选择排序

本文详细介绍了选择排序的基本思想及实现过程,并对比了它与插入排序的不同之处。通过代码示例展示了如何寻找序列中的最小元素并进行排序,同时也分析了选择排序的时间复杂度。

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思想:

选择排序的思想非常直接,从所有序列中先找到最小的,然后放到第一个位置。之后再看剩余元素中最小的,放到第二个位置……以此类推,就可以完成整个的排序工作了。

插入排序和选择排序的区别:

选择排序是固定位置,找元素。

插入排序的固定元素找位置,是两种思维方式。


int[] v = new int[]{5,6,92,10,8,1,3};

for(int i=0; i<v.size(); i++){
int min = v[i];
int temp;
int index = i;
for(int j=i+1;j<v.size();j++){
if(v[j] < min){
min = v[j];
index = j;
}
}

temp = v[i];
v[i] = min;
v[index]= temp;
}

分析

从选择排序的思想或者是上面的代码中,我们都不难看出,寻找最小的元素需要一个循环的过程,而排序又是需要一个循环的过程。因此,这个算法的时间复杂度也是O(n*n)的。

这就意味值在n比较小的情况下:

算法可以保证一定的速度;

当n足够大时:

算法的效率会降低,

并且随着n的增大,算法的时间增长很快。


基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
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