选择排序算法详解及java实现
选择排序是一种简单的排序算法，其核心思想是在未排序序列中找到最小（或最大）元素，将其与未排序序列的第一个元素交换位置，然后重复此过程，直到整个序列有序。
选择排序的工作原理
假设我们有一个待排序数组：
第一轮迭代：
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目标是找到最小元素并将其放置在数组的起始位置。我们首先将第一个元素设为最小值：
然后，依次与剩余元素比较，更新最小值：
最终找到最小元素1：
将最小元素与第一个元素交换：
第一轮迭代完成，第一个元素已排序。
后续迭代：
重复上述步骤，每次迭代都将未排序部分的最小元素放到已排序部分的末尾。
经过n-1轮迭代（n为数组长度），数组排序完成。
选择排序的Java实现
public class SelectionSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {8, 2, 6, 4, 9, 1};
System.out.println("Unsorted array: " + java.util.Arrays.toString(arr));
selectionSort(arr);
System.out.println("Sorted array: " + java.util.Arrays.toString(arr));
}
public static 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;
}
}
int temp = arr[minIndex];
arr[minIndex] = arr[i];
arr[i] = temp;
}
}
}
运行结果：
Unsorted array: [8, 2, 6, 4, 9, 1] Sorted array: [1, 2, 4, 6, 8, 9]
选择排序的复杂度分析
- 时间复杂度: O(n²)，无论最佳、平均还是最坏情况，时间复杂度都是O(n²)。这是因为算法需要嵌套循环进行比较和交换操作。
- 空间复杂度: O(1)，选择排序是一种原地排序算法，它只需要常数级的额外空间。
结论
选择排序算法简单易懂，但效率较低，不适合处理大型数据集。 对于小型数据集或对算法复杂度要求不高的场景，选择排序可以是一个不错的选择。 对于大型数据集，建议使用效率更高的排序算法，例如归并排序或快速排序。
