基本思想

選擇排序的思想是：? ? ?
給定一個數(shù)組arr,其長度為n; ? ? ? ?
第一次從 arr[0] 到 arr[n-1] 中選取一個最值（按照需求，可以是最大值，可以是最小值，下同）與arr[0]進行交換; ? ? ? ? ? ?
第二次從arr[1] 到 arr[n-1] ?中選取一個最值與arr[1]進行交換；?
以此類推，直到arr[n-2]到arr[n-1]中選出最值交換后即完成排序。（只剩下一個元素，前面的都是比它小（或者大）的）。

例子

給定數(shù)組 arr 為 [ 300, 50 , 120 , 110 ]；? ?
則其初始狀態(tài)為：? ?

初始狀態(tài)

定義兩個變量minIndex、min，分別表示最小值元素的索引，和最小值元素的值。? ?
先假定最小值元素為循環(huán)開始的第一個元素。?
第一次循環(huán)將minIndex、min分別賦值為 0和300。?
循環(huán)變量為當前元素的下一個元素的索引。? ?
由圖來演示算法過程：? ?
黃色表示當前循環(huán)需要遍歷的元素。

第一趟排序

第一趟排序狀態(tài)1

此時 50 ?< min當前值300，將minIndex賦值為1,將min賦值為50;

第一趟排序狀態(tài)2
循環(huán)變量向后移動。第一趟排序狀態(tài)3

此時 120 ?> min當前值50，循環(huán)變量直接向后移動；

第一趟排序狀態(tài)4

此時 110 ?> min當前值50，循環(huán)變量無法向后移動，當前循環(huán)結(jié)束。

minIndex不等于循環(huán)開始前的首元素的索引0,發(fā)生交換。

第一趟排序狀態(tài)5

第二趟排序

第二趟排序狀態(tài)1

此時 120 ?> min當前值100，循環(huán)變量直接向后移動；

第二趟排序狀態(tài)2

此時 120 ?> min當前值110，循環(huán)變量向后移動則會發(fā)生越界，當前循環(huán)結(jié)束。

minIndex等于循環(huán)開始前的首元素的索引1,不發(fā)生交換。

第三趟排序

第三趟排序狀態(tài)1

此時 110 ?< min當前值120，將minIndex賦值為3,將min賦值為110;

第三趟排序狀態(tài)2

循環(huán)變量再向后移動則會發(fā)生越界，當前循環(huán)結(jié)束。

minIndex不等于循環(huán)開始前的首元素的索引2,發(fā)生交換。

第三趟排序狀態(tài)3

因為前n-1個元素均排序完畢，所以原數(shù)組排序完畢。

我們由例子可知：
選擇排序的趟數(shù)為數(shù)組長度-1

代碼

由上面的講解知道要寫成雙重循環(huán)，最終代碼如下：

import?java.util.Arrays;public?class?Solution?{public?static?void?main(String[]?args)?{int?[]?arr?=?new?int[]{300,50,120,110};System.out.println("排序前的數(shù)組"?+?Arrays.toString(arr));selectSort(arr);System.out.println("排序前的數(shù)組"?+?Arrays.toString(arr));}public?static?void?selectSort(int[]?arr){int?minIndex;//最小值元素索引int?min;//最小值元素for?(int?i?=?0;?i?<?arr.length?-?1;?i++)?{minIndex?=?i;min?=?arr[i];for?(int?j?=?i?+?1;?j?<?arr.length;?j++)?{if?(min?>?arr[j])?{min?=?arr[j];minIndex?=?j;}}//交換if?(minIndex?!=?i)?{arr[minIndex]?=?arr[i];arr[i]?=?min;}}} }

時間復雜度

比較次數(shù)與關(guān)鍵字的初始狀態(tài)無關(guān)，總的比較次數(shù)N=(n-1）+(n-2）+…+1= 。為 。

穩(wěn)定性

選擇排序是不穩(wěn)定的排序算法。?
舉個例子來說明：? ?
序列 6 9 6 3 10 ? ? ?
在第一趟排序時第一個6會和3交換位置，那么原序列中兩個6的相對前后順序就被破壞了。? ?
所以選擇排序是一個不穩(wěn)定的排序算法。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【算法知识】详解选择排序算法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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