详解十大经典排序算法（二）：选择排序（Selection Sort）

本文介绍: 这样可以减少不必要的交换操作，提高排序的效率。同时，由于每一趟遍历中的交换操作次数减少，也减少了数据的移动次数，进一步提高了排序的效率。选择排序的基本思想是通过不断选择剩余元素中的最小（或最大）元素，将其放置到已排序序列的末尾，从而逐步构建有序序列。选择排序是一种简单的排序算法，它每次从待排序的元素中选择最小（或最大）的元素，将其放到已排序序列的末尾，直到整个序列排序完成。：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后 a 可能会出现在 b 的后面。：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。

选择排序通过重复选择数组中最小元素，将其与未排序部分的第一个元素交换，实现排序。

选择排序是一种简单的排序算法，它每次从待排序的元素中选择最小（或最大）的元素，将其放到已排序序列的末尾，直到整个序列排序完成。
选择排序的基本思想是通过不断选择剩余元素中的最小（或最大）元素，将其放置到已排序序列的末尾，从而逐步构建有序序列。具体步骤如下：

在这里插入图片描述

public void selectSort(int arr[]) {
        int n = arr.length;
        for (int i = 0; i &lt; n - 1; i++) {
            int minIndex = i;
            for (int j = i + 1; j &lt; n; j++) {
                if (arr[j] < arr[minIndex]) {
                    minIndex = j;
                }
            }
            //交换 arr[i]和arr[minIndex]
            int temp = arr[i];
            arr[i] = arr[minIndex];
            arr[minIndex] = temp;
        }
    }

时间复杂度（最坏）	时间复杂度（最好）	时间复杂度（平均）	空间复杂度	稳定性
O(n^2)	O(n^2)	O(n^2)	O(1)	不稳定

public void selectionSort(int[] arr) {
        int n = arr.length;
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            int minIndex = i;
            for (int j = i + 1; j < n; j++) {
                if (arr[j] < arr[minIndex]) {
                    minIndex = j;
                }
            }
            if (minIndex != i) {
                int temp = arr[i];
                arr[i] = arr[minIndex];
                arr[minIndex] = temp;
            }
        }
    }

public void selectionSort(int[] arr) {
        int n = arr.length;
        int left = 0;
        int right = n - 1;
    
        //直到left和right指针相遇。
        while (left < right) {
            int minIndex = left;
            int maxIndex = left;
            //寻找最小和最大元素下标
            for (int i = left + 1; i <= right; i++) {
                if (arr[i] < arr[minIndex]) {
                    minIndex = i;
                }
                if (arr[i] &gt; arr[maxIndex]) {
                    maxIndex = i;
                }
            }
            //如果最小元素的位置不等于left，则将最小元素与已排序序列的末尾元素交换位置。
            //此处的末尾是数值越来越大：1 3 4 ...
            if (minIndex != left) {
                int temp = arr[left];
                arr[left] = arr[minIndex];
                arr[minIndex] = temp;
            }
            //如果最大元素的位置等于left，则将最大元素的位置更新为最小元素的位置。
            //因为上一步已经把最大元素换到了最小元素位置，所以需要重新设置下标
            if (maxIndex == left) {
                maxIndex = minIndex;
            }
            //如果最大元素的位置不等于right，则将最大元素与待排序序列的开头元素交换位置。
            //此处的开头是数值越来越小：... 5 6 9
            if (maxIndex != right) {
                int temp = arr[right];
                arr[right] = arr[maxIndex];
                arr[maxIndex] = temp;
            }
            left++;
            right--;
        }
    }

通过使用双指针的优化方式，可以减少交换操作的次数。在每一趟遍历中，同时找到最小元素和最大元素的位置，并根据情况进行交换操作。这样可以减少不必要的交换操作，提高排序的效率。同时，由于每一趟遍历中的交换操作次数减少，也减少了数据的移动次数，进一步提高了排序的效率。

相关概念
• 稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。
• 不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后 a 可能会出现在 b 的后面。
• 时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。
• 空间复杂度：是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。