--- comments: true --- # 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: 1. 初始状态下,所有元素未排序,即未排序(索引)区间为 $[0, n-1]$ 。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 === "<1>" ![选择排序步骤](selection_sort.assets/selection_sort_step1.png) === "<2>" ![selection_sort_step2](selection_sort.assets/selection_sort_step2.png) === "<3>" ![selection_sort_step3](selection_sort.assets/selection_sort_step3.png) === "<4>" ![selection_sort_step4](selection_sort.assets/selection_sort_step4.png) === "<5>" ![selection_sort_step5](selection_sort.assets/selection_sort_step5.png) === "<6>" ![selection_sort_step6](selection_sort.assets/selection_sort_step6.png) === "<7>" ![selection_sort_step7](selection_sort.assets/selection_sort_step7.png) === "<8>" ![selection_sort_step8](selection_sort.assets/selection_sort_step8.png) === "<9>" ![selection_sort_step9](selection_sort.assets/selection_sort_step9.png) === "<10>" ![selection_sort_step10](selection_sort.assets/selection_sort_step10.png) === "<11>" ![selection_sort_step11](selection_sort.assets/selection_sort_step11.png) 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 &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" /* 选择排序 */ void selectionSort(int nums[], int n) { // 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#" ```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" /* 选择排序 */ void selectionSort(List 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; } } ``` ## 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。 ![选择排序非稳定示例](selection_sort.assets/selection_sort_instability.png)

Fig. 选择排序非稳定示例