算法思想

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。

图示过程

假设一个数列为{6, 3, 5, 7, 0}，对该数列进行排序。整个排序过程入下图所示：

说明：上图为未优化的选择排序示意图。

动画展示

说明：此动图为优化后的选择排序，每趟只交换一次。

算法描述

第1趟比较：拿第1个元素依次和它后面的每个元素进行比较，如果第1个元素大于后面某个元素，交换它们，经过第1趟比较，数组中最小的元素被选出，它被排在第一位。
第2趟比较：拿第2个元素依次和它后面的每个元素进行比较，如果第2个元素大于后面某个元素，交换它们，经过第2趟比较，数组中第2小的元素被选出，它被排在第二位。
......
第n-1趟比较：第n-1个元素和第n个元素作比较，如果第n-1个元素大于第n个元素，交换它们。

算法优化

选择排序的核心是，在每趟比较中，找到本趟中最小的元素放在本趟比较的第1个位置，所以选择排序的每趟比较只需要交换一次即可，只要找到本趟比较中最小的元素和本趟比较中第1位置的元素交换即可。

算法性能

时间复杂度

$O(n^{2})$ 。

空间复杂度

$O(1)$ ，只需要一个附加程序单元用于交换数据。

稳定性

不稳定排序方法。

代码实现

C语言和C++

inline void swap(int &a, int &b) {int temp = a;a = b;b = temp;
}void selection_sort(int nums[], int len) {if (len < 2) {return;}for (int i=0; i<len-1; i++) {int index = i;for (int j=i+1; i<len; j++) {if (nums[i] > num[j]) {index = nums[j]<nums[index] ? j : index;}}swap(i, index);}
}

JAVA

public static void selectionSort(int[] nums) {if (nums == null || nums.length < 2) {return;}for(int i = 0; i < nums.length - 1; i++) {int minIndex = i;for(int j = i + 1; j < nums.length; j++) {if (nums[i] > nums[j]) {minIndex = nums[j] < nums[minIndex] ? j : minIndex;}}swap(nums, i, minIndex);}
}

Python

def selection_sort(list2):for i in range(0, len (list2)-1):min_ = ifor j in range(i + 1, len(list2)):if list2[j] < list2[min_]:min_ = jlist2[i], list2[min_] = list2[min_], list2[i]  # swap

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