Python-简单选择排序、二元选择排序

1、简单选择排序

1.1、流程图

每一趟两两比较大小，找出极值（极大值或极小值）并放置到有序区的位置

 

1.2、核心算法

结果可为升序或降序排列，默认升序排列。以降序为例
扩大有序区，减小无序区。图中红色部分就是增大的有序区，反之就是减小的无序区
相邻元素依次两两比较，获得每一次比较后的最大值，并记住此值的索引
每一趟都从无序区中选择出最大值，然后交换到当前无序区最左端

1.3、算法实现代码

m_list = [
[1, 9, 8, 5, 6, 7, 4, 3, 2],
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]
]
nums=m_list[0]
length=len(nums)

count_iter=0
count_swap=0

for i in range(length-1):
    maxindex=i
    for j in range(i+1,length):
        count_iter+=1
        if nums[maxindex]<nums[j]:
            maxindex=j
    if maxindex!=i:
        nums[maxindex],nums[i]=nums[i],nums[maxindex]
        count_swap+=1
print(nums)
print(count_iter,count_swap)
# [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]
# 36 7

2、二元选择排序

2.1、算法说明

同时选择出每一趟的最大值和最小值，并分别固定到两端的有序区
减少迭代的趟数

2.2、实现代码

m_list = [
  [1, 9, 8, 5, 6, 7, 4, 3, 2],
  [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
  [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1],
  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
  [1, 1, 1, 2]
]
nums = m_list[1]
length = len(nums)

count_iter = 0
count_swap = 0

for i in range(length//2):
    maxindex=i
    minindex=-i-1
    for j in range(i+1,length-i):
        count_iter+1
        if nums[maxindex]<nums[j]:
            maxindex=j
        if nums[minindex]>nums[-j-1]:
            minindex=-j-1
    if nums[maxindex]==nums[minindex]:
        break
    if maxindex!=i:
        nums[maxindex],nums[i]=nums[i],nums[maxindex]
        count_swap+=1
        if i == length+minindex:
            minindex=maxindex-length
    if minindex != -i-1 and nums[minindex] != nums[-i-1]:
        nums[minindex], nums[-i-1]= nums[-i-1], nums[minindex]
        count_swap+=1       

print(nums)
print(count_iter, count_swap)

3、总结

简单选择排序需要数据一趟趟比较，并在每一趟中发现极值
没有办法知道当前这一趟是否已经达到排序要求，但是可以知道极值是否在目标索引位置上
遍历次数1,...,n-1之和n(n-1)/2
时间复杂度O(n2
)
减少了交换次数，提高了效率，性能略好于冒泡法