选择排序入门

选择排序算法的实现思路有点类似插入排序，也分已排序区间和未排序区间。但是选择排序每次会从未排序区间中找到最小的元素，将其放到已排序区间的末尾。

a = [2, 40, 74, 10, 60, 50]
n = len(a)

for i in range(n):
    min_idx = i  # 最小值索引
    for j in range(i + 1, n):  # 从未排序的部分找出最小值,并记住其索引
        if a[j] < a[min_idx]:
            min_idx = j
    a[i], a[min_idx] = a[min_idx], a[i]  # 最小值与已排序好的交换位置

print(a)  # [2, 10, 40, 50, 60, 74]

首先，选择排序空间复杂度为 O(1)，是一种原地排序算法。选择排序的最好情况时间复杂度、最坏情况和平均情况时间复杂度都为 O(n^2)。你可以自己来分析看看。那选择排序是稳定的排序算法吗？这个问题我着重来说一下。

答案是否定的，选择排序是一种不稳定的排序算法。从我前面画的那张图中，你可以看出来，选择排序每次都要找剩余未排序元素中的最小值，并和前面的元素交换位置，这样破坏了稳定性。

比如 5，8，5，2，9 这样一组数据，使用选择排序算法来排序的话，第一次找到最小元素 2，与第一个 5 交换位置，那第一个 5 和中间的 5 顺序就变了，所以就不稳定了。正是因此，相对于冒泡排序和插入排序，选择排序就稍微逊色了。

总结

• 选择排序不稳定