选择排序

选择排序

·稳定性分析：

不稳定排序：交换操作可能改变相同元素的相对顺序‌

·时间复杂度分析：

1.最坏情况‌：O(n²)，无论数据初始状态如何，都需要两层嵌套循环遍历整个数组‌
‌2.平均情况‌：O(n²)，与最坏情况相同‌
3.最好情况‌：O(n²)，即使数组已排序仍需完整遍历‌

·空间复杂度分析：

O(1)：原地排序，仅需常数级额外空间‌

·适用场景：

1.小型数据集或内存受限环境‌
2.对稳定性无要求的场景‌

·对比其他排序算法

特性	选择排序	插入排序	快速排序
平均时间复杂度	O(n²)	O(n²)	O(n log n)
最坏时间复杂度	O(n²)	O(n²)	O(n²)
稳定性	❌ 不稳定	✅稳定	✅稳定
空间复杂度	O(1)	O(1)	O(log n)

python代码：

def selection_sort(arr):
    n = len(arr)                                        # 获取数列长度

    for i in range(n):
        mid_index = i                                   # 先预设无序数列中，最小值为arr[i]
        for j in range(i+1, n):                         # 控制排序范围，0-i为有序数列不需要排序
            if arr[mid_index] > arr[j]:                 # 寻找无序数列中最小值
                mid_index = j
        arr[i], arr[mid_index] = arr[mid_index], arr[i] # 排序关键，将无序最小值和当前arr[i]交换
    
    return arr
s = [97,52,51,75,13,89,34,55,40,40]
print(selection_sort(s))