深入浅出排序算法之简单选择排序

目录

[1. 原理和执行流程](#1. 原理和执行流程)

[2. 代码实现](#2. 代码实现)

[3. 性能分析](#3. 性能分析)

[4. 双向选择排序(了解)](#4. 双向选择排序(了解))


1. 原理和执行流程

选择排序包含了堆排序和简单选择排序。

每一次从无序区间选出最大(或最小)的一个元素,存放在无序区间的最后(或最前),直到全部待排序的数据元素排完 。

选择类排序的主要动作是"选择",简单选择排序采用最简单的选择方式,从头至尾顺序扫描序列。找出最小的一个关键字,和第一个关键字交换,接着从剩下的关键字中继续这种选择和交换,最终使序列有序。

2. 代码实现

java 复制代码
    //选择排序
    public static void selectSort(int[] array){
        for(int i = 0;i < array.length - 1;i++){
            //剩下最后一个元素,不需要选择了,因为已经在最合适的位置
            boolean flag = false;//用来比较是否更好minIndex的值
            int j = i + 1;//往后一位进行比较
            int minIndex = i;
            for(;j < array.length;j++){
                if(array[minIndex] > array[j]){
                    minIndex = j;
                    flag = true;
                }
            }
            if(flag){
                int tmp = array[minIndex];
                array[minIndex] = array[i];
                array[i] = tmp;
            }
        }
    }


    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {3,1,2,4,5};
        Sort.selectSort(arr);
        for (int x : arr) {
            System.out.print(x + " ");
        }
    }

3. 性能分析

|-----------|-----------|
| 时间复杂度 | 空间复杂度 |
| O(N^2) | O(1) |
| 数据不敏感 | 数据不敏感 |

4. 双向选择排序(了解)

每一次从无序区间选出最小 + 最大的元素,存放在无序区间的最前和最后,直到全部待排序的数据元素排完 。

java 复制代码
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {5,2,1,3,4};
        Sort.selectSortOP(arr);
        for (int x : arr) {
            System.out.print(x + " ");
        }
    }

    //双向选择排序
    //和单向的时间复杂度一致,可能只是更帅一点吧
    public static void selectSortOP(int[] array){
        int low = 0;
        int high = array.length - 1;
        // [low, high] 表示整个无序区间
        // 无序区间内只有一个数也可以停止排序了
        while(low < high){
            int min = low;
            int max = low;
            for(int i = low + 1;i <= high;i++){
                if (array[i] < array[min]) {
                    min = i;
                }
                if(array[i] > array[max]){
                    max = i;
                }
            }
            swap(array,low,min);
            //见下面解析:最大值可能在low的位置上,min和low一交换,最大值就到了min的位置
            if(max == low){
                max = min;
            }
            swap(array,high,max);
            low++;
            high--;
        }
    }
java 复制代码
array = { 9, 5, 2, 7, 3, 6, 8 }; // 交换之前
// low = 0; high = 6
// max = 0; min = 2
array = { 2, 5, 9, 7, 3, 6, 8 }; // 将最小的交换到无序区间的最开始后
// max = 0,但实际上最大的数已经不在 0 位置,而是被交换到 min 即 2 位置了
// 所以需要让 max = min 即 max = 2
array = { 2, 5, 8, 7, 3, 6, 9 }; // 将最大的交换到无序区间的最结尾后
相关推荐
程序员Xu12 分钟前
【OD机试题解法笔记】连续出牌数量
笔记·算法·深度优先
CoovallyAIHub24 分钟前
单目深度估计重大突破:无需标签,精度超越 SOTA!西湖大学团队提出多教师蒸馏新方案
深度学习·算法·计算机视觉
CoovallyAIHub27 分钟前
从FCOS3D到PGD:看深度估计如何快速搭建你的3D检测项目
深度学习·算法·计算机视觉
偷偷的卷1 小时前
【算法笔记 day three】滑动窗口(其他类型)
数据结构·笔记·python·学习·算法·leetcode
北京地铁1号线1 小时前
Zero-Shot(零样本学习),One-Shot(单样本学习),Few-Shot(少样本学习)概述
人工智能·算法·大模型
凤年徐1 小时前
【数据结构】时间复杂度和空间复杂度
c语言·数据结构·c++·笔记·算法
kualcal1 小时前
代码随想录17|二叉树的层序遍历|翻转二叉树|对称二叉树
数据结构·算法
满分观察网友z2 小时前
从混乱到有序:我用“逐层扫描”法优雅搞定公司组织架构图(515. 在每个树行中找最大值)
后端·算法
钮钴禄·爱因斯晨2 小时前
C语言 | 函数核心机制深度解构:从底层架构到工程化实践
c语言·开发语言·数据结构
满分观察网友z2 小时前
一行代码的惊人魔力:从小白到大神,我用递归思想解决了TB级数据难题(3304. 找出第 K 个字符 I)
后端·算法