算法一看就懂之「 选择排序 」
上一篇文章咱们已经聊过和了,今天我们来看一看「 选择排序 」。「 选择排序 」虽然在实际应用中没有「 插入排序 」广泛,但它也是我们学习排序算法中必不可少的一种。「 冒泡排序 」和「 插入排序 」都是在两层嵌套循环中慢慢比较元素,不停的调整元素的位置。而「 选择排序 」就比较直接了,属于不出手则已,一出手,相应的元素就必须要到位,元素的位置就不会再变了。
下面我们来详细了解下一下它的逻辑。
一、「 选择排序 」是什么?
选择排序 也是一种很简单的排序算法,它的思路也是将一组待排序的数据,分成2段,一段是“已排序”了的数据,另一段是“未排序”的数据。当然,在最开始的时候,“已排序”区段里是没有数据的。排序开始后,每次都从“未排序”的数据中取出一个最小的元素(注意,这里是取最小的元素,这一点与「 插入排序 」是不同的),然后将这个最小的元素插入到“已排序”数据中末尾元素的后面(这里其实是将这个最小元素与“已排序”数据的末尾紧邻的下一位元素进行交换),这样保持了“已排序”中的数据永远是有序的。一直这么循环的去处理,直到所有的“未排序”的数据都已交换完,则整个排序全部完成。
下面用图示例讲解一下:
(图片来源网络)
从上图可以看到,初始数组是
元素 | 29 | 72 | 98 | 13 | 87 | 66 | 52 | 51 | 36 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
下标 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
要对这个数组进行从小到大排序,默认初始状态是全部无序的,因此对这个数组开始遍历找最小元素。
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第一遍大循环时,在整个数组中找到最小元素“13”,将这个最小元素“13”与数组的开头位置元素“29”进行交换。交换后数组为:
元素 13 72 98 29 87 66 52 51 36 下标 0 1 2 3 4 5 6 7 8 -
第二遍大循环时,元素“13”属于“已排序”区段了,剩下所有元素都属于“未排序”的区段。从剩下元素中找到最小元素“29”,将这个最小元素“29”与元素“72”进行交换(因为元素“72”是已排序数组紧邻的后一位元素),交换后数组为:
元素 13 29 98 72 87 66 52 51 36 下标 0 1 2 3 4 5 6 7 8 -
第三遍大循环时,“已排序”区段里已经有元素“13”、“29”了,剩下其它元素都属于“未排序”的。从剩下元素中找到最小元素“36”,将这个最小元素“36”与元素“98”进行交换(因为元素“98”是已排序数组紧邻的后一位元素),交换后数组为:
元素 13 29 36 72 87 66 52 51 98 下标 0 1 2 3 4 5 6 7 8 -
第四遍大循环时,“已排序”区段里已经有元素“13”、“29”、“36”了,剩下其它元素都属于“未排序”的。从剩下元素中找到最小元素“51”,将这个最小元素“51”与元素“72”进行交换(因为元素“72”是已排序数组紧邻的后一位元素),交换后数组为:
元素 13 29 36 51 87 66 52 72 98 下标 0 1 2 3 4 5 6 7 8 -
第五遍大循环时,“已排序”区段里已经有元素“13”、“29”、“36”、“51”了,剩下其它元素都属于“未排序”的。从剩下元素中找到最小元素“52”,将这个最小元素“52”与元素“87”进行交换(因为元素“87”是已排序数组紧邻的后一位元素),交换后数组为:
元素 13 29 36 51 52 66 87 72 98 下标 0 1 2 3 4 5 6 7 8 -
第六遍大循环时,“已排序”区段里已经有元素“13”、“29”、“36”、“51”、“52”了,剩下其它元素都属于“未排序”的。从剩下元素中找到最小元素“66”,发现这个最小元素“66”已经是位于已排序数组紧邻的后一位元素了,因此无需交换,数组保持不变:
元素 13 29 36 51 52 66 87 72 98 下标 0 1 2 3 4 5 6 7 8 -
第七遍大循环时,“已排序”区段里已经有元素“13”、“29”、“36”、“51”、“52”、“66”了,剩下其它元素都属于“未排序”的。从剩下元素中找到最小元素“72”,将这个最小元素“72”与元素“87”进行交换(因为元素“87”是已排序数组紧邻的后一位元素),交换后数组为:
元素 13 29 36 51 52 66 72 87 98 下标 0 1 2 3 4 5 6 7 8 -
第八遍大循环时,“已排序”区段里已经有元素“13”、“29”、“36”、“51”、“52”、“66”、“72”了,剩下其它元素都属于“未排序”的。从剩下元素中找到最小元素“87”,发现这个最小元素“87”已经是位于已排序数组紧邻的后一位元素了,因此无需交换,数组保持不变:
元素 13 29 36 51 52 66 72 87 98 下标 0 1 2 3 4 5 6 7 8 -
第九遍大循环时,“已排序”区段里已经有元素“13”、“29”、“36”、“51”、“52”、“66”、“72”、“87”了,剩下未排序的元素只有“98”这一个了,直接保持其位置不变即可,即,此时全部排序完成,数组最终状态为:
元素 13 29 36 51 52 66 72 87 98 下标 0 1 2 3 4 5 6 7 8
下面我们来看一个选择排序的代码示意:
算法题:对数组arr进行从小到大的排序,假设数组arr不为空,arr的长度为n
思路:采用选择排序方法
public void selectionSort(int[] arr){
int i,j;
int n = arr.length;
//每一次大循环都能找出剩余元素的最小值
for(i=0; i<n; i++){
//min变量是用于存放最小值的下标的,在刚开始的时候,假设位置i是最小值,初始时将i赋值给min
int min = i;
//子循环是用于比较大小,从i的后面一位开始遍历,遍历后面所有元素
for(j=i+1; j<n; j++){
//如果有元素小于min位的值,则将此元素的下标赋值给min
if(arr[j] < arr[min]){
min = j;
}
}
//如果min不等于i,说明刚在在子循环里,找到了最小值,则需要交换元素位置
if(min!=i){
//swap方法是用于交换数组中2个位置的值(传入数组、下标),swap方法省略不写了。
swap(arr,min,i);
}
}
}
二、「 选择排序 」的性能怎么样?
我们按照之前文章中讲到的排序算法评估方法来对「 选择排序 」进行一下性能评估:
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时间复杂度:
选择排序原理就是在两层嵌套循环里进行对比和交换,所以简单来讲,其一般情况下的时间复杂度就是O(n*n)了。但如果仔细去分析的话,就得看具体的数据情况。但无论数据情况是怎样的,其元素比较的次数是一样的,因此无论是最好情况还是最坏情况,它的元素比较次数没区别。那再看看元素交换次数,如果待排序的数据本身就是有序的,其根本不需要交换元素,交换次数为0,但如果待排序的数据全部都是逆序的,那需要做n-1次元素交换。
因此,其选择排序的最好、最坏、平均情况下,其时间复杂度都是:O(n*n)。
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空间复杂度:
选择排序完全就是比较和交换数据,只需要一个辅助空间用来存储待比较的元素的小标,并没有消耗更多的额外空间,因此其空间复杂度是O(1)。
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排序稳定性:
选择排序算法不是稳定性排序算法。这里再解释一下稳定性排序是指:2个相等的元素,在排序前的相对前后位置和排序完成后的,相对前后位置保持一致。
选择排序为啥不是稳定性排序呢,举个例子:数组 6、7、6、2、8,在对其进行第一遍循环的时候,会将第一个位置的6与后面的2进行交换。此时,就已经将两个6的相对前后位置改变了。因此选择排序不是稳定性排序算法。
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算法复杂性:
选择排序的算法无论是其设计思路上,还是代码的编写上都不复杂,其算法复杂性是较为简单的。
以上,就是对数据结构中「 选择排序 」的一些思考,您有什么疑问吗?
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