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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。
=== "Java"
```java title="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;
}
}
```
=== "C++"
```cpp title="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]);
}
}
```
=== "Python"
```python title="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]
```
=== "Go"
```go title="selection_sort.go"
/* 选择排序 */
func selectionSort(nums []int) {
n := len(nums)
// 外循环:未排序区间为 [i, n-1]
for i := 0; i < n-1; i++ {
// 内循环:找到未排序区间内的最小元素
k := i
for j := i + 1; j < n; j++ {
if nums[j] < nums[k] {
// 记录最小元素的索引
k = j
}
}
// 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]
}
}
```
=== "JavaScript"
```javascript title="selection_sort.js"
[class]{}-[func]{selectionSort}
```
=== "TypeScript"
```typescript title="selection_sort.ts"
[class]{}-[func]{selectionSort}
```
=== "C"
```c title="selection_sort.c"
[class]{}-[func]{selectionSort}
```
=== "C#"
```csharp title="selection_sort.cs"
/* 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
(nums[k], nums[i]) = (nums[i], nums[k]);
}
}
```
=== "Swift"
```swift title="selection_sort.swift"
/* 选择排序 */
func selectionSort(nums: inout [Int]) {
// 外循环:未排序区间为 [i, n-1]
for i in nums.indices.dropLast() {
// 内循环:找到未排序区间内的最小元素
var k = i
for j in nums.indices.dropFirst(i + 1) {
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.swapAt(i, k)
}
}
```
=== "Zig"
```zig title="selection_sort.zig"
[class]{}-[func]{selectionSort}
```
=== "Dart"
```dart title="selection_sort.dart"
[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:外循环共n - 1
轮,第一轮的未排序区间长度为n
,最后一轮的未排序区间长度为2
,即各轮外循环分别包含n
,n - 1
,\cdots
,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。
Fig. 选择排序非稳定示例