算法 - 选择排序

选择排序是一种简单直观的排序算法,无论什么数据进去都是 O(n²) 的时间复杂度。所以用到它的时候,数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。

选择排序算法的实现思路有点类似插入排序,也分已排序区间和未排序区间。但是选择排序每次会从未排序区间中找到最小的元素,将其放到已排序区间的末尾。


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动态示例图


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算法步骤


首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置。
再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。
重复第二步,直到所有元素均排序完毕。


代码

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def selection_sort(array):
for i in range(0, len(array)-1):
min_index = i
for j in range(i+1, len(array)):
if array[j] < array[min_index]:
min_index = j
if i != min_index:
array[i], array[min_index] = array[min_index], array[i]


照例,也有三个问题需要你思考


首先,选择排序空间复杂度为 O(1),是一种原地排序算法。选择排序的最好情况时间复杂度、最坏情况和平均情况时间复杂度都为 O(n2)。你可以自己来分析看看。那选择排序是稳定的排序算法吗?这个问题我着重来说一下。答案是否定的,选择排序是一种不稳定的排序算法。


从我前面画的那张图中,你可以看出来,选择排序每次都要找剩余未排序元素中的最小值,并和前面的元素交换位置,这样破坏了稳定性。


比如 5,8,5,2,9 这样一组数据,使用选择排序算法来排序的话,第一次找到最小元素 2,与第一个 5 交换位置,那第一个 5 和中间的 5 顺序就变了,所以就不稳定了。正是因此,相对于冒泡排序和插入排序,选择排序就稍微逊色了。