<sup id="m40ya"></sup>
  • 
    
  • <kbd id="m40ya"></kbd>
    <samp id="m40ya"></samp>
    <ul id="m40ya"></ul>
  • 更多精彩內容,歡迎關注:

    視頻號
    視頻號

    抖音
    抖音

    快手
    快手

    微博
    微博

    選擇排序詳解

    文檔

    選擇排序詳解

    選擇排序是一種簡單直觀的排序算法,無論什么數據進去都是 O(n?) 的時間復雜度。所以用到它的時候,數據規模越小越好。唯一的好處可能就是不占用額外的內存空間。
    推薦度:
    導讀選擇排序是一種簡單直觀的排序算法,無論什么數據進去都是 O(n?) 的時間復雜度。所以用到它的時候,數據規模越小越好。唯一的好處可能就是不占用額外的內存空間。
    .example-btn{color:#fff;background-color:#5cb85c;border-color:#4cae4c}.example-btn:hover{color:#fff;background-color:#47a447;border-color:#398439}.example-btn:active{background-image:none}div.example{width:98%;color:#000;background-color:#f6f4f0;background-color:#d0e69c;background-color:#dcecb5;background-color:#e5eecc;margin:0 0 5px 0;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;background-image:-webkit-linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px);background-image:linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px)}div.example_code{line-height:1.4em;width:98%;background-color:#fff;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;font-size:110%;font-family:Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;word-break:break-all;word-wrap:break-word}div.example_result{background-color:#fff;padding:4px;border:1px solid #d4d4d4;width:98%}div.code{width:98%;border:1px solid #d4d4d4;background-color:#f6f4f0;color:#444;padding:5px;margin:0}div.code div{font-size:110%}div.code div,div.code p,div.example_code p{font-family:"courier new"}pre{margin:15px auto;font:12px/20px Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;white-space:pre-wrap;word-break:break-all;word-wrap:break-word;border:1px solid #ddd;border-left-width:4px;padding:10px 15px}

    排序算法是《數據結構與算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分為內部排序和外部排序,內部排序是數據記錄在內存中進行排序,而外部排序是因排序的數據很大,一次不能容納全部的排序記錄,在排序過程中需要訪問外存。常見的內部排序算法有:插入排序、希爾排序、選擇排序、冒泡排序、歸并排序、快速排序、堆排序、基數排序等。以下是選擇排序算法:

    選擇排序是一種簡單直觀的排序算法,無論什么數據進去都是 O(n?) 的時間復雜度。所以用到它的時候,數據規模越小越好。唯一的好處可能就是不占用額外的內存空間了吧。

    1. 算法步驟

    首先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。

    再從剩余未排序元素中繼續尋找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。

    重復第二步,直到所有元素均排序完畢。

    2. 動圖演示

    代碼實現JavaScript 代碼實現實例 function selectionSort(arr) {? ? var len = arr.length;? ? var minIndex, temp;? ? for (var i = 0; i < len - 1; i++) {? ? ? ? minIndex = i;? ? ? ? for (var j = i + 1; j < len; j++) {? ? ? ? ? ? if (arr[j] < arr[minIndex]) { ? ? // 尋找最小的數? ? ? ? ? ? ? ? minIndex = j; ? ? ? ? ? ? ? ? // 將最小數的索引保存? ? ? ? ? ? }? ? ? ? }? ? ? ? temp = arr[i];? ? ? ? arr[i] = arr[minIndex];? ? ? ? arr[minIndex] = temp;? ? }? ? return arr;}Python 代碼實現實例 def selectionSort(arr):? ? for i in range(len(arr) - 1):? ? ? ? # 記錄最小數的索引? ? ? ? minIndex = i? ? ? ? for j in range(i + 1, len(arr)):? ? ? ? ? ? if arr[j] < arr[minIndex]:? ? ? ? ? ? ? ? minIndex = j? ? ? ? # i 不是最小數時,將 i 和最小數進行交換? ? ? ? if i != minIndex:? ? ? ? ? ? arr[i], arr[minIndex] = arr[minIndex], arr[i]? ? return arrGo 代碼實現實例 func selectionSort(arr []int) []int {? ? ? ? length := len(arr)? ? ? ? for i := 0; i < length-1; i++ {? ? ? ? ? ? ? ? min := i? ? ? ? ? ? ? ? for j := i + 1; j < length; j++ {? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if arr[min] > arr[j] {? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? min = j? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? }? ? ? ? ? ? ? ? }? ? ? ? ? ? ? ? arr[i], arr[min] = arr[min], arr[i]? ? ? ? }? ? ? ? return arr}Java 代碼實現實例 public class SelectionSort implements IArraySort {? ? @Override? ? public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {? ? ? ? int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);? ? ? ? // 總共要經過 N-1 輪比較? ? ? ? for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {? ? ? ? ? ? int min = i;? ? ? ? ? ? // 每輪需要比較的次數 N-i? ? ? ? ? ? for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {? ? ? ? ? ? ? ? if (arr[j] < arr[min]) {? ? ? ? ? ? ? ? ? ? // 記錄目前能找到的最小值元素的下標? ? ? ? ? ? ? ? ? ? min = j;? ? ? ? ? ? ? ? }? ? ? ? ? ? }? ? ? ? ? ? // 將找到的最小值和i位置所在的值進行交換? ? ? ? ? ? if (i != min) {? ? ? ? ? ? ? ? int tmp = arr[i];? ? ? ? ? ? ? ? arr[i] = arr[min];? ? ? ? ? ? ? ? arr[min] = tmp;? ? ? ? ? ? }? ? ? ? }? ? ? ? return arr;? ? }}PHP 代碼實現實例 function selectionSort($arr){? ? $len = count($arr);? ? for ($i = 0; $i < $len - 1; $i++) {? ? ? ? $minIndex = $i;? ? ? ? for ($j = $i + 1; $j < $len; $j++) {? ? ? ? ? ? if ($arr[$j] < $arr[$minIndex]) {? ? ? ? ? ? ? ? $minIndex = $j;? ? ? ? ? ? }? ? ? ? }? ? ? ? $temp = $arr[$i];? ? ? ? $arr[$i] = $arr[$minIndex];? ? ? ? $arr[$minIndex] = $temp;? ? }? ? return $arr;}C 語言實例 void swap(int *a,int *b) //交換兩個變數{? ? int temp = *a;? ? *a = *b;? ? *b = temp;}void selection_sort(int arr[], int len) {? ? int i,j;? ? ? ? for (i = 0 ; i < len - 1 ; i++) ? ? {? ? ? ? ? ? ? ? int min = i;? ? ? ? ? ? ? ? for (j = i + 1; j < len; j++) ? ? //走訪未排序的元素? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if (arr[j] < arr[min]) ? ?//找到目前最小值? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? min = j; ? ?//紀錄最小值? ? ? ? ? ? ? ? swap(&arr[min], &arr[i]); ? ?//做交換? ? ? ? }}C++實例 template //整數或浮點數皆可使用,若要使用物件(class)時必須設定大於(>)的運算子功能void selection_sort(std::vector& arr) {? ? ? ? for (int i = 0; i < arr.size() - 1; i++) {? ? ? ? ? ? ? ? int min = i;? ? ? ? ? ? ? ? for (int j = i + 1; j < arr.size(); j++)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if (arr[j] < arr[min])? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? min = j;? ? ? ? ? ? ? ? std::swap(arr[i], arr[min]);? ? ? ? }}C#實例 static void selection_sort(T[] arr) where T : System.IComparable{//整數或浮點數皆可使用? ? ? ? int i, j, min, len = arr.Length;? ? ? ? T temp;? ? ? ? for (i = 0; i < len - 1; i++) {? ? ? ? ? ? ? ? min = i;? ? ? ? ? ? ? ? for (j = i + 1; j < len; j++)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if (arr[min].CompareTo(arr[j]) > 0)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? min = j;? ? ? ? ? ? ? ? temp = arr[min];? ? ? ? ? ? ? ? arr[min] = arr[i];? ? ? ? ? ? ? ? arr[i] = temp;? ? ? ? }}Swift實例 import Foundation/// 選擇排序////// - Parameter list: 需要排序的數組func selectionSort(_ list: inout [Int]) -> Void {? ? for j in 0.. list[i] {? ? ? ? ? ? ? ? minIndex = i? ? ? ? ? ? }? ? ? ? }? ? ? ? list.swapAt(j, minIndex)? ? }}

    原文地址:https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm/blob/master/2.selectionSort.md

    參考地址:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%80%89%E6%8B%A9%E6%8E%92%E5%BA%8F

    以下是熱心網友對選擇排序算法的補充,僅供參考:

    熱心網友提供的補充1:

    Kotlin 實現

    class SelectionSort { 
        /** 
        * 拓展IntArray為他提供數據兩個數交換位置的方法 
        * @param i 第一個數的下標 
        * @param j 第二個數的下標 
        */ 
        fun IntArray.swap(i:Int,j:Int){ 
            var temp=this[i] 
            this[i]=this[j] 
            this[j]=temp 
        } 
        fun selectionSort(array: IntArray):IntArray{
            for (i in array.indices){ 
                //假設最小值是i 
                var min=i 
                var j=i+1 
                while (j in array.indices){ 
                    if (array[j]以上為選擇排序算法詳細介紹,插入排序、希爾排序、選擇排序、冒泡排序、歸并排序、快速排序、堆排序、基數排序等排序算法各有優缺點,用一張圖概括: 

    關于時間復雜度

    平方階 (O(n2)) 排序 各類簡單排序:直接插入、直接選擇和冒泡排序。

    線性對數階 (O(nlog2n)) 排序 快速排序、堆排序和歸并排序;

    O(n1+§)) 排序,§ 是介于 0 和 1 之間的常數。 希爾排序

    線性階 (O(n)) 排序 基數排序,此外還有桶、箱排序。

    關于穩定性

    穩定的排序算法:冒泡排序、插入排序、歸并排序和基數排序。

    不是穩定的排序算法:選擇排序、快速排序、希爾排序、堆排序。

    名詞解釋:

    n:數據規模

    k:"桶"的個數

    In-place:占用常數內存,不占用額外內存

    Out-place:占用額外內存

    穩定性:排序后 2 個相等鍵值的順序和排序之前它們的順序相同

    文檔

    選擇排序詳解

    選擇排序是一種簡單直觀的排序算法,無論什么數據進去都是 O(n?) 的時間復雜度。所以用到它的時候,數據規模越小越好。唯一的好處可能就是不占用額外的內存空間。
    推薦度:
    為你推薦
    資訊專欄
    熱門視頻
    相關推薦
    冒泡排序算法為什么問題 歸并排序算法復雜度 希爾排序算法c語言代碼 選擇排序算法的基本思想 簡述冒泡排序的過程 歸并排序遞歸算法具體解析 希爾排序算法流程圖 選擇排序法的規則 冒泡排序的口訣 歸并排序算法代碼 希爾排序算法圖解 簡單選擇排序例題 java實現冒泡排序 歸并排序算法思想 希爾排序怎么取增量 選擇排序法代碼 冒泡排序算法復雜度 合并排序和歸并排序 數據結構希爾排序例子 c語言選擇法排序講解 希爾排序代碼 歸并排序又叫什么排序 冒泡排序法代碼 簡單選擇排序c語言 希爾排序原理 歸并排序 java數組冒泡排序 直接選擇排序舉例子 數據結構希爾排序 歸并排序原理 冒泡排序流程圖表示 選擇排序法流程圖 希爾排序代碼怎么解釋 java歸并排序 冒泡排序算法步驟 簡單選擇排序算法圖解 希爾排序例子 歸并排序圖解 冒泡排序的原理 選擇排序算法流程圖
    Top 久久精品*5在热| 国产成人亚洲精品影院| 亚洲一区爱区精品无码| 国产精品亚洲av色欲三区| 亚洲AV无码久久精品成人| 国产亚洲精品美女久久久久| 四虎精品视频在线永久免费观看 | 精品亚洲成a人在线观看| 久久久免费的精品| 国产精品伦理久久久久久| 国内精品福利在线视频| 精品无码久久久久久尤物| 一本色道久久综合亚洲精品| 精品一区精品二区| 99偷拍视频精品一区二区| 91精品91久久久久久| 久久成人影院精品777| 亚洲精品视频免费| 国产精品亚洲专区无码不卡| 99视频精品国在线视频艾草| 无码国内精品人妻少妇| 天美传媒精品1区2区3区| 国产精品爱搞视频网站 | 精品无码久久久久国产| 久久精品无码一区二区三区| 精品久久人人妻人人做精品| 国产精品国产免费无码专区不卡| 国产精品合集一区二区三区 | 国产区香蕉精品系列在线观看不卡| 中文字幕色婷婷在线精品中| 久久久久成人精品一区二区 | 日本h在线精品免费观看| 日韩精品无码一区二区三区| 青青草国产精品久久| 日韩精品无码一区二区三区四区| 亚洲成人国产精品| 无码国模国产在线无码精品国产自在久国产 | 九九精品99久久久香蕉| 亚洲av永久无码精品漫画| 中文字幕精品无码一区二区| 国产精品亚洲玖玖玖在线观看|