排序二：选择排序及优化

　

1. 原理：每一趟从待排序的记录中选出最小的元素，顺序放在已排好序的序列最后，直到全部记录排序完毕。也就是：每一趟在n-i+1(i=1，2，…n-1)个记录中选取关键字最小的记录　　　　作为有序序列中第i个记录。基于此思想的算法主要有简单选择排序、树型选择排序和堆排序。（这里只介绍常用的简单选择排序）
2. 简单选择排序的基本思想：给定数组：int[] arr={里面n个数据}；第1趟排序，在待排序数据arr[1]~arr[n]中选出最小的数据，将它与arrr[1]交换；第2趟，在待排序数据arr[2]~arr[n]中选出最小的数据，将它与r[2]交换；以此类推，第i趟在待排序数据arr[i]~arr[n]中选出最小的数据，将它与r[i]交换，直到全部排序完成

public class Two {
    
    public static void two(int[] arr) {
        int mposition;
        int len = arr.length-1;
        int temp;
        int counter = 1;
        for(int i =0;i < len-1 ;i++) {
            mposition = i;
            for(int j = i+1;j<=len-1;j++) {
                if(arr[j] < arr[mposition]) {//寻找最小元素下标
                    mposition = j;
                }
            }
            if(mposition != i ) {
                    temp = arr[mposition];
                    arr[mposition] = arr[i];
                    arr[i] = temp;
            }
        }
    }
    /**
     * 优化  ：每次只能确定最小值，根据冒泡优化经验，选择排序每次可以确定一个最大值和一个最小值，即可缩短排序趟数
     * */
    public static void one(int[] arr) {
        int minposition;
        int maxposition;
        int len = arr.length-1;
        int temp;
        int counter = 1;
        for(int i =0;i < len/2 ;i++) {
            minposition = i;
            maxposition = i;
            for(int j =i+1;j<= len -1-i;j++) {
                if(arr[j] <arr[minposition]) {
                    minposition = j;
                    continue;
                }else if(arr[j] > arr[maxposition]) {
                    maxposition = j;
                }
            }
            
            if(minposition != i) {
                temp = arr[minposition];
                arr[minposition] = arr[i];
                arr[i] = temp;
                if(maxposition == i) {
                    maxposition = minposition;
                }
            }
            
            if(maxposition != len-1-i) {
                temp = arr[len-1-i];
                arr[len-1-i] = arr[maxposition];
                arr[maxposition] = temp;
            }
        }
    }
}

 

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