选择排序,通常咱们指的是简单选择排序,也能够叫直接选择排序,它不像冒泡排序同样相邻地交换元素,而是经过选择最小的元素,每轮迭代只需交换一次。虽然交换次数比冒泡少不少,但效率和冒泡排序同样的糟糕。算法
选择排序属于选择类排序算法。segmentfault
我打扑克牌的时候,会习惯性地从左到右扫描,而后将最小的牌放在最左边,而后从第二张牌开始继续从左到右扫描第二小的牌,放在最小的牌右边,以此反复。选择排序和我玩扑克时的排序特别类似。数组
如今有一堆乱序的数,好比:5 9 1 6 8 14 6 49 25 4 6 3
。数据结构
第一轮迭代,从第一个数开始,左边到右边进行扫描,找到最小的数 1,与数列里的第一个数交换位置。并发
第二轮迭代,从第二个数开始,左边到右边进行扫描,找到第二小的数 3,与数列里的第二个数交换位置。数据结构和算法
第三轮迭代,从第三个数开始,左边到右边进行扫描,找到第三小的数 4,与数列里的第三个数交换位置。函数
第N轮迭代:....优化
通过交换,最后的结果为:1 3 4 5 6 6 6 8 9 14 25 49
,咱们能够看到已经排好序了。code
每次扫描数列找出最小的数,而后与第一个数交换,而后排除第一个数,从第二个数开始重复这个操做,这种排序叫作简单选择排序。协程
举个简单例子,选择排序一个 4 个元素的数列:4 2 9 1
:
[]表示排好序 起始: 4 2 9 1 未排序数列从左扫描最小的数是 1,与第一个元素 4 交换,交换 1,4 一轮: [1] 2 9 4 未排序数列从左扫描最小的数是 2,不须要交换 二轮: [1 2] 9 4 未排序数列从左扫描最小的数是 4,与第三个元素 9 交换,交换 4,9 三轮: [1 2 4] 9 未排序数列只有 1 个数,结束 结果: [1 2 4 9]
比较的次数和冒泡排序同样多,由于扫描过程也是比较的过程,只不过交换的次数减小为每轮 1 次。最佳和最坏时间复杂度仍然是:O(n^2)
。
选择排序是一个不稳定的排序算法,好比数组:[5 6 5 1]
,第一轮迭代时最小的数是1
,那么与第一个元素5
交换位置,这样数字1
就和数字5
交换了位置,致使两个相同的数字5
排序后位置变了。
package main import "fmt" func SelectSort(list []int) { n := len(list) // 进行 N-1 轮迭代 for i := 0; i < n-1; i++ { // 每次从第 i 位开始,找到最小的元素 min := list[i] // 最小数 minIndex := i // 最小数的下标 for j := i + 1; j < n; j++ { if list[j] < min { // 若是找到的数比上次的还小,那么最小的数变为它 min = list[j] minIndex = j } } // 这一轮找到的最小数的下标不等于最开始的下标,交换元素 if i != minIndex { list[i], list[minIndex] = list[minIndex], list[i] } } } func main() { list := []int{5, 9, 1, 6, 8, 14, 6, 49, 25, 4, 6, 3} SelectSort(list) fmt.Println(list) }
每进行一轮迭代,咱们都会维持这一轮最小数:min
和最小数的下标:minIndex
,而后开始扫描,若是扫描的数比该数小,那么替换掉最小数和最小数下标,扫描完后判断是否应交换,而后交换:list[i], list[minIndex] = list[minIndex], list[i]
。
上面的算法须要从某个数开始,一直扫描到尾部,咱们能够优化算法,使得复杂度减小一半。
咱们每一轮,除了找最小数以外,还找最大数,而后分别和前面和后面的元素交换,这样循环次数减小一半,如:
package main import "fmt" func SelectGoodSort(list []int) { n := len(list) // 只需循环一半 for i := 0; i < n/2; i++ { minIndex := i // 最小值下标 maxIndex := i // 最大值下标 // 在这一轮迭代中要找到最大值和最小值的下标 for j := i + 1; j < n-i; j++ { // 找到最大值下标 if list[j] > list[maxIndex] { maxIndex = j // 这一轮这个是大的,直接 continue continue } // 找到最小值下标 if list[j] < list[minIndex] { minIndex = j } } if maxIndex == i && minIndex != n-i-1 { // 若是最大值是开头的元素,而最小值不是最尾的元素 // 先将最大值和最尾的元素交换 list[n-i-1], list[maxIndex] = list[maxIndex], list[n-i-1] // 而后最小的元素放在最开头 list[i], list[minIndex] = list[minIndex], list[i] } else if maxIndex == i && minIndex == n-i-1 { // 若是最大值在开头,最小值在结尾,直接交换 list[minIndex], list[maxIndex] = list[maxIndex], list[minIndex] } else { // 不然先将最小值放在开头,再将最大值放在结尾 list[i], list[minIndex] = list[minIndex], list[i] list[n-i-1], list[maxIndex] = list[maxIndex], list[n-i-1] } } } func main() { list := []int{5} SelectGoodSort(list) fmt.Println(list) list1 := []int{5, 9} SelectGoodSort(list1) fmt.Println(list1) list2 := []int{5, 9, 1} SelectGoodSort(list2) fmt.Println(list2) list3 := []int{5, 9, 1, 6, 8, 14, 6, 49, 25, 4, 6, 3} SelectGoodSort(list3) fmt.Println(list3) list4 := []int{5, 9, 1, 6, 8, 14, 6, 49, 25, 4, 6} SelectGoodSort(list4) fmt.Println(list4) }
输出:
[5] [5 9] [1 5 9] [1 3 4 5 6 6 6 8 9 14 25 49] [1 4 5 6 6 6 8 9 14 25 49]
优化后的选择排序仍是很慢,它很好理解,可是仍是不建议在工程上使用。
我是陈星星,欢迎阅读我亲自写的 数据结构和算法(Golang实现),文章首发于 阅读更友好的GitBook。