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选择排序（Selection Sort）
文章目录 算法描述 动图演示 代码实现 算法分析 表现最稳定的排序算法之一，因为无论什么数据进去都是O(n2)的时间复杂度，所以用到它的时候，数据规模越小越好。 理论上讲，选择排序可能也是平时排序一般人想到的最多的排序方法了吧。 选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。 它的工作原理：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，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后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。 算法描述 n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。 只需要修改成对应的方法名就可以了 selectionSort(array); System.out.println(Arrays.toString(array)); } /** * Description: 选择排序
85530发布于 2021-07-13 - 来自专栏深入理解Java
选择排序算法（Selection Sort）
【选择排序算法基本思想和案例】 选择排序： 每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或者最大）的一个元素，顺序放在已经排好序的数列的后面，直到全部待排序的数据元素排完。 案例： 初始数组资源【63 4 24 1 3 15】 第一趟排序后【15 4 24 1 3】 63 第二趟排序后【15 4 3 1】 24 63 第三趟排序后【 1 4 3】15 24 63 第四趟排序后【 1 3】 4 15 24 63 第五趟排序后【 1】 3 4 15 24 63 算法主要代码： // 定义方法实现选择排序 public static ："); for (int i : array) { System.out.print(i + "\t"); } } // 定义方法实现选择排序 public static void selectionSort
79810发布于 2020-04-03 - 来自专栏专注研发
选择排序—简单选择排序（Simple Selection Sort）
简单选择排序的示例： ? int i) { int k = i; for(int j=i+1 ;j< n; ++j) { if(a[k] > a[j]) k = j; } return k; } /** * 选择排序 ; selectSort(a, 8); print(a,8,8); } 简单选择排序的改进——二元选择排序 简单选择排序，每趟循环只能确定一个元素排序后的定位。 我们可以考虑改进为每趟循环确定两个元素（当前趟最大和最小记录）的位置,从而减少排序所需的循环次数。改进后对n个数据进行排序，最多只需进行[n/2]趟循环即可。 for (i=1 ;i <= n/2;i++) { 04. // 做不超过n/2趟选择排序 05.
2.1K20发布于 2018-09-21 - 来自专栏编程进阶实战
C#选择排序（Selection Sort）算法
选择排序原理介绍 选择排序（Selection Sort）是一种简单的排序算法，其实现原理如下： 遍历待排序数组，从第一个元素开始。 在剩余的未排序部分中，找到比当前最小值还要小的元素，并更新最小值索引。 在遍历结束后，将找到的最小值与当前遍历位置的元素进行交换。 重复步骤2到4，直到排序完成。 C#代码实现 ///
/// 选择排序算法 /// public static void SelectionSortAlgorithmMain Console.Write(arr[i] + " "); } Console.WriteLine(); } 总结 选择排序算法的时间复杂度为 尽管其时间复杂度较高，但选择排序算法比较简单易懂，并且在某些特定情况下，例如对于小规模的数组来说，其性能可能表现得比其他高级排序算法要好。52430编辑于 2023-07-21 - 来自专栏常用算法专栏
常用的排序算法之选择排序（Selection Sort）
选择排序（Selection Sort） 原理 选择排序（Selection Sort）是一种简单直观的排序算法。 选择排序的起源并不明确，但它是计算机科学中最早提出的排序算法之一。 定义 选择排序是一种简单直观的排序算法。 以此类推，直到所有元素均排序完毕。 扩展应用 选择排序的思想可以扩展到选择K个最小（或最大）的元素，或者选择第K小的元素等问题上。 此外，选择排序的思想也可以用于一些更复杂的算法中，如堆排序和快速选择算法。 优缺点 优点： 实现简单直观，易于理解。 在数据规模较小的情况下，效率可以接受。 使用数据一步步举例 假设有一个数组[64, 25, 12, 22, 11]，我们使用选择排序来对其进行升序排序： 第一轮选择： 找到最小元素11，与第一个元素64交换位置。
52110编辑于 2025-04-05 - 来自专栏常用算法专栏
排序算法：冒泡排序(Bubble Sort)、选择排序(Selection Sort)、插入排序(Insertion Sort）、希尔排序(Shell Sort
（配合优化）二、选择排序（SelectionSort）1.核心思想每次从未排序部分中选出最小（或最大）元素，放到已排序部分的末尾。 arr[i]=arr[minIdx];arr[minIdx]=temp;}}}4.复杂度分析时间复杂度：始终为O(n²)空间复杂度：O(1)稳定性：❌不稳定（交换可能打乱相等元素顺序）5.优化方向双向选择排序 2.算法步骤选择一个gap序列（如：n/2,n/4,...,1）；对每个gap，将数组划分为gap个子序列（下标相差gap的元素为一组）；对每个子序列执行插入排序；缩小gap，重复步骤2~3，直到gap ，代码简洁适合中等规模数据（n<10,000）五、对比总结表算法最好时间平均时间最坏时间稳定性交换次数适用场景冒泡排序O(n)O(n²)O(n²)✅多教学、极小数据选择排序O(n²)O(n²)O(n²) /选择排序（效率太低）；插入排序常用于：快速排序的“小数组优化”（当子数组长度<10时切换为插入排序）；在线算法（数据流式到达）；希尔排序是早期高效排序代表，虽被快排/归并取代，但在嵌入式或无递归环境中仍有价值
30220编辑于 2026-04-19 选择排序（Selection Sort）详细教程：Java实现与优化
一、什么是选择排序？ 选择排序（Selection Sort）是一种简单的排序算法，其基本思想是通过不断地选择剩余部分中的最小（或最大）元素，并将其放到已排序部分的末尾，从而逐步形成有序序列。 选择排序的基本思想： 从待排序序列中选择最小（或最大）元素。 将选出的最小元素与当前未排序部分的第一个元素交换位置。 对剩余未排序的部分重复上述过程，直到所有元素都排序完成。 二、选择排序的工作原理 假设有一个数组 [64, 34, 25, 12, 22, 11]，我们使用选择排序对其进行排序。 稳定性： 选择排序不是稳定的排序算法。举个例子，如果数组中有相等的元素，选择排序可能会改变这些元素的相对顺序。 例如，排序数组 [5, 3, 5] 时，可能会将两个 5 元素的位置交换，因此它不是稳定排序。 五、选择排序的优化 虽然选择排序是一种简单的排序算法，但它并没有优化空间来减少时间复杂度。
39110编辑于 2026-01-21- 来自专栏总栏目
Selection Sort
Question Write a program of the Selection Sort algorithm which sorts a sequence A in ascending order. Sample Output 1 1 2 3 4 5 6 4 Sample Input 2 6 5 2 4 6 1 3 Sample Output 2 1 2 3 4 5 6 3 Meaning 实现选择排序的过程 ，并且输出选择排序过程中的排序次数 Solution 简单选择排序，每次在第二层无序区中找出一个最小的数，放到第一层的下标i处。 = i) { //为了防止最小数有两个，即最外层for循环i是最小数，无序区也有一个最小数，这样交换过来排序便不再稳定 swap(a[min], a[i]); sum++; } ，冒泡排序中的交换次数可以体现数列的错乱程度， 废江博客 , 版权所有丨如未注明 , 均为原创丨本网站采用BY-NC-SA协议进行授权 转载请注明原文链接：Selection Sort
58410编辑于 2022-09-05 - 来自专栏我的技术专刊
选择、插入排序、sort
#音视频开发之旅（26) 算法系列## 目录 选择排序 插入排序 STL中sort的实现 资料 收获 这一篇我们一起来学习实践下选择排序和插入排序，然后再一起分析下CPP的STL中排序算法的实现，结束排序算法的阶段 一、选择排序 假设一个下标对应的数组内容值为最小值（一般使用未确定的第一个），然后依次用这个值和后面的所有值进行对比大小，如果后面的值小于该值，先记录最小值的位置以及值，在不断后后续值进行比较，一次循环遍历后 冒泡排序事两两相邻对比，每次对比都可能触发交互，冒泡排序是通过数找位置。 选择排序则是先假设一个为最小值，然后用这个值和后面所有的内容一一进行比较大小，每轮进行一次交换。 选择排序是先确定位置，在找值。 他们的优点都是比较简单，但是缺点也都很明显，时间复杂度是O(n^2)。选择排序还会破环原来顺序的稳定性（即 有相同值时，通过选择排序相同值的前后顺序会被破坏）。 通过这四篇关于排序算法的的学习，我们理解了基础的选择排序、插入排序、冒泡排序、快速排序以及堆排序的原理和实现。
68310编辑于 2021-12-15 - 来自专栏专注研发
选择排序—堆排序（Heap Sort） 没看明白，不解释
堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。 基本思想： 堆的定义如下：具有n个元素的序列（k1,k2,...,kn),当且仅当满足 ? 时称之为堆。 称这个过程为堆排序。 因此，实现堆排序需解决两个问题： 1. 如何将n 个待排序的数建成堆； 2. 输出堆顶元素后，怎样调整剩余n-1 个元素，使其成为一个新堆。 算法的实现： 从算法描述来看，堆排序需要两个过程，一是建立堆，二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数，二是反复调用渗透函数实现排序的函数。 每次交换堆顶元素和堆中最后一个元素之后，都要对堆进行调整 HeapAdjust(H,0,i); } } int main(){ int H[10] = {3,1,5,7,2,4,9,6,10,8} ; cout<<"初始值："; print(H,10); HeapSort(H,10); //selectSort(a, 8); cout<<"结果："; print(H,10); } 分析
98620发布于 2018-09-21 - 来自专栏Java架构师必看
十大排序8–堆排序(Heap Sort）
堆排序 文章目录 堆排序 基本介绍 大顶堆举例说明 堆排序的基本思想: 简单的思路 代码实现 将一个数组(二叉树), 调整成一个大顶堆 //编写一个堆排序的方法 完整代码 总结: 图解: 基本介绍 堆排序是利用堆这种数据结构二设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,他的最好最坏,平均复杂度都为O(nlogn)， 它也是不稳定排序 堆是具有一下性质的完全二叉树:每个节点的值都大于或者等于其左右孩子节点的值 简单的思路 将无序序列构建成一个堆,根据升序降序需求选择大顶堆或小顶堆 将堆顶与末尾元素进行交换,将最大元素"沉"到数组末端 重新调整结构，使其满足堆定义，然后继续交换堆顶元素与当前末尾元素，反复执行调整 二叉树), 调整成一个大顶堆 //将一个数组(二叉树), 调整成一个大顶堆 /** * 功能： 完成 将 以 i 对应的非叶子结点的树调整成大顶堆 * 举例 int arr[] = {4, 6, 8, 5, 9}; => i = 1 => adjustHeap => 得到 {4, 9, 8, 5, 6} * 如果我们再次调用 adjustHeap 传入的是 i = 0 => 得到 {4, 9, 8,
66920发布于 2021-04-22 - 来自专栏全栈程序员必看
java8 list.sort 排序
// 对整数列表排序（升序） List<Integer> list = Arrays.asList(1, 4, 2, 6, 2, 8); list.sort(Comparator.naturalOrder ()); // 对整数列表排序（降序） List<Integer> list = Arrays.asList(1, 4, 2, 6, 2, 8); list.sort(Comparator.reverseOrder ()); // 按照List中对象的id属性升序 list.sort(Comparator.comparing(User::getId)) // 按照List中对象的id属性降序 list.sort(Comparator.comparing (User::getId).reversed()); // 多个条件升序 list.sort(Comparator.comparing(User::getId).thenComparing(User:: getDeId)); // Collection升序排序 Collections.sort(user, new Comparator(){ public int compare(User p1,
1.8K40编辑于 2022-09-21 - 来自专栏翻译scikit-learn Cookbook
Feature selection特征选择
最简单的思想是单变量选择，其他方法的运行则使用特征的联合。 特征选择的一个附加好处是它能减轻数据收集的负担，想象一下你在数据的一个子集上建立模型。 methods: 在单变量特征选择时，得分函数将再次占据最重要的位置。 How to do it...如何做 First, we need to import the feature_selection module: 首先，我们需要导入feature_selection 模块 from sklearn import feature_selection f, p = feature_selection.f_regression(X, y) Here, f is the f
1.2K00发布于 2019-12-18 - 来自专栏Cell的前端专栏
sort 排序
sort 使用#include<algorithm>头文件， sort（开始地址，结束地址，排序方式），其中第三参数可以没有，则默认为升序排序。 5 bool cmp(int a,int b){ return a>b;//表从大到小，即降序 } 假设自己定义了一个结构体 node 1 2 3 4 5 6 7 8 10 11 typedef struct node { int a; int b; double c; }note; 有一个 node 类型的数组 node arr[100]，想对它进行排序 就可以写这样一个比较函数： 以下是代码片段： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 bool cmp(node x,node y) { if(x.a! 实例：先降序再升序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
1.7K30编辑于 2022-02-24 - 来自专栏全栈程序员必看
js的sort排序方法_sort对象排序
sort() 方法用于对数组的元素进行排序,并返回数组。默认排序顺序是根据字符串Unicode码点。 语法：array.sort(fun)；参数fun可选。规定排序顺序。必须是函数。 注：如果调用该方法时没有使用参数，将按字母顺序对数组中的元素进行排序，说得更精确点，是按照字符编码的顺序进行排序。 简单点就是：比较函数两个参数a和b，返回a-b 升序，返回b-a 降序 //注：原数组发生改变 例： 1.不传参数，将不会按照数值大小排序，按照字符编码的顺序进行排序； var arr = ,age:10},{id:9,age:6},{id:2,age:8},{id:10,age:9}]; arr6.sort(function(a,b){ if(a.id === b.id){// // {id: 2, age: 8} // {id: 5, age: 4} // {id: 6, age: 10} // {id: 9, age: 6} // {id:
3.7K30编辑于 2022-09-21 - 来自专栏SAP Technical
ABAP选择屏幕(SELECTION SCREEN)解析
1： SELECTION-SCREEN BEGIN OF SCREEN XXX. ... SELECTION-SCREEN END OF SCREEN XXX. 选择屏幕的模块化，XXX是参数 :2：选择屏幕间相互调用 CALL SELECTION-SCREEN XXX STARTING AT X X. 3：子屏幕 AS SUBSCREEN.作为子屏幕的参数 4：选择屏幕的空行 SELECTION-SCREEN SKIP N. SELECTION-SCREEN BEGIN OF LINE. SELECTION-SCREEN COMMENT (12) mytext. SELECTION-SCREEN END OF LINE. INITIALIZATION.
1.7K10发布于 2020-11-27 - 来自专栏不温卜火
MapReduce快速入门系列(8) | Shuffle之排序(sort)——区内排序
上一篇博文讲了Shuffle排序的相关概念以及全排序的操作，这篇博文继续分享的是排序的另一种操作：区内排序。 一. 需求分析 基于前一个需求，增加自定义分区类，分区按照省份手机号设置。 1. 把原数据排序后 ? 2. 期望数据输出 ? 二.
58910发布于 2020-10-28 - 来自专栏全栈程序员必看
linux sort命令 排序,Linux sort排序方法
linux的sort命令，sort命令可以根据我们的需求完成从大到小或者从小到大的排序。 -k 选择哪个列进行排序，如果有分隔符必须参考分隔符一起使用。 [root@localhost wulaoer]# sort –debug -t $’\t’ -k3 -k2 -n wulaoer.txt sort: using ‘en_US.UTF-8’ sorting 300 May 2 python3 800 Jan 4 golong 800 Oct 1 Linux 1200 Mar vim排序 vim排序参数和sort排序参数是一样的，vim的排序也是在sort 第4列数据进行排序 1，12!sort -r -n -k4.1,5 从当前行以下20行按字母顺序排序 :.,+20!sort 从第一行开始，以第三列进行排序 :4,$!
6.8K40编辑于 2022-09-21 特征选择（Feature Selection）引言
在这篇文章中，您会了解到特征选择（feature selection），下一次您可以使用同种类型的方法和一个有制可循的清单，以供您在需要选择机器学习模型特征时使用。 [feature-selection.jpg] 特征选择引言 由 John Tann拍摄，保留部分权利 什么是特征选择 特征选择又被称为变量选择（variable selection）或者属性选择（attribute selection）。 过滤方法 过滤器特征选择方法应用统计度量来为每个特征分配评分，这些特征按照得分排序，选择保留或是从数据集中删除，这些方法通常是单变量的，并且独立地考虑这个特征或者考虑因变量。 使用“探针”方法的正向选择方法作为停止标准，或者使用0-norm嵌入式方法进行比较，按照步骤5的排序，使用增加的特征子集构造一个相同性质的预测因子序列。您是否可以匹配或改进一个较小的子集的性能?
4.3K60发布于 2018-02-07- 来自专栏全栈程序员必看
Java—Sort排序
Java中Sort排序是非常常用的方法，这一章我们主要来认识一下Sort的用法和相关的实现。 一、数组Sort排序 升序排序，直接使用Arrays.Sort方法，例如： int[] array = {10, 3, 6, 1, 4, 5, 9}; //正序排序 Arrays.sort(array) , 1, 4, 5, 9)); Collections.sort(list); System.out.println("集合正序排序："); for (Integer num : list) { = Collections.reverseOrder(); Collections.sort(list, reverseComparator); System.out.println("集合倒叙排序： "); for (Integer num : list) { System.out.println(num); } 返回： 集合倒叙排序： 10 9 6 5 4 3 1 三、集合Sort排序—自定义对象
1.4K30编辑于 2022-09-14
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