选择排序Python怎么写

选择排序Python怎么写?

选择排序（Selection Sort）是一种简单直观的排序算法。它的基本思想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。以下是使用 Python 实现选择排序的详细介绍：

代码实现

def selection_sort(arr):
    # 获取数组的长度
    n = len(arr)
    # 遍历数组中的每一个元素
    for i in range(n):
        # 假设当前位置的元素是最小的
        min_idx = i
        # 从当前元素的下一个位置开始遍历，找到最小元素的索引
        for j in range(i + 1, n):
            if arr[j] < arr[min_idx]:
                min_idx = j
        # 将找到的最小元素与当前位置的元素交换
        arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]
    return arr

# 测试代码
arr = [64, 25, 12, 22, 11]
sorted_arr = selection_sort(arr)
print("排序后的数组:", sorted_arr)

代码解释

1. 外层循环：for i in range(n)，这个循环控制当前正在处理的元素位置，它会遍历数组中的每一个元素。
2. 假设最小元素：在每次外层循环开始时，假设当前位置 i 的元素是最小的，将其索引 i 赋值给 min_idx。
3. 内层循环：for j in range(i + 1, n)，从当前元素的下一个位置开始遍历数组，找到最小元素的索引。如果发现比当前假设的最小元素更小的元素，就更新 min_idx 为该元素的索引。
4. 交换元素：内层循环结束后，将找到的最小元素与当前位置 i 的元素进行交换。通过 arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i] 实现元素交换。
5. 返回结果：当外层循环结束时，数组就完成了排序，最后返回排序好的数组。

复杂度分析

• 时间复杂度：选择排序的时间复杂度是 O(n^2)，因为有两层嵌套的循环，对于长度为n 的数组，需要进行大约n(n-1)/2 次比较。
• 空间复杂度：选择排序只需要常数级的额外空间，空间复杂度为 O(1)，因为只需要几个额外的变量来存储索引和临时元素。

稳定性分析

选择排序是一种不稳定的排序算法。所谓不稳定，是指在排序过程中，相等元素的相对顺序可能会发生改变。例如，对于数组 [5, 8, 5, 2]，第一次选择最小元素 2 与第一个 5 交换后，两个 5 的相对顺序就发生了变化。