 4, 5, 8, 1, 9, 88, 66, 33, 123};System.out.println("排序前："+ Arrays.toString(arr));selectionSort(arr);System.out.println("排序后："+ Arrays.toString(arr));}public static void selectionSort(int[] arr){// 两层for循环，外层i代表已排序的元素个数for(int i = 0; i < arr.length - 1; i++){// 内层 for 进行选择，在待排序的元素中选择最小的进行排序int min = i;for(int j = i + 1; j < arr.length; j++){if(arr[j] < arr[min]){// j更小，更新minmin = j;}}// 将选择出的最小元素插入已排序元素中int temp = arr[i];arr[i] = arr[min];arr[min] = temp;}}
}

测试：

排序前：[2, 12, 42, 13, 43, 85, 91, 23, 12, 4, 5, 8, 1, 9, 88, 66, 33, 123]
排序后：[1, 2, 4, 5, 8, 9, 12, 12, 13, 23, 33, 42, 43, 66, 85, 88, 91, 123]

优化

虽然选择排序的时间复杂度不容易通过优化得到显著的提升，但一些小优化可以改善算法的实际性能。

• 可以在内层循环中同时找到最小和最大元素，从而减少交换的次数。
• 可以在选择最小（大）元素时采用不同的方法来代替逐个遍历，提高效率。

总结

优点

1. 简单易懂：选择排序是一种简单直观的排序算法，易于实现。
2. 稳定性：在相等元素的情况下，选择排序是一种稳定的排序算法。

缺点

1. 低效性：选择排序的时间复杂度为 O(n^2)，即使在最佳情况下也需要进行多次比较和交换，效率较低。
2. 不适合大规模数据：由于时间复杂度的限制，选择排序不适合对大规模数据进行排序。

复杂度

• 时间复杂度
  • 平均时间复杂度：O(n^2)
  • 最好情况时间复杂度：O(n^2)
  • 最坏情况时间复杂度：O(n^2)
• 空间复杂度：原地排序，空间复杂度为 O(1)。

使用场景

由于其低效性，选择排序在实际应用中较少使用。在需要排序的数据规模较小时，选择排序可能是一个合理的选择。然而，对于大规模数据，其他高效的排序算法（如快速排序、归并排序）通常更为适用。选择排序适用于教学和学习排序算法的基本原理，但在实际应用中，通常会选择更优的排序算法。

当使用选择排序时，应特别注意其时间和空间复杂度的说明是基于固定的数据集。在实际情况中，选择排序的性能可能因为一些特定因素而有所不同，因此在特定情况下选择排序可能表现更好。