11.2. 选择排序¶

「选择排序 Selection Sort」的工作原理非常直接：开启一个循环，每轮从未排序区间选择最小的元素，将其放到已排序区间的末尾。

设数组的长度为 \(n\) ，选择排序的算法流程如下：

初始状态下，所有元素未排序，即未排序（索引）区间为 \([0, n-1]\) 。
选取区间 \([0, n-1]\) 中的最小元素，将其与索引 \(0\) 处元素交换。完成后，数组前 1 个元素已排序。
选取区间 \([1, n-1]\) 中的最小元素，将其与索引 \(1\) 处元素交换。完成后，数组前 2 个元素已排序。
以此类推。经过 \(n - 1\) 轮选择与交换后，数组前 \(n - 1\) 个元素已排序。
仅剩的一个元素必定是最大元素，无需排序，因此数组排序完成。

在代码中，我们用 \(k\) 来记录未排序区间内的最小元素。

JavaC++PythonGoJavaScriptTypeScriptCC#SwiftZig

selection_sort.java

/* 选择排序 */
void selectionSort(int[] nums) {
    int n = nums.length;
    // 外循环：未排序区间为 [i, n-1]
    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
        // 内循环：找到未排序区间内的最小元素
        int k = i;
        for (int j = i + 1; j < n; j++) {
            if (nums[j] < nums[k])
                k = j; // 记录最小元素的索引
        }
        // 将该最小元素与未排序区间的首个元素交换
        int temp = nums[i];
        nums[i] = nums[k];
        nums[k] = temp;
    }
}

selection_sort.cpp

/* 选择排序 */
void selectionSort(vector<int> &nums) {
    int n = nums.size();
    // 外循环：未排序区间为 [i, n-1]
    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
        // 内循环：找到未排序区间内的最小元素
        int k = i;
        for (int j = i + 1; j < n; j++) {
            if (nums[j] < nums[k])
                k = j; // 记录最小元素的索引
        }
        // 将该最小元素与未排序区间的首个元素交换
        swap(nums[i], nums[k]);
    }
}

selection_sort.py

def selection_sort(nums: list[int]):
    """选择排序"""
    n = len(nums)
    # 外循环：未排序区间为 [i, n-1]
    for i in range(n - 1):
        # 内循环：找到未排序区间内的最小元素
        k = i
        for j in range(i + 1, n):
            if nums[j] < nums[k]:
                k = j  # 记录最小元素的索引
        # 将该最小元素与未排序区间的首个元素交换
        nums[i], nums[k] = nums[k], nums[i]

selection_sort.go

[class]{}-[func]{selectionSort}

selection_sort.js

[class]{}-[func]{selectionSort}

selection_sort.ts

[class]{}-[func]{selectionSort}

selection_sort.c

[class]{}-[func]{selectionSort}

selection_sort.cs

[class]{selection_sort}-[func]{selectionSort}

selection_sort.swift

[class]{}-[func]{selectionSort}

selection_sort.zig

[class]{}-[func]{selectionSort}

11.2.1. 算法特性¶

时间复杂度为 \(O(n^2)\) 、非自适应排序：共有 \(n - 1\) 轮外循环，分别包含 \(n\) , \(n - 1\) , \(\cdots\) , \(2\) , \(2\) 轮内循环，求和为 \(\frac{(n - 1)(n + 2)}{2}\) 。
空间复杂度 \(O(1)\) 、原地排序：指针 \(i\) , \(j\) 使用常数大小的额外空间。
非稳定排序：在交换元素时，有可能将 nums[i] 交换至其相等元素的右边，导致两者的相对顺序发生改变。

选择排序非稳定示例

Fig. 选择排序非稳定示例

11.2. 选择排序¶

11.2.1. 算法特性¶

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