本章我们继续讲排序算法，这里我们将学习选择排序，也是一个很普遍很常见的排序算法，逻辑和代码都比较简单，比较容易掌握，我们直接走起
选择排序
基本思想：选择排序（SelectSort），即每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完
我们这里以排升序为例
选择排序与冒泡排序一样，也分为内层循环和外层循环，内层循环是找出最小的元素放到未排序数组的第一位，外层循环按照内层逻辑，一步一步的将元素由小到大依次放到数组内，完成排序
单趟逻辑 ：单趟排序就是从记录本次循环的第一个元素，依次向后比较，若后面的元素大于记录的元素，那么就将记录的元素换为更小的元素，并记录此时记录元素的下标 ，方便在出循环后进行交换，找到数组末尾，本次单趟循环结束，此时记录的元素就是最小元素，那么我们就进行交换
**整体逻辑：**沿用单趟逻辑，多次进行排序，若有n个数据，那么就需要外层循环n-1次，将数据全部排好。
逻辑图
代码实现
void SelectSort(int* a, int n)
{
for (int i = 0; i < n - 1; i++)
{
int tmp = a[i];
int k = i;
for (int j = i + 1; j < n; j++)
{
if (a[j] < tmp)
{
tmp = a[j];
k = j;
}
}
Swap(&a[i], &a[k]);
}
}
优化
思路：上面的选择排序是基本的选择排序，我们可以发现，他每次循环都需要遍历未排序的数组去寻找最小的元素，那么我们换一种思路，如果我们在遍历未排序的数组时，同时找到最大的元素和最小的元素，是不是就减少了一半的循环量，思路有了，我们就直接开始实现
总体的思路还是和上面大差不差，但是这次我们需要多建一个变量end，来记录数组末尾的位置
然后依次进行遍历，之前我们用tmp记录最小的数，这里就需要用两个变量max 和 min来分别记录最大值和最小值，为了方便我们直接记录下标，这样就不用新建变量来记录下标了，而且还可以直接进行比较
流程图
优化代码（有瑕疵）
void SelectSort(int* a, int n)
{
int begin = 0;
int end = n - 1;
while (begin < end)
{
int min = begin;
int max = begin;
for (int i = begin + 1; i <= end; i++)
{
if (a[i] > a[max])
{
max = i;
}
if (a[i] < a[min])
{
min = i;
}
}
Swap(&a[begin], &a[min]);
Swap(&a[end], &a[max]);
begin++;
end--;
}
}
看了上面的分析和代码的实现，也许你会认为，这样就完成选择排序的优化，但是事实真的如此吗，先说结论，这个排序逻辑确实是这样的，代码基本也是对的，可以完成大多数的排序，但是有个别情况，是无法进行正确排序的，因此上面实现的是有瑕疵的
我们来分析一下，当第一轮排序时，我们上面的代码会记录
max为0，min为 1 ，begin为0，end为7
进行交换的时候，先交换begin和min
结果为 1 9 2 5 7 4 6 3
再交换max和end的时候
结果为 3 9 2 5 7 4 6 1
很显然，已经出错了，max在和end进行交换的时候，max已经变换了位置，因此我们找到了问题，找到了问题之后，我们就需要解决问题
我们只需要加一个判断条件，当最大值为begin时，第一步begin和min交换就会把max的值交换走，这时我们需要进行判断，如果begin==max，那么就将max的值赋为min，即此时最大值被交换到的位置，再进行第二步交换即可。
优化代码最终实现
void SelectSort(int* a, int n)
{
int begin = 0, end = n - 1;
while (begin < end)
{
int mini = begin, maxi = begin;
for (int i = begin + 1; i <= end; ++i)
{
if (a[i] > a[maxi])
{
maxi = i;
}
if (a[i] < a[mini])
{
mini = i;
}
}
Swap(&a[begin], &a[mini]);
if (begin == maxi)
maxi = mini;
Swap(&a[end], &a[maxi]);
++begin;
--end;
}
}
总结（冒泡排序和选择排序的区别）
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n是要排序的元素数量。这是因为冒泡排序需要进行多次遍历，每次遍历都需要比较和交换元素。因此，对于大规模数据的排序，冒泡排序可能不是最有效的选择。
选择排序的时间复杂度也是O(n^2)，但它的性能通常优于冒泡排序。因为选择排序只需要进行一次遍历，并且只需要进行一次比较和交换操作。因此，在处理大规模数据时，选择排序通常更为高效。
但如果遇到已经排好序的数据，冒泡排序只需要循环一次就能发现，并终止，但选择排序却需要继续遍历数组，在这一点上选择排序的效率是不如冒泡排序的。