# 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。 ## 1. 算法步骤 1. 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 2. 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。 3. 重复第二步,直到所有元素均排序完毕。 ## 2. 动图演示 ![动图演示](res/selectionSort.gif) ## 3. JavaScript 代码实现 ```js function selectionSort(arr) { var len = arr.length; var minIndex, temp; for (var i = 0; i < len - 1; i++) { minIndex = i; for (var j = i + 1; j < len; j++) { if (arr[j] < arr[minIndex]) { // 寻找最小的数 minIndex = j; // 将最小数的索引保存 } } temp = arr[i]; arr[i] = arr[minIndex]; arr[minIndex] = temp; } return arr; } ``` ## 4. Python 代码实现 ```python def selectionSort(arr): for i in range(len(arr) - 1): # 记录最小数的索引 minIndex = i for j in range(i + 1, len(arr)): if arr[j] < arr[minIndex]: minIndex = j # i 不是最小数时,将 i 和最小数进行交换 if i != minIndex: arr[i], arr[minIndex] = arr[minIndex], arr[i] return arr ``` ## 5. Go 代码实现 ```go func selectionSort(arr []int) []int { length := len(arr) for i := 0; i < length-1; i++ { min := i for j := i + 1; j < length; j++ { if arr[min] > arr[j] { min = j } } arr[i], arr[min] = arr[min], arr[i] } return arr } ``` ## 6. Java 代码实现 ```java public class SelectionSort implements IArraySort { @Override public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception { int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length); // 总共要经过 N-1 轮比较 for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) { int min = i; // 每轮需要比较的次数 N-i for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) { if (arr[j] < arr[min]) { // 记录目前能找到的最小值元素的下标 min = j; } } // 将找到的最小值和i位置所在的值进行交换 if (i != min) { int tmp = arr[i]; arr[i] = arr[min]; arr[min] = tmp; } } return arr; } } ``` ## 7. PHP 代码实现 ```php function selectionSort($arr) { $len = count($arr); for ($i = 0; $i < $len - 1; $i++) { $minIndex = $i; for ($j = $i + 1; $j < $len; $j++) { if ($arr[$j] < $arr[$minIndex]) { $minIndex = $j; } } $temp = $arr[$i]; $arr[$i] = $arr[$minIndex]; $arr[$minIndex] = $temp; } return $arr; } ```