选择排序以及选择排序优化

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原创 2022-03-10 18:25:47 446 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【排序】选择排序（含优化版）冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n是要排序的元素数量。这是因为冒泡排序需要进行多次遍历，每次遍历都需要比较和交换元素。因此，对于大规模数据的排序，冒泡排序可能不是最有效的选择。选择排序的时间复杂度也是O(n^2)，但它的性能通常优于冒泡排序。因为选择排序只需要进行一次遍历，并且只需要进行一次比较和交换操作。因此，在处理大规模数据时，选择排序通常更为高效。但如果遇到已经排好序的数据，冒泡排序只需要循环一次就能发现，并终止，但选择排序却需要继续遍历数组，在这一点上选择排序的效率是不如冒泡排序的。阅读详情

1.普通选择排序

    //普通选择排序
    public static void sort1(int[] array){
        int count = 0;//统计运行次数
        int cnt = 0; //交换次数
        for(int i=0;i<array.length-1;i++) {
            int min=array[i];
            int minIndex=i;
            count++;
            for(int j=i+1;j<array.length;j++){
                if(min>array[j]) {
                    min=array[j];
                    minIndex=j;
                }
            }
            if(minIndex!=i){
                cnt++;
                array[minIndex]=array[i];
                array[i]=min;
            }


        }
        System.out.println(Arrays.toString(array));
        System.out.println("运行次数:"+count+"次  交换次数:"+cnt);

    }

2.优化选择排序


import java.util.Arrays;
import java.util.Random;

/**
 * 选择排序优化
 */
class SelectionSort2 {
    public static void main(String[] args) {
        //产生一个随机数组
        Random r = new Random();
        int arr[] = new int[2000];
        for(int i=0;i<arr.length;i++){
            arr[i] =r.nextInt(1000);
        }

//因为本优化版本每次循环找出最大以及最小值，所以执行执行：arr.length/2
        int ArrLength = (arr.length/2);
        int  temp1,temp2;
        long count = 0;
        //记录开始时间
        long startStamp = System.currentTimeMillis();
        //算法开始
        for(int j=0;j<ArrLength;j++){
            int minIndex = j;
            int maxIndex= j;
            for(int i=j;i<arr.length-j;i++){
                if (arr[minIndex] > arr[i]) {
                    minIndex = i;
                }
                if (arr[maxIndex] < arr[i]) {
                    maxIndex= i;
                }
                count++;
            }
            temp1  = arr[minIndex];
            arr[minIndex] = arr[j];
            arr[j] = temp1;

            if(j!=maxIndex) {	//maxIndex不能再原本的minIndex位置上
                temp2 = arr[maxIndex];
                arr[maxIndex] = arr[arr.length - j - 1];
            }else{
                temp2 = arr[minIndex];
                arr[minIndex] = arr[arr.length - j - 1];
            }
            arr[arr.length - j - 1] = temp2;
        }
        //计算算法结束时间
        long endStamp = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("用时总长:"+(endStamp-startStamp));
        System.out.println("循环次数:"+count);


        System.out.println(Arrays.toString(arr));
    }
}

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