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选择排序法

数据结构 数组
最坏时间复杂度 О(n²)
最优时间复杂度 О(n²)
平均时间复杂度 О(n²)
最坏空间复杂度 总共О(n)，需要辅助空间O(1)

文字描述：从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存在序列的最开始位置，然后在剩下的部分找最小（大）的元素，依次交换。

排序图像【来自维基百科】：

分析

例：

• 第一次查找，第一个位置处，找到最小的为 1 所以 8与 1交换。
• 第二次查找，第二个位置处，找到次小的为 2 所以在第二个位置的 6 与在第八个位置的 6交换。
• 以此类推，直到循环结束。

复杂度分析

选择排序的交换操作介于0和 (n-1) 次之间。选择排序的 比较操作 为 n(n-1)/2次。选择排序的赋值操作介于0和3(n-1) 次之间。

比较次数 O( ) ，比较次数与关键字的初始状态无关，总的比较次数N=(n-1) + (n-2) + ... + 1 = n x (n-1)/2  。交换次数 O(n) ,最好的情况是，已经有序，交换次数0次；最坏的情况是，逆序，交换n-1 次。交换次数比冒泡排序少，由于交换所需CPU时间比比较所需的CPU时间多，n 值较小的时候，选择排序比冒泡排序快。

原地操作几乎是选择排序的唯一优点，当空间复杂度要求较高时，可以考虑选择排序；实际使用的场合非常的罕见。

用Python实现如下

def selection_sort(list_num):
    for i in range(0, len(list_num) - 1):
        min_ = i
        for j in range(i + 1, len(list_num)):
            if list_num[j] < list_num[min_]:
                min_ = j
        list_num[i], list_num[min_] = list_num[min_], list_num[i] # swap

插入排序

数据结构 数组
最坏时间复杂度 O( )
最优时间复杂度 O(n)
平均时间复杂度 O( )
最坏空间复杂度 总共O(n) 需要辅助空间O(1)

文字描述：构建有序的序列，选取未排序的数据，在有序序列中扫描，找到相应的位置并插入，以此类推。

排序图像【来自维基百科】：

分析

例：

• 在第一次的开始选取的时候，默认 有序序列为 [8] ，然后 6与有序序列中的 8比较，之后的有序序列为 [6,8]
• 在第二次的开始选取的时候，默认 有序序列为[6,8] ，然后 3与有序序列中的 8比较交换，之后 3 与 6 比较交换。

以此类推得到最终结果

复杂度分析

如果目标是把 n 个元素的序列升序排列，那么采用 插入排序 存在最好情况和最坏情况。最好情况就是，序列已经是升序排列了，在这种情况下，需要进行的比较操作需 n-1 次即可。最坏情况就是，序列是降序排列，那么此时需要进行的比较共有 n(n-1) 次。插入排序的赋值操作是比较操作的次数减去 n-1 次，（因为n-1次循环中，每一次循环的比较都比赋值多一个，多在最后那一次比较并不带来赋值）。平均来说插入排序算法复杂度为O( ) 。因而，插入排序 不适合对于数据量比较大的排序应用。但是，如果需要排序的数据量很小，例如，量级小于千；或者若已知输入元素大致上按照顺序排列，那么插入排序还是一个不错的选择。插入排序在工业级库中也有着广泛的应用，在STL的sort算法和stdlib的qsort算法中，都将插入排序作为快速排序的补充，用于少量元素的排序（通常为8个或以下）。

用Python实现如下

def insetion_sort(list_num):
    n = len(list_num)
    if n == 1 : return 
    for i in range(1, n):
        for j in range(i, 0, -1):
            if list_num[j] < list_num[j - 1]:
                list_num[j - 1] , list_num[j] = list_num[j] , list_num[j - 1]
            else:
                break

优化实现

上面的实现方式每一次比较都会进行一次交换，元素的交换执行时间要比比较是更耗时的。
优化思路：判断当前元素是否应该在此位置，而不是每次都进行交换。

def insetion_sort_fix(list_num):
    n = len(list_num)
    if n == 1 : return 
    
    for i in range(1, n):
        tmp = list_num[i]
        for j in range(i, -1, -1):
            if list_num[j-1] > tmp:
                list_num[j] = list_num[j - 1]
            else:
                break
        list_num[j] = tmp

近乎有序的数据元素，插入排序要比O(nlogn) 更优，近乎于O(n) 。