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。
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