选择排序
标签（空格分隔）： python-排序算法
目录
基本算法：一次确定一个最大值，或者最小值
# 简单选择排序 降序排列
lst = [1, 9, 2, 8, 7, 3, 6, 5, 4]
length = len(lst) # 计算长度
for i in range(length):
maxindex = i # 降序排列, 每次认为自己为最大值
for j in range(i+1, length):
if lst[j] > lst[maxindex]:
maxindex = j
if i != maxindex: # 当 i != maxindex 是, 再交换，可以减少几次交换
lst[i], lst[maxindex] = lst[maxindex], lst[i]
print("简单选择排序实现: {}".format(lst))
二元选择排序
- [x] 优化实现思路
- 同时固定左边最大值， 和右边最小值(降序排列)
- [x] 优点
- 减少元素迭代的次数
- [x] 时间复杂度为:
- O(n*(n/2))
算法优化: 一躺确定一个最大值，一个最小值
# 二元选择排序算法 降序排列
lst = [1, 9, 2, 8, 7, 3, 6, 5, 4]
length = len(lst)
for i in range(length//2): # 这里不是 length//2+1的原因是, 如果是奇数，极大值极小值交换就可以了，剩下的一定是中间值，或者，等于极大值或者极小值
maxindex = i
minindex = - i - 1
minorigin = minindex
for j in range(i+1, length-i): # 计算极值
if lst[j] > lst[maxindex]:
maxindex = j
if lst[-j-1] < lst[minindex]:
minindex = -j-1
# 实现交换
if i != maxindex:
lst[maxindex], lst[i] = lst[i], lst[maxindex]
# 如果初始的极大值的位置是极小值, 则极大值交换后, 会影响极小值的位置
if i == minindex or i == length + minindex:
# i == length + minindex 考虑的是 minindex是负索引的情况
minindex = maxindex
if minorigin != minindex:
lst[minorigin], lst[minindex] = lst[minindex], lst[minorigin]
print("二元选择排序实现: {}".format(lst))
算法改进: 如果再一轮中确认的最大值和最小值是同一个，则可以结束排序了
- [x] 改进思路
- 1、再二元选择排序中，如果在一轮比较中，极值相等，则可以可以确定排序已经完成，则可以提前跳出循环
- 2、如果最小值和待交换的值相等，则可以不用交换
- [x] 优点
- 减少迭代元素次数
- 减少元素交换次数
# 二元选择排序算法 降序排列
lst = [1, 9, 2, 8, 7, 3, 6, 5, 4]
length = len(lst)
for i in range(length//2): # 这里不是 length//2+1的原因是, 如果是奇数，极大值极小值交换就可以了，剩下的一定是中间值，或者，等于极大值或者极小值
maxindex = i
minindex = - i - 1
minorigin = minindex
for j in range(i+1, length-i): # 计算极值
if lst[j] > lst[maxindex]:
maxindex = j
if lst[-j-1] < lst[minindex]:
minindex = -j-1
# 优化点: 如果极大值和极小值相等，则排序已经完成
if lst[minindex] == lst[maxindex]:
break
# 实现交换
if i != maxindex:
lst[maxindex], lst[i] = lst[i], lst[maxindex]
# 如果初始的极大值的位置是极小值, 则极大值交换后, 会影响极小值的位置
if i == minindex or i == length + minindex:
# i == length + minindex 考虑的是 minindex是负索引的情况
minindex = maxindex
if minorigin != minindex and lst[minindex] != lst[minorigin]:
# 优化点：lst[minindex] != lst[maxindex], 如果值已经相同则可以不用交换了
lst[minorigin], lst[minindex] = lst[minindex], lst[minorigin]
print("二元选择排序实现: {}".format(lst))
简单选择排序总结
- [x] 简单选择排序需要数据一轮一轮比较，并再每一轮中发现极值
- [x] 没有办法知道当前轮是否已经达到排序要求，但是可以知道极值是否在目标索引位置上
- [x] 遍历次数 1，... n-1 之和, n(n-1)/2
- [x] 时间复杂度为: O(n*n)
简单选择排序和冒泡法的比较
- [x] 减少了交换次数，提高了效率，性能略高于冒泡法