选择排序算法

对于O（n^2)的排序算法 只有在编码简单，易于实现的简单情况下才会选择。

选择排序

选择排序是一种基础的排序算法，其基于数组的数据结构，这样的数据结构具有很强的灵活性，之所以说具有很强的灵活性呢，我们知道数组和顺序线性表结构是一种简单的存储结构，因为他们在逻辑上相邻的元素在物理内存之上也是彼此相邻的。而且同一个数组的数据类型必须是一致的，这样我们就可以通过数组的下标[index]进行随机顺序访问数组中的元素。
 

思路：第一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，然后再从剩余的未排序元素中寻找到最小（大）元素，然后放到已排序的序列的末尾。以此类推，直到全部待排序的数据元素的个数为零。选择排序是不稳定的排序方法。

图片来源：https://www.cnblogs.com/Hua-Min/p/SelectionSort.html

1.首先找到数组中最小元素索引

def getmin(arr):
    min = arr[0];   //假设数组中第一个元素是最小的
    min_index = 0;
    for i in range(0,len(arr)):
        if arr[i]<min:            //将所有元素与最小元素比较，找到比min还小的数然后赋值给min（在0到len（arr）范围内）
            min = arr[i]
            min_index = i
    return min_index                   //最终返回最小的数的索引
 

2. 将数组重新排序

def selectSort(arr):  
    newArr = [];                //新建一个空列表
    for i in range(0,len(arr)):    //循环获取最小值
        min = getmin(arr);
        newArr.append(arr.pop(min))   //将源数据中的最小值删除取出来pop（）并放入到新列表中append（）
    return newArr;

复杂度分析：

选择排序的复杂度分析。第一次内循环比较N - 1次，然后是N-2次，N-3次，……，最后一次内循环比较1次。
共比较的次数是 (N - 1) + (N - 2) + ... + 1，求等差数列和，得 (N - 1 + 1)* N / 2 = N^2 / 2。
舍去最高项系数，其时间复杂度为 O(N^2)。

虽然选择排序和冒泡排序的时间复杂度一样，但实际上，选择排序进行的交换操作很少，最多会发生 N - 1次交换。
而冒泡排序最坏的情况下要发生N^2 /2交换操作。从这个意义上讲，交换排序的性能略优于冒泡排序。
而且，交换排序比冒泡排序的思想更加直观。