Python排序算法之 选择排序

　　一、选择排序(Selection sort)

　　选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是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，所以称为：选择排序。

　　1、原理

　　设第一个元素为比较元素，依次和后面的元素比较，比较完所有元素找到最小的元素，将它和第一个元素互换

　　重复上述操作，我们找出第二小的元素和第二个位置的元素互换，以此类推找出剩余最小元素将它换到前面，即完成排序

　　2、举例

　　举个例子，假设我现在有一个数列需要使用冒泡来排序 [11, 99, 33 , 69, 77, 88, 55, 11, 33, 36,39, 66, 44, 22]，

　　我们来看看使用冒泡的详细步骤：

　　1、首先11作为比较元素和列表后面的所有元素比较，找到最小的11，并放在第一位，第一轮完了，列表

　　是 [11, 99, 33 , 69, 77, 88, 55, 11, 33, 36,39, 66, 44, 22]

　　2、然后，99作为比较元素，和后面的元素[33 , 69, 77, 88, 55, 11, 33, 36,39, 66, 44, 22]作比较，找到最小的11，

　　和第二位元素99交换位置，即第二轮比较完后，列表为 [11, 11, 33 , 69, 77, 88, 55, 99, 33, 36,39, 66, 44, 22]

　　3、第三轮比较完，22最小，和第三个元素33交换位置，列表变为 [11, 11, 22, 69, 77, 88, 55, 99, 33, 36,39, 66, 44, 33]

　　4、最终得到列表 [11, 11, 22, 33, 33, 36, 39, 44, 55, 66, 69, 77, 88, 99]

　　注：是一轮比较完后，找出最小的，再交换这个元素和对应轮数位置处的元素位置，每轮只交换一次。二冒泡排序是，没比较一次，就交换一次位置，每轮要交换很多次。

　　二、代码

　　代码用jupyternotebook实现

　　实现思路： 使用双重for循环，内层变量为i， 外层为j，在内层循环中不断的比较相邻的两个值(j, j+1)的大小，如果j+1的值大于j的值，交换两者位置，每循环一次，外层的i增加1，等到i等于(len(arr) - 1)的时候，结束循环

　　第一次看不懂很正常，不要灰心，下面是 jupyter 使用代码的实现

　　1 def selection_sort(arr):

　　2 """选择排序"""

　　3 # 第一层for表示循环选择的遍数

　　4 for i in range(len(arr) - 1):

　　5 # 将起始元素设为最小元素

　　6 min_index = i

　　7 # 第二层for表示最小元素和后面的元素逐个比较

　　8 for j in range(i + 1, len(arr)):

　　9 if arr[j] < arr[min_index]:

　　10 # 如果当前元素比最小元素小，则把当前元素角标记为最小元素角标

　　11 min_index = j

　　12 # 查找一遍后将最小元素与起始元素互换

　　13 arr[min_index], arr[i] = arr[i], arr[min_index]

　　14 return arr

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　　16 selection_sort([11, 99, 33 , 69, 77, 88, 55, 11, 33, 36,39, 66, 44, 22])

　　17 #返回结果 [11, 11, 22, 33, 33, 36, 39, 44, 55, 66, 69, 77, 88, 99]

　　三、特点

　　选择排序和冒泡排序很类似，但是选择排序每轮比较只会有一次交换，而冒泡排序会有多次交换，交换次数比冒泡排序少，就减少cpu的消耗，所以在数据量小的时候可以用选择排序，实际适用的场合非常少。

　　比较性：因为排序时元素之间需要比较，所以是比较排序

　　稳定性：因为存在任意位置的两个元素交换，比如[5, 8, 5, 2]，第一个5会和2交换位置，所以改变了两个5原来的相对顺序，所以为不稳定排序。

　　时间复杂度：我们看到选择排序同样是双层循环n*(n-1))，所以时间复杂度也为：O(n^2)

　　空间复杂度：只需要常数个辅助单元，所以空间复杂度也为O(1)

　　记忆方法：选择对象要先选最小的，因为嫩，哈哈

　　结果

　　Successfully !!!