了解选择排序算法（附Java示例）

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。

假设我们有一个待排序数组：

第一轮迭代：

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。

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]

• 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。

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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