Python 3 实现选择排序

排序算法练习比较有趣，之后的技术路线按照下表进行：

选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每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，直到全部待排序的数据元素排完。选择排序是不稳定的排序方法。选择排序是一种基础的排序算法，其基于数组的数据结构进行的，因为他们在逻辑上相邻的元素在物理内存之上也是彼此相邻的。而且同一个数组的数据类型必须是一致的，这样我们就可以通过数组的下标[index]进行随机顺序访问数组中的元素。排序的基本思想是：每一趟从待排序的记录中选出最小的元素，顺序放在已排好序的序列最后，直到全部记录排序完毕。通俗的说：选择排序就是通过数组下标，不断的选择最小的元素，直至无元素选择。

算法原理：

1. 选择第一个元素的索引(确定规则：从小到大或从大到小)。

2. 在剩下的元素中找到最小的数与之交换。

3. 选择剩下元素的第一个位置索引，重复1.2步操作，即可实现选择排序。

算法实现：

#选择排序
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]print(list2)print('选择排序:', end=' ')print(list2)
#主函数
if __name__ =='__main__':List =np.random.randint(200, size=10)print('随机列表：',end = '')print(List)#Bubble_Sort(List)# 选择排序Selection_Sort(List)

注：实验中使用随机生成列表的方式，使用Python numpy 包。

效果显示：

时间复杂度：

选择排序的交换操作介于 0 和 (n - 1）次之间。选择排序的比较操作为 n (n - 1） / 2 次之间。选择排序的赋值操作介于 0 和 3 (n - 1）次之间。

比较次数O(n^2），比较次数与关键字的初始状态无关，总的比较次数N=(n-1）+(n-2）+...+1=n*(n-1）/2。交换次数O(n），最好情况是，已经有序，交换0次；最坏情况交换n-1次，逆序交换n/2次。交换次数比冒泡排序少多了，由于交换所需CPU时间比比较所需的CPU时间多，n值较小时，选择排序比冒泡排序快。

算法稳定性：

选择排序是给每个位置选择当前元素最小的，比如给第一个位置选择最小的，在剩余元素里面给第二个元素选择第二小的，依次类推，直到第n-1个元素，第n个元素不用选择了，因为只剩下它一个最大的元素了。那么，在一趟选择，如果一个元素比当前元素小，而该小的元素又出现在一个和当前元素相等的元素后面，那么交换后稳定性就被破坏了。所以选择排序是一个不稳定的排序算法。