算法原理

选择排序的基本思想是:在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。

时间复杂度

O(n²)

空间复杂度

O(1)

稳定性

不稳定

算法步骤

  1. 在未排序序列中找到最小(大)元素
  2. 将找到的最小(大)元素与未排序序列的第一个元素交换位置
  3. 在剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素
  4. 重复步骤2-3,直到所有元素排序完毕

代码实现

public class SelectionSort {
    public static void selectionSort(int[] arr) {
        int n = arr.length;
        
        // 找到数组中的最小元素并将其放到正确位置
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            // 找到未排序部分的最小元素
            int minIndex = i;
            for (int j = i + 1; j < n; j++) {
                if (arr[j] < arr[minIndex]) {
                    minIndex = j;
                }
            }
            
            // 将找到的最小元素与第一个元素交换
            int temp = arr[minIndex];
            arr[minIndex] = arr[i];
            arr[i] = temp;
        }
    }

    // 测试方法
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {64, 34, 25, 12, 22, 11, 90};
        System.out.println("排序前:");
        printArray(arr);

        selectionSort(arr);

        System.out.println("排序后:");
        printArray(arr);
    }

    static void printArray(int[] arr) {
        for (int value : arr) {
            System.out.print(value + " ");
        }
        System.out.println();
    }
}

应用场景

优缺点

优点

  • 实现简单,容易理解和编程
  • 原地排序算法,空间复杂度低
  • 交换次数少,最多进行n-1次交换

缺点

  • 时间复杂度高,无论数据初始状态如何都是O(n²)
  • 不稳定排序算法
  • 不适合大规模数据排序

算法可视化演示