選擇排序算法的基本思想

排序算法是《數據結構與算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分爲內部排序和外部排序，內部排序是數據記錄在內存中進行排序，而外部排序是因排序的數據很大，一次不能容納全部的排序記錄，在排序過程中需要訪問外存。常見的內部排序算法有：插入排序、希爾排序、選擇排序、冒泡排序、歸併排序、快速排序、堆排序、基數排序等。以下是選擇排序算法：

選擇排序是一種簡單直觀的排序算法，無論什麼數據進去都是 O(n?) 的時間複雜度。所以用到它的時候，數據規模越小越好。唯一的好處可能就是不佔用額外的內存空間了吧。

1. 算法步驟

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。

再從剩餘未排序元素中繼續尋找最小（大）元素，然後放到已排序序列的末尾。

重複第二步，直到所有元素均排序完畢。

2. 動圖演示

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代碼實現

JavaScript 代碼實現

實例

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]) {     // 尋找最小的數
                minIndex = j;                 // 將最小數的索引保存
            }
        }
        temp = arr[i];
        arr[i] = arr[minIndex];
        arr[minIndex] = temp;
    }
    return arr;
}

Python 代碼實現

實例

def selectionSort(arr):
    for i in range(len(arr) - 1):
        # 記錄最小數的索引
        minIndex = i
        for j in range(i + 1, len(arr)):
            if arr[j] < arr[minIndex]:
                minIndex = j
        # i 不是最小數時，將 i 和最小數進行交換
        if i != minIndex:
            arr[i], arr[minIndex] = arr[minIndex], arr[i]
    return arr

Go 代碼實現

實例

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
}

Java 代碼實現

實例

public class SelectionSort implements IArraySort {

    @Override
    public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
        int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);

        // 總共要經過 N-1 輪比較
        for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
            int min = i;

            // 每輪需要比較的次數 N-i
            for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
                if (arr[j] < arr[min]) {
                    // 記錄目前能找到的最小值元素的下標
                    min = j;
                }
            }

            // 將找到的最小值和i位置所在的值進行交換
            if (i != min) {
                int tmp = arr[i];
                arr[i] = arr[min];
                arr[min] = tmp;
            }

        }
        return arr;
    }
}

PHP 代碼實現

實例

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;
}

C 語言

實例

void swap(int *a,int *b) //交換兩個變數
{
    int temp = *a;
    *a = *b;
    *b = temp;
}
void selection_sort(int arr[], int len)
{
    int i,j;

        for (i = 0 ; i < len - 1 ; i++)
    {
                int min = i;
                for (j = i + 1; j < len; j++)     //走訪未排序的元素
                        if (arr[j] < arr[min])    //找到目前最小值
                                min = j;    //紀錄最小值
                swap(&arr[min], &arr[i]);    //做交換
        }
}

C++

實例

template<typename T> //整數或浮點數皆可使用，若要使用物件（class）時必須設定大於（>）的運算子功能
void selection_sort(std::vector<T>& arr) {
        for (int i = 0; i < arr.size() - 1; i++) {
                int min = i;
                for (int j = i + 1; j < arr.size(); j++)
                        if (arr[j] < arr[min])
                                min = j;
                std::swap(arr[i], arr[min]);
        }
}

C#

實例

static void selection_sort<T>(T[] arr) where T : System.IComparable<T>{//整數或浮點數皆可使用
        int i, j, min, len = arr.Length;
        T temp;
        for (i = 0; i < len - 1; i++) {
                min = i;
                for (j = i + 1; j < len; j++)
                        if (arr[min].CompareTo(arr[j]) > 0)
                                min = j;
                temp = arr[min];
                arr[min] = arr[i];
                arr[i] = temp;
        }
}

Swift

實例

import Foundation
/// 選擇排序
///
/// - Parameter list: 需要排序的數組
func selectionSort(_ list: inout [Int]) -> Void {
    for j in 0..<list.count - 1 {
        var minIndex = j
        for i in j..<list.count {
            if list[minIndex] > list[i] {
                minIndex = i
            }
        }
        list.swapAt(j, minIndex)
    }
}

原文地址：https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm/blob/master/2.selectionSort.md

參考地址：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%80%89%E6%8B%A9%E6%8E%92%E5%BA%8F

以下是熱心網友對選擇排序算法的補充，僅供參考：

熱心網友提供的補充1：

Kotlin 實現

class SelectionSort {     /**     * 拓展IntArray爲他提供數據兩個數交換位置的方法     * @param i 第一個數的下標     * @param j 第二個數的下標     */     fun IntArray.swap(i:Int,j:Int){         var temp=this[i]         this[i]=this[j]         this[j]=temp     }     fun selectionSort(array: IntArray):IntArray{        for (i in array.indices){             //假設最小值是i             var min=i             var j=i+1             while (j in array.indices){                 if (array[j]<array[min]){                     min=j                }                j++             }             if (i!=min){                array.swap(i,min)             }         }         return array;     }}

以上爲選擇排序算法詳細介紹，插入排序、希爾排序、選擇排序、冒泡排序、歸併排序、快速排序、堆排序、基數排序等排序算法各有優缺點，用一張圖概括：

關於時間複雜度

平方階 (O(n2)) 排序 各類簡單排序：直接插入、直接選擇和冒泡排序。

線性對數階 (O(nlog2n)) 排序 快速排序、堆排序和歸併排序；

O(n1+§)) 排序，§ 是介於 0 和 1 之間的常數。 希爾排序

線性階 (O(n)) 排序 基數排序，此外還有桶、箱排序。

關於穩定性

穩定的排序算法：冒泡排序、插入排序、歸併排序和基數排序。

不是穩定的排序算法：選擇排序、快速排序、希爾排序、堆排序。

名詞解釋：

n：數據規模

k："桶"的個數

In-place：佔用常數內存，不佔用額外內存

Out-place：佔用額外內存

穩定性：排序後 2 個相等鍵值的順序和排序之前它們的順序相同