一、前言
1.1、概念
选择排序法（Selection Sort）是一种简单直观的排序算法。它的基本思想是：每次从待排序的数组中选择最小（或最大）的元素，将其放在已排序部分的末尾，直到所有元素都排序完毕。
1.2、排序步骤
1.初始化已排序部分和未排序部分：
初始状态下，整个数组为未排序部分。
已排序部分为空。
2.从未排序部分找到最小（或最大）元素：
在未排序部分中查找最小（或最大）的元素。
将该元素的索引保存下来。
3.交换元素：
- 将找到的最小（或最大）元素与未排序部分的第一个元素交换位置。
4.更新已排序部分和未排序部分：
将未排序部分的第一个元素加入到已排序部分。
未排序部分从原来的第二个元素开始。
5.重复步骤2到4，直到所有元素都排序完毕。
二、方法分析
选择排序法逐步将最小元素移动到已排序部分的末尾，最终实现整个数组的排序。选择排序是一种简单且直观的排序算法，适用于小规模数据的排序任务。尽管它的时间复杂度较高，且不是稳定排序，但其实现和理解难度较低。在现代应用中，选择排序更多的是作为算法学习的入门工具，而不是实际排序任务的首选。
三、举例说明
假设有一个数组：[64, 25, 12, 22, 11]
第一次迭代：
未排序部分：[64, 25, 12, 22, 11]
找到最小元素 11，与第一个元素 64 交换。
交换后数组：[11, 25, 12, 22, 64]
已排序部分：[11]
未排序部分：[25, 12, 22, 64]
第二次迭代：
未排序部分：[25, 12, 22, 64]
找到最小元素 12，与第一个元素 25 交换。
交换后数组：[11, 12, 25, 22, 64]
已排序部分：[11, 12]
未排序部分：[25, 22, 64]
第三次迭代：
未排序部分：[25, 22, 64]
找到最小元素 22，与第一个元素 25 交换。
交换后数组：[11, 12, 22, 25, 64]
已排序部分：[11, 12, 22]
未排序部分：[25, 64]
第四次迭代：
未排序部分：[25, 64]
最小元素是 25，不需要交换。
已排序部分：[11, 12, 22, 25]
未排序部分：[64]
第五次迭代：
只剩下一个元素 64，它已经在正确位置。
数组排序完成：[11, 12, 22, 25, 64]
四、编码实现
下面是选择排序法的 Java 实现：
java
public class SelectionSort {
public static void selectionSort(int[] arr) {
int n = arr.length;
// 外层循环遍历数组
for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
// 假设当前元素是最小的
int minIndex = i;
// 内层循环找到剩余未排序部分的最小元素
for (int j = i + 1; j < n; j++) {
if (arr[j] < arr[minIndex]) {
minIndex = j;
}
}
// 交换找到的最小元素与当前元素的位置
int temp = arr[minIndex];
arr[minIndex] = arr[i];
arr[i] = temp;
}
}
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {64, 25, 12, 22, 11};
System.out.println("排序前的数组:");
for (int num : arr) {
System.out.print(num + " ");
}
System.out.println();
selectionSort(arr);
System.out.println("排序后的数组:");
for (int num : arr) {
System.out.print(num + " ");
}
}
}运行结果：
五、方法评价
时间复杂度
选择排序的时间复杂度为 O(n^2)，因为它有两个嵌套的循环，每个循环的时间复杂度为O(n)。
-最坏情况: O(n^2)
-最好情况: O(n^2)
-平均情况: O(n^2)
无论数组是否已排序，选择排序总是进行n(n-1)/2 次比较和最多 (n-1) 次交换。
空间复杂度
选择排序是一种原地排序算法，它的空间复杂度为 O(1)，因为它只使用了常数级别的额外空间。
稳定性
选择排序是一种不稳定的排序算法。例如，对于序列 [4, 3, 3, 1]，选择排序在第一次迭代中会将第一个 3 和 1 交换位置，从而破坏了两个 3 的相对顺序。
适用性
选择排序适用于数据量较小的情况，因为它的时间复杂度较高。对于大数据集，选择排序的效率较低，不适用于实际应用中的大规模排序任务。
优点
1.简单直观: 算法逻辑简单，容易理解和实现。
2.无需额外空间: 由于它是原地排序算法，不需要额外的存储空间。
缺点
1.时间复杂度高: O(n^2) 的时间复杂度在数据量较大时性能较差。
2.不稳定: 无法保证相同元素的相对顺序。
结语
自学是一项很酷的技能
如果你能坚持下去，那真的是泰酷辣
！！！