选择排序,含python代码和视频演示

转载自:https://procjx.github.io/2020/03/06/%E3%80%90%E7%AE%97%E6%B3%95%E3%80%91%E9%80%89%E6%8B%A9%E6%8E%92%E5%BA%8F-Select-Sort/

算法介绍

选择算法,以升序排序为例,每次从未排序的数据中找出(选出)最小数,然后将这个数放在已排序数据的后面。

视频演示

视频地址:https://www.bilibili.com/video/av18176082

python代码

#-*- coding: utf-8 -*-

# 升序
def select_sort(data):
    n = len(data)
    # 外循环,i 代表扫描轮数,一共扫描 n-1 轮
    for i in range(n-1):
        min_idx = i
        # 内循环,从未排序数据中找出最小数
        for j in range(i+1, n):
            if data[min_idx]>data[j]:
                min_idx=j
        if min_idx!=i:
            data[min_idx], data[i] = data[i], data[min_idx]
    return data


if __name__ == '__main__':
    data = [64, 25, 12, 22, 11]
    sorted_data = select_sort(data.copy())
    print("排序前:", data)
    print("排序后:", sorted_data)

算法分析

无论真实数据如何,比较次数固定为:n*(n-1)/2。

最好情况下,数据刚好是升序的,不需要交换数据;
最坏情况下,数据刚好是降序的,每轮选择都需要交换数据,即交换数据次数为:n-1

选择排序时间复杂度为:O(n^2)

需要一个辅助标记记录每轮最小值的位置。

选择排序空间复杂度为:O(1)

### Python 选择排序算法可视化 为了展示选择排序的过程,可以利用 `matplotlib` 库创建动态图表。下面是一个简单的例子,它展示了如何通过动画形式呈现选择排序的工作原理。 #### 创建数据集并初始化绘图环境 首先定义一个函数用于生成随机数组,并将其转换为适合可视化的格式: ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation import random def init_data(size=20): """ 初始化数据 """ array = list(range(1, size + 1)) random.shuffle(array) return array ``` 接着设置初始的图形界面参数: ```python fig, ax = plt.subplots() bars = None iteration = [0] def update_fig(A, rects, iteration): """ 更新每一帧的内容 """ for rect, val in zip(rects, A): rect.set_height(val) iteration[0] += 1 plt.title(f'Step {iteration[0]}') ``` #### 实现选择排序逻辑并与绘图结合 现在编写选择排序的具体实现,并在每次交换元素位置之后更新图像: ```python def selection_sort(arr): """ 执行选择排序的同时记录下每一次变化的状态 """ states = [] n = len(arr) for i in range(n): min_idx = i # 寻找最小值索引 for j in range(i+1, n): if arr[j] < arr[min_idx]: min_idx = j # 如果找到新的最小值,则交换两者的位置 if min_idx != i: arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i] # 记录当前状态以便后续绘制 states.append(list(arr)) return states ``` 最后一步是启动动画循环,这会持续调用上述的选择排序方法直到完成全部排序操作: ```python data = init_data() states = selection_sort(data) # 开始制作动画 ani = FuncAnimation(fig, func=lambda f: update_fig(states[f % len(states)], bars, iteration), frames=len(states), interval=500, repeat=False) plt.show() ``` 这段代码将会打开一个新的窗口显示正在执行的选择排序过程,随着程序逐步运行可以看到条形的高度逐渐变得有序起来[^3]。
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