Python 选择排序

一、简单选择排序

1.1 简单选择排序
  • 属于选择排序
  • 两两比较大小,找出极值(极大值或极小值)被放置在固定的位置,这个固定位置一般指的是某一端
  • 结果分为升序和降序排列
1.2 降序
  • n 个数从左至右,索引从 0 开始到 n-1,两两一次比较,记录大值索引,此轮所有数比较完毕,将大数和索引 0 数交换,若大数就是索引 0,不交换,第二轮,从 1 开始比较,找到最大值,将它和索引 1 位置交换,若它就在索引 1 位置则不交换,以此类推,每次左边都会固定下一个大数
1.3 升序
  • 和降序相反
示例.png
1.4 简单排序实现
nums = [1, 9, 8, 5, 6, 7, 4, 3, 2]
length = len(nums)

for i in range(length):
    maxindex = i
    for j in range(maxindex + 1, length):
        if nums[j] > nums[maxindex]:
            maxindex = j
    nums[i], nums[maxindex] = nums[maxindex], nums[i]
print(nums)

二、优化实现

2.1 二元选择排序,同时固定左边最大值和右边最小值
  • 优点
    • 减少迭代元素的次数
    • length//2,通过几次运算就可发现规律
    • 由于使用了负索引,为了计算方便,所以增加了转换为正索引
nums = [1, 9, 8, 5, 6, 7, 4, 3, 2]
length = len(nums)

for i in range(length // 2):
    maxindex = i
    minindex = -i -1
    minorigin = length + minindex
    for j in range(i + 1, length - i):   # 每次左右各减少一个
        if nums[j] > nums[maxindex]:
            maxindex = j
        if nums[-j -1] < nums[minindex]:
            minindex = -j -1
    else:
        minindex = length + minindex   # 调整为正索引
    if i != maxindex:
        nums[i], nums[maxindex] = nums[maxindex], nums[i]
        if i == minindex:
            minindex = maxindex   # 若最小值交换过,变更索引
    if minindex != minorigin:
        nums[minorigin], nums[minindex] = nums[minindex], nums[minorigin]
print(nums)
2.2 针对最大最小值相等优化
  • 若一轮比较后,极大值、极小值相等,说明比较的序列元素全部相等,则跳出循环
nums = [1, 9, 8, 5, 6, 7, 4, 3, 2]
length = len(nums)

for i in range(length // 2):
    maxindex = i
    minindex = -i -1
    minorigin = length + minindex
    for j in range(i + 1, length - i):   # 每次左右各减少一个
        if nums[j] > nums[maxindex]:
            maxindex = j
        if nums[-j -1] < nums[minindex]:
            minindex = -j -1
    if nums[maxindex] == nums[minindex]:   # 最大最小值相等,跳出循环
        break
    minindex = length + minindex   # 调整为正索引
    if i != maxindex:
        nums[i], nums[maxindex] = nums[maxindex], nums[i]
        if i == minindex:
            minindex = maxindex   # 若最小值交换过,变更索引
    if minindex != minorigin:
        nums[minorigin], nums[minindex] = nums[minindex], nums[minorigin]
print(nums)
2.3 针对 [1, 1, 1, 1, 2] 优化
  • 最小值两个均为 1,不需交换,针对此添加一个判断进行优化
nums = [1, 9, 8, 5, 6, 7, 4, 3, 2]
length = len(nums)

for i in range(length // 2):
    maxindex = i
    minindex = -i -1
    minorigin = length + minindex
    for j in range(i + 1, length - i):   # 每次左右各减少一个
        if nums[j] > nums[maxindex]:
            maxindex = j
        if nums[-j -1] < nums[minindex]:
            minindex = -j -1
    if nums[maxindex] == nums[minindex]:   # 最大最小值相等,跳出循环
        break
    minindex = length + minindex   # 调整为正索引
    if i != maxindex:
        nums[i], nums[maxindex] = nums[maxindex], nums[i]
        if i == minindex:
            minindex = maxindex   # 若最小值交换过,变更索引
    if minindex != minorigin and nums[minorigin] != nums[minindex]:   # 索引不同,值相等不需交换
        nums[minorigin], nums[minindex] = nums[minindex], nums[minorigin]
print(nums)

三、简单选择排序总结

  • 简单选择排序需要数据一轮轮比较,并在每一轮中发现极值
  • 没有办法知道当前轮是否已经达到排序要求,但是可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(n^2)
  • 减少交换次数,提高效率,性能略好与冒泡法
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