选择排序(selection sort)

[简介]算法

  选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工做原理以下。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,而后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,而后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到全部元素均排序完毕。spa

  选择排序的主要优势与数据移动有关。若是某个元素位于正确的最终位置上,则它不会被移动。选择排序每次交换一对元素,它们当中至少有一个将被移到其最终位置上,所以对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换。在全部的彻底依靠交换去移动元素的排序方法中,选择排序属于很是好的一种。3d

 

[算法复杂度] code

  选择排序的交换操做介于{\displaystyle 0}(n-1)次之间。选择排序的比较操做n(n-1)/2次之间。选择排序的赋值操做介于{\displaystyle 0}3(n-1)次之间。blog


  比较次数O(n^{2}),比较次数与关键字的初始状态无关,总的比较次数N=(n-1)+(n-2)+...+1=n\times (n-1)/2。交换次数O(n),最好状况是,已经有序,交换0次;最坏状况是,逆序,交换n-1次。交换次数比冒泡排序较少,因为交换所需CPU时间比比较所需的CPU时间多,n值较小时,选择排序比冒泡排序快。排序

  原地操做几乎是选择排序的惟一优势,当方度(space complexity)要求较高时,能够考虑选择排序;实际适用的场合很是罕见。ip

 

[核心算法]it

  1. 找到最小的元素,与起始位置交换。
  2. 针对全部的元素重复以上的步骤,除了最开始一个。
  3. 持续每次对愈来愈少的元素重复上面的步骤,直到没有任何数字须要比较。

 

[口诀]io

  选择选择,勿动干戈
  挑中最小,就往头跑
  头小交换,继续下遍class

 

[Source code]

 

 1 """
 2 Description
 3     From head to tail, select the largest(smallest) one
 4     swap the largest(smallest) one with the one in header or tailer
 5 
 6     选择选择,勿动干戈
 7     挑中最小,就往头跑
 8     头小交换,继续下遍
 9 """
10 
11 """
12  助记码
13 
14  i∈[0,N-1)                //循环N-1遍
15    j∈[i + 1,N)            //每遍循环要处理的无序部分
16      select(min)           //两两排序(升序/降序)
17    swap(i, min)
18 """
19 
20 def selection_sort(alist=None):
21     blist = alist[:]
22     N = len(blist)
23     for i in range(0, N - 1):
24         min = i
25         for j in range(i + 1, N):
26             if blist[j] < blist[min]:
27                 min = j
28         if min <> i:
29             blist[i], blist[min] = blist[min], blist[i]
30         
31     return blist
32 
33 
34 def selection_sort(alist=None):
35     blist = alist[:]
36     N = len(blist)
37     for i in range(0, N - 1):
38         max = N - i - 1
39         for j in range(0, N - i - 1):
40             if blist[j] > blist[max]:
41                 max = j
42         if max <> N - i - 1:
43             blist[N - i - 1], blist[max] = blist[max], blist[N - i - 1]
44     return blist
45     
46 print "Final result: ", selection_sort(ALIST)

 

[示意图]

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