选择排序

本文详细介绍了选择排序的实现原理,包括通过遍历数组找到最大元素并将其移至正确位置的过程。提供了基本的选择排序代码示例,并进一步讲解了一种优化方案,即同时确定最大和最小元素,以提高排序效率。分析了该算法的时间复杂度为O(N^2)和空间复杂度为O(1),并指出其排序稳定性问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、实现原理

从第一个元素开始,依次遍历整个数组,找到最大元素的位置,将最大元素与数组最后一位元素互换位置,排好最大的数。再一次进行循环排好最大的数的前一位,以此类推。
图示
在这里插入图片描述

二、代码

//选择排序
    public static void selectSort(int[] array){
        for(int i=0;i<array.length-1;i++){//趟数   length-1时,区间中只有一个元素,不需要排序
            int MaxPox=0;//具体选择方式
            for (int j=1;j<array.length-i;j++){
                if(array[j]>array[MaxPox]){
                    MaxPox=j;
                }

            }
            if(array.length-1-i!=MaxPox){
                swap(array,MaxPox,array.length-1-i);
            }
        }
    }

三、优化

在选择排序的基础上一次性同时将最大最小的元素排好,效率是普通选择排序的2倍

 //选择排序优化
    public static void selectSortOP(int[] array){
        int begin=0,end=array.length-1;
        while (begin<end){
            int maxPos=begin;
            int minPos=begin;
            int index=begin+1;
            while (index<=end){
                if(array[index]>array[maxPos]){
                    maxPos=index;
                }
                if(array[index]<array[minPos]){
                    minPos=index;
                }
                index++;
            }
            //将最大元素放在区间最后位置
            if (maxPos!=end){
                swap(array,maxPos,end);
            }
            //如果最小元素刚好在区间最后一个位置,必须更新minPos
            if(minPos==end){
                minPos=maxPos;
            }
            if (minPos!=begin){
                swap(array,minPos,begin);
            }
            begin++;
            end--;
        }
    }

四、性能分析

时间复杂度:O(N^2)
空间复杂度:O(1)
稳定性:不稳定

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值