python选择排序

本文介绍了选择排序的原理,即先在未排序序列中找最小(大)元素放排序序列起始位置,再从剩余未排序元素中找最小(大)元素放已排序末尾,直至所有元素排序完毕。还通过老师让小朋友排队的例子进行说明,并给出参考代码链接。

选择排序的原理:

首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余的未排序的元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序的末尾。直到所有元素均排序完毕。
**举个例子来说吧:**小时候老师小朋友们排成一队,但是要井井有序,所以老师说,从高到低排成一列,这里排除(杠精人为因素,有的朋友比较幽默,那人家不会自己排啊,还要你写算法来排排到什么时候了)这个时候老师就要开始比较了,先站成一排,然后把第一个人和他后面的同学依次进行比较,经过这样一番对比之后,找出了最高的那个人,并把这个最高的放到最前面站队,然后最高的已经确定所以下次进行比较的时候这个同学就不用参加对比了,这里要注意(每次选出最高的人之后,再进行比较的时候不能再算这个人,要让剩下的人进行比较)接下来运用上面的逻辑再循环,最终将从高到低依次站好队,老师终于可以休息了。
上代码:

def SelectSort(list):
    for i in range(len(list)-1):#控制比较的轮数
        min_index=i#设置最小值为当前值(i)
        for j in range(i+1,len(list)):i+1是为了让每次最小值比较他后面的数
            if list[min_index]>list[j]:用当先最小index的值分别与后面的值进行比较,以便获取最小index
                min_index=j#如果后面的数小于当前最小值,那么把两者下标交换
        list[i], list[min_index] = list[min_index], list[i]#在进行完一轮比较之后,把最小的数和当前i下标指向的数值交换
    return list
if __name__ == '__main__':
    a = [6, 9, 3, 5, 0, 1, 4, 2, 7]
    print(SelectSort(a))

参考:https://www.cnblogs.com/xiaxiaoxu/p/9529175.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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