数据结构“小透明”：选择排序算法，其实超有料！-优快云博客

这种在生活中整理书架的思路，其实就是计算机科学中选择排序算法的核心思想。在编程的世界里，我们会遇到各种各样需要排序的数据，比如学生的成绩、员工的工资、商品的价格等等。选择排序作为一种简单直观的排序算法，就像整理书架一样，能够帮助我们将无序的数据变得有序，是算法学习道路上的一块重要基石。接下来，就让我们深入探索选择排序算法的奥秘吧！

二、选择排序大揭秘

2.1 核心原理剖析

选择排序，如其名，重点在于 “选择”。它的核心原理是每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放到已排好序的数列的末尾，直到全部待排序的数据元素排完。

假设我们有一个数组 [5, 3, 8, 2, 9]，现在要用选择排序将它从小到大排序。首先，我们把整个数组看作是未排序的部分。第一轮，我们从这个未排序的数组中寻找最小的元素，很明显是 2，然后把它和数组的第一个元素 5 交换位置，此时数组变为 [2, 3, 8, 5, 9]，这样就确定了第一个最小的元素，它已经在正确的位置上了，也就是已排序序列增加了一个元素，而未排序序列减少了一个元素。接着，我们在剩下的未排序部分 [3, 8, 5, 9] 中继续寻找最小的元素，是 3，将其与未排序部分的第一个元素（此时是 3 本身，位置不变）。然后再在 [8, 5, 9] 中找最小元素 5，和未排序部分的第一个元素 8 交换，数组变为 [2, 3, 5, 8, 9] 。以此类推，直到所有元素都排好序。

2.2 算法步骤详解

初始状态：把整个数组 arr 当作未排序序列，假设有数组 arr = [64, 25, 12, 22, 11]。

第一轮排序：

寻找最小元素：从数组的第一个元素开始，依次比较每个元素。先假设第一个元素 64 是最小的，然后与后面的元素比较。当比较到 11 时，发现 11 比 64 小，所以更新最小元素为 11 ，其索引为 4。
交换元素：将最小元素 11 与数组的第一个元素 64 交换位置，此时数组变为 [11, 25, 12, 22, 64]，第一个位置的 11 已排好序，剩余 [25, 12, 22, 64] 为未排序部分。

第二轮排序：

寻找最小元素：在未排序部分 [25, 12, 22, 64] 中，假设第一个元素 25 是最小的，继续比较。当比较到 12 时，发现 12 更小，更新最小元素为 12 ，索引为 2。
交换元素：将最小元素 12 与未排序部分的第一个元素 25 交换位置，数组变为 [11, 12, 25, 22, 64]，前两个位置的 11 和 12 已排好序，未排序部分为 [25, 22, 64]。

第三轮排序：

寻找最小元素：在未排序部分 [25, 22, 64] 中，假设第一个元素 25 是最小的，比较后发现 22 更小，更新最小元素为 22 ，索引为 3。
交换元素：将最小元素 22 与未排序部分的第一个元素 25 交换位置，数组变为 [11, 12, 22, 25, 64]，前三个位置已排好序，未排序部分为 [25, 64]。

第四轮排序：

寻找最小元素：在未排序部分 [25, 64] 中，比较后发现 25 是最小的，索引为 0。
交换元素：因为最小元素就是未排序部分的第一个元素，所以不需要交换，数组保持 [11, 12, 22, 25, 64] 不变，此时整个数组已全部排好序。

经过这一系列的步骤，原本无序的数组就按照从小到大的顺序排列好了。选择排序就是通过这样一次次地选择最小元素并交换位置，逐步将数组排序，其过程简单直接，却蕴含着算法的基本思想和逻辑。

三、代码实战：Python 实现选择排序

3.1 代码框架搭建

下面是用 Python 实现选择排序的代码：

def selection_sort(arr):

n = len(arr)

for i in range(n):

min_idx = i

for j in range(i + 1, n):

if arr[j] < arr[min_idx]:

min_idx = j

arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]

return arr

# 测试代码

arr = [64, 25, 12, 22, 11]

sorted_arr = selection_sort(arr)

print("排序后的数组:", sorted_arr)

逐行分析这段代码：