1.直接选择排序
时间复杂度：O(n²)
选择排序的基本思想：
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。
c
void SelectSort(int* a, int n)
{
int begin = 0, end = n - 1; // begin和end标记当前待排序区间的范围
while (begin < end) // 当区间还有至少两个元素时
{
int mini = begin, maxi = begin; // 假设第一个元素既是最大也是最小
// 遍历整个区间，找出真正的最大值和最小值
for (int i = begin + 1; i <= end; ++i)
{
if (a[i] > a[maxi]) // 找到更大的元素
{
maxi = i;
}
if (a[i] < a[mini]) // 找到更小的元素
{
mini = i;
}
}
// 将最小值放到前面（begin位置）
Swap(&a[begin], &a[mini]);
// 将最大值放到后面（end位置）
Swap(&a[end], &a[maxi]);
++begin; // 缩小范围，前面已排好
--end; // 缩小范围，后面已排好
}
}关键细节分析：
为什么需要两次交换？
优化版选择排序每趟同时找出最小值和最大值，分别放到两端，这样可以减少一半的遍历次数。
特殊情况处理：当 maxi == begin 时
如果最大值正好在 begin 位置，那么第一次交换（将最小值放到 begin）会把这个最大值移走。
示例：假设区间 9, 2, 5, 1，begin=0, end=3
-
mini=3（值1），maxi=0（值9）
-
第一次交换：Swap(&a0, &a3) → 1, 2, 5, 9
-
此时最大值9被移到了下标3（原 mini 的位置），但 maxi 仍然指向0（现在值是1）
-
第二次交换：Swap(&a3, &a0) 会把1又换回来，导致错误
解决方案：在第一次交换后，检查 maxi 是否等于 begin，如果是，则更新 maxi = mini。
c
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]);
// 如果最大值原本在 begin 位置，它已经被换到 mini 位置了
if (maxi == begin) maxi = mini;
Swap(&a[end], &a[maxi]);
++begin;
--end;
}
}gif：
2.堆排序
c
void AdjustDown(int* a, int n, int parent)
{
int child = parent * 2 + 1; // 左孩子下标
while (child < n) // 孩子存在
{
// 找出两个孩子中较大的那个
if (child + 1 < n && a[child + 1] > a[child])
{
child++; // 指向右孩子
}
// 如果孩子大于父亲，交换并继续向下
if (a[child] > a[parent])
{
Swap(&a[child], &a[parent]);
parent = child; // 父亲下沉到孩子位置
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break; // 已经满足堆性质
}
}
}
c
//小堆
void HeapSort(int* a, int n)
{
for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--)
{
AdjustDown(a, n, i);
}
int end = n - 1;
while (end > 0)
{
Swap(&a[0], &a[end]);
AdjustDown(a, end, 0);
--end;
}
}关于堆排序我们在之前的文章有过讲解，不过在这里我们再来进行一次吧。
在这里，为了更加直观的展示排序过程，我将使用ds辅助画图来展示一步步的排序：
2.1建堆过程详解：
以数组 3, 5, 2, 7, 4, 1, 6 为例，n=7。
初始完全二叉树：
c
3 (下标0)
/ \
5 (1) 2 (2)
/ \ / \
7 (3) 4 (4) 1 (5) 6 (6)找到最后一个非叶子节点：
-
最后一个节点下标：n-1 = 6
-
最后一个非叶子节点下标：(6-1)/2 = 2（值为2的节点）
调整节点2（parent=2，值为2）
初始状态：
c
parent=2 (值2)
child = 2*2+1 = 5 (值1)
c
3
/ \
5 2 (parent)
/ \ / \
7 4 1 6
↑ ↑
child 右孩子检查较大孩子：
-
左孩子 child=5 (值1)
-
右孩子 child+1=6 (值6)
-
a6=6 > a5=1，所以 child 更新为 6
比较并交换：
- achild=6 > aparent=2，交换
c
3
/ \
5 6
/ \ / \
7 4 1 2数组：3, 5, 6, 7, 4, 1, 2
继续向下调整（parent 更新为 child=6）：
- parent=6，child = 6*2+1 = 13 ≥ n，退出循环
节点2调整完成。
调整节点1（parent=1，值为5）
c
parent=1 (值5)
child = 1*2+1 = 3 (值7)
c
3
/ \
5 (parent) 6
/ \ / \
7 4 1 2
↑
child检查较大孩子：
-
左孩子 child=3 (值7)
-
右孩子 child+1=4 (值4)
-
a3=7 > a4=4，所以 child 保持为 3
比较并交换：
- achild=7 > aparent=5，交换
c
3
/ \
7 6
/ \ / \
5 4 1 2数组：3, 7, 6, 5, 4, 1, 2
继续向下调整（parent 更新为 child=3）：
-
parent=3 (值5)
-
child = 3*2+1 = 7 ≥ n，退出循环
节点1调整完成。
调整节点0（parent=0，值为3）
初始状态：
c
parent=0 (值3)
child = 0*2+1 = 1 (值7)
c
3 (parent)
/ \
7 (child) 6
/ \ / \
5 4 1 2检查较大孩子：
-
左孩子 child=1 (值7)
-
右孩子 child+1=2 (值6)
-
a1=7 > a2=6，所以 child 保持为 1
比较并交换：
- achild=7 > aparent=3，交换
c
7
/ \
3 6
/ \ / \
5 4 1 2数组：7, 3, 6, 5, 4, 1, 2
继续向下调整（parent 更新为 child=1）：
c
parent=1 (值3)
child = 1*2+1 = 3 (值5)
c
7
/ \
3 (parent) 6
/ \ / \
5 4 1 2
↑
child检查较大孩子：
-
左孩子 child=3 (值5)
-
右孩子 child+1=4 (值4)
-
a3=5 > a4=4，所以 child 保持为 3
比较并交换：
- achild=5 > aparent=3，交换
c
7
/ \
5 6
/ \ / \
3 4 1 2数组：7, 5, 6, 3, 4, 1, 2
继续向下调整（parent 更新为 child=3）：
-
parent=3 (值3)
-
child = 3*2+1 = 7 ≥ n，退出循环
建堆完成！
2.2排序过程详解：
建堆后的数组：7, 5, 6, 3, 4, 1, 2
第一轮（end=6）
交换堆顶和堆尾：
c
交换前：[7, 5, 6, 3, 4, 1, 2]
交换后：[2, 5, 6, 3, 4, 1, 7]堆大小变为6（只考虑前6个元素）
调整堆顶（parent=0，值2）：
c
2 (parent)
/ \
5 6
/ \ /
3 4 1-
parent=0, child=1 (值5)
-
较大孩子：右孩子 child+1=2 (值6) > 左孩子5，所以 child=2
-
a2=6 > a0=2，交换
c
6
/ \
5 2
/ \ /
3 4 1数组：6, 5, 2, 3, 4, 1, 7，parent=2
继续向下调整：
-
parent=2 (值2)，child=5 (值1)
-
右孩子 child+1=6 超出范围（n=6，最大下标5）
-
a5=1 < a2=2，不交换，退出
第二轮（end=5）
交换堆顶和堆尾（前6个元素）：
c
交换前：[6, 5, 2, 3, 4, 1, 7]
交换后：[1, 5, 2, 3, 4, 6, 7]堆大小变为5（前5个元素：1,5,2,3,4）
调整堆顶：
c
1 (parent)
/ \
5 2
/ \
3 4-
parent=0, child=1 (值5)
-
较大孩子：右孩子 child+1=2 (值2) < 5，所以 child=1
-
a1=5 > a0=1，交换
c
5
/ \
1 2
/ \
3 4数组：5, 1, 2, 3, 4, 6, 7，parent=1
继续向下调整：
-
parent=1 (值1)，child=3 (值3)
-
右孩子 child+1=4 (值4) > 3，所以 child=4
-
a4=4 > a1=1，交换
c
5
/ \
4 2
/ \
3 1数组：5, 4, 2, 3, 1, 6, 7，parent=4
继续向下调整：
- parent=4 (值1)，child=9 ≥ n，退出
第三轮（end=4）
交换堆顶和堆尾（前5个元素）：
c
交换前：[5, 4, 2, 3, 1, 6, 7]
交换后：[1, 4, 2, 3, 5, 6, 7]堆大小变为4（前4个元素：1,4,2,3）
调整堆顶：
c
1 (parent)
/ \
4 2
/
3-
parent=0, child=1 (值4)
-
较大孩子：右孩子 child+1=2 (值2) < 4，所以 child=1
-
a1=4 > a0=1，交换
c
4
/ \
1 2
/
3数组：4, 1, 2, 3, 5, 6, 7，parent=1
继续向下调整：
-
parent=1 (值1)，child=3 (值3)
-
右孩子 child+1=4 超出范围（n=4，最大下标3）
-
a3=3 > a1=1，交换
c
4
/ \
3 2
/
1数组：4, 3, 2, 1, 5, 6, 7，parent=3
继续向下调整：
- parent=3 (值1)，child=7 ≥ n，退出
第四轮（end=3）
交换堆顶和堆尾（前4个元素）：
c
交换前：[4, 3, 2, 1, 5, 6, 7]
交换后：[1, 3, 2, 4, 5, 6, 7]堆大小变为3（前3个元素：1,3,2）
调整堆顶：
c
1 (parent)
/ \
3 2-
parent=0, child=1 (值3)
-
较大孩子：右孩子 child+1=2 (值2) < 3，所以 child=1
-
a1=3 > a0=1，交换
c
3
/ \
1 2数组：3, 1, 2, 4, 5, 6, 7，parent=1
继续向下调整：
- parent=1 (值1)，child=3 ≥ n，退出
第五轮（end=2）
交换堆顶和堆尾（前3个元素）：
c
交换前：[3, 1, 2, 4, 5, 6, 7]
交换后：[2, 1, 3, 4, 5, 6, 7]堆大小变为2（前2个元素：2,1）
调整堆顶：
c
2 (parent)
/
1parent=0, child=1 (值1)
- a1=1 < a0=2，不交换，退出
第六轮（end=1）
交换堆顶和堆尾（前2个元素）：
c
交换前：[2, 1, 3, 4, 5, 6, 7]
交换后：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]堆大小变为1，排序完成！
总结：
堆排序的核心是 AdjustDown 函数：
-
从父节点开始，找到较大的孩子
-
如果孩子大于父亲，交换，父亲下沉到孩子位置
-
重复直到满足堆性质
建堆时从最后一个非叶子节点开始，自底向上调整；排序时每次交换堆顶与堆尾，然后重新调整堆顶。
建堆为什么从最后一个非叶子节点开始？
-
叶子节点没有孩子，天然满足堆性质，不需要调整
-
第一个非叶子节点是最后一个叶子节点的父节点
-
从下往上调整，可以确保上层调整时下层已经满足堆性质
-
最后一个非叶子节点下标：(n-1-1)/2 = (n-2)/2
常见问题：
Q1：为什么用大根堆得到升序，小根堆得到降序？
-
大根堆：堆顶是最大值，交换到末尾，逐渐形成升序
-
小根堆：堆顶是最小值，交换到末尾，逐渐形成降序
Q2：建堆时从最后一个非叶子节点开始，为什么不是从根开始？
-
如果从根开始向下调整，下面的子堆可能还没建好，无法保证正确性
-
从下往上建堆，可以确保每次调整时子树已经是堆
Q3：堆排序和选择排序的关系？
-
选择排序每次找最大值需要 O(n) 时间
-
堆排序利用堆结构，每次找最大值只需要 O(log n) 时间