关于如何评价洗牌质量的猜想 洗牌算法是卡牌类游戏中必须使用的算法，本质上说洗牌算法的目的是使某个给定的顺序更加的无序，因此出现了很多种洗牌算法。我们不重点讨论如何洗牌，我们将眼光关注于洗出的牌是否达到我们预期的要求，以及如何衡量洗出的牌无序的程度。首先先看一个简单有效的洗牌算法。 一、一个简单的洗牌算法 一个比较容易实现的洗牌算法是这样的，通过随机选出两张牌进行交换，通过多次这样的重复操作，就能达到洗牌的目的。事实证明这种洗牌方式还是比较可行，最重要的是比较简单，代码如下。 //洗牌算法，随机交换数组的两个
在之前的文章中，我们说了两个原地排序算法：插入排序和冒泡排序。分析两个算法的原理，也用代码实现了两个算法。最后，我们也从两个算法入手，引出了评价算法性能的两个重要指标：是否是原地排序算法和算法稳定性。今天我们再来说一种原地排序算法：** 选择排序**。
一、直接插入排序、冒泡排序和简单选择排序是最基本的排序方法，它们主要用于元素个数n（n<10000）不是很大的情形。
冒泡排序和选择排序是两种常用的排序算法，用于将一个无序列表按照特定顺序重新排列。本篇博客将介绍冒泡排序和选择排序的基本原理，并通过实例代码演示它们的应用。
提及选择排序算法，我是一点都不陌生，我大一上学期在 C 语言这门课程中学习到的两个算法，其中一个就是选择排序算法，另一个就是冒泡排序算法。
Carson带你学数据结构与算法系列： Carson带你学数据：线性表-数组、链表 Carson带你学数据：特殊的线性表-栈、队列 Carson带你学数据：串 Carson带你学数据：树 Carson带你学数据：二叉树 Carson带你学数据：图 Carson带你学数据：查找
选择排序（Selection Sort）是一种基于比较的排序算法。其基本思想是每次从未排序部分中选出最小（或最大）的元素，将其放在已排序部分的末尾。重复这一过程，直到所有元素都排序完成。
排序对于任何一个程序员来说，可能都不会陌生。你学的第一个算法，可能就是排序。大部分编程语言中，也都提供了排序函数。
例如： 下面的字符列表按其 ASCII 值的升序排序。也就是说，具有较小 ASCII 值的字符将比具有较高 ASCII 值的字符先放置。
直接选择排序是一种简单的排序算法。它的工作原理是每一次从未排序部分选出最小（或最大）的一个元素，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（或最大）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。这种算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n是待排序元素的数量，因此在处理大数据集时效率较低。然而，它的实现简单，对于小规模的数据排序是一个不错的选择。
今天 看了极客时间的 数据结构之美的专栏 有感而发 记录一下自己的 笔记 存在主观推断 不保证准确性
在计算机科学中，排序算法是基础且重要的主题之一。选择排序（Selection Sort）是其中一个简单但非常有用的排序算法。本文将详细介绍选择排序的原理和步骤，并提供Java语言的实现示例。
选择排序是一种简单直观的排序算法，它通过每次选择未排序部分的最小元素，并将其放置在已排序部分的末尾，从而逐步构建有序序列。
选择排序算法的实现思路有点类似插入排序，也分已排序区间和未排序区间。但是选择排序每次会从未排序区间中找到最小的元素，将其放到已排序区间的末尾。这样一来，当遍历完未排序区间，就意味着已经完成整个序列的排序了。图示如下：
序算法在编程领域中起着举足轻重的作用，在目标检索、机器学习、数值计算、图像处理等领域有着广泛。为了追本溯源，公众号特推出常用经典排序算法系列推文，让小伙伴们深入了解排序算法的实现原理，同时也提升matlab编程能力。
第一次选择后如下:1、4、4、2、5，此时顺序不变，第二次选择后如下:1、2、4、4、5，需要交换第一个4和2，所以两个4的相对顺序发生了变化，所以选择排序是一种不稳定的排序算法。
当我们需要对一组数据进行排序时，选择排序（Selection Sort）是一种简单但效率较低的排序算法。它的基本思想是每次从未排序的数据中选择最小（或最大）的元素，然后将其放置在已排序序列的末尾。通过重复这个过程，直到所有元素都被排序。
在生活休息时，有人喜欢打麻将。如果你也会打麻将，你一定会发现：在刚拿到牌的时候，牌的顺序一定是无序的，然后你就会按花色给牌进行排序。在进行排序时，如果你是习惯从小到大的顺序，你一定会将其中两张牌调换位置，并且重复这一步骤，直到排完序。而这里面也包含了一个排序算法—简单选择排序。
摘要：排序算法太多了，很多甚至连名字你都没听过，比如猴子排序、睡眠排序等。最常用的：冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、计数排序、基数排序、桶排序。根据时间复杂度，我们分三类来学习，今天要讲的就是 冒泡、插入、选择 排序算法。
选择排序就是从待排序的元素中选择最小（最大）的元素，将其放在有序序列的相应位置，使这些元素构成有序序列。选择排序主要有两种：简单选择排序和堆排序。
之前的文章咱们已经聊过了「 数组和链表 」、「 堆栈 」、「 队列 」和「 递归 」，这些要么是基础的数据结构，要么就是巧妙的编程方法。从今天起咱们来进入真正的算法阶段，看一看“排序算法”。排序算法有很多，如：「冒泡排序」、「插入排序」、「选择排序」、「希尔排序」、「堆排序」、「归并排序」、「快速排序」、「桶排序」、「计数排序」、「基数排序」等等。
选择排序（Selection Sort）是一种简单的排序算法，它的基本思想是在未排序的部分中选择最小（或最大）的元素，然后将其放在已排序部分的末尾。选择排序不同于冒泡排序，它不需要反复交换元素，因此在某些情况下可能比冒泡排序更快。本文将详细介绍选择排序的工作原理和Python实现。
/** * 排序算法-选择排序 * 选择排序（Selection Sort）算法也是比较简单的排序算法，其思路比较直观。选择排序算法在每一步中选取最小值来重新排列，从而达到排序的目的。 * 选择排序算法通过选择和交换来实现排序，其排序流程如下： * （1）首先从原始数组中选择最小的1个数据，将其和位于第1个位置的数据交换。 * （2）接着从剩下的n-1个数据中选择次小的1个数据，将其和第2个位置的数据交换。 * （3）然后不断重复上述过程，直到最后两个数据完成交换。至此，便完成了对原始数组的从小
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。坚信学会如何思考一个算法比单纯地掌握100个知识点重要100倍。本着严谨和准确的态度，目标是撰写实用和启发性的文章，欢迎您的关注，让我们一起进步吧。 01 — 你会学到什么？ 彻底弄明白常用的排序算法的基本思想，算法的时间和空间复杂度，以及如何选择这些排序算法，确定要解决的问题的最佳排序算法，上个推送总结了冒泡排序和其改进后的快速排序这两个算法，下面总结直接选择排序到堆排序的改进，后面再继续总结插入排序、希尔排序、归并排序和基数排序。 02 — 讨论的问题是什么？
「冒泡排序（bubble sort）过程包含多次冒泡操作，每一次冒泡操作都会遍历整个数组，依次比较相邻元素，不符合大小关系则互换位置，直到无元素需要交换。」
代码如下 def selectionSort(x): i = 0 while i < len(x) - 1: minindex = i j = i + 1 while j < len(x) : if x[minindex] > x[j]: minindex = j j+= 1 if minindex != i: swap(x,i,minindex) i+= 1 return x 函数包括一个嵌套的循环，对于大小为n的列表，外围的循环执行n-1次，内部循环的次数从n-1递减到1，因此，选择排序在各种情况下的复杂度为平方阶，运行结果如下
本篇开始学习排序算法。排序与我们日常生活中息息相关，比如，我们要从电话簿中找到某个联系人首先会按照姓氏排序、买火车票会按照出发时间或者时长排序、买东西会按照销量或者好评度排序、查找文件会按照修改时间排序等等。在计算机程序设计中，排序和查找也是最基本的算法，很多其他的算法都是以排序算法为基础，在一般的数据处理或分析中，通常第一步就是进行排序，比如说二分查找，首先要对数据进行排序。在Donald Knuth 的计算机程序设计的艺术这四卷书中，有一卷是专门介绍排序和查找的。
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
今天分享给您的是三种初级排序算法，但绝对也是经典排序算法。平时，当我们遇到需要排序的问题时，也许第一反应就是xxx.Sort()。太多的库函数为我们实现了排序的过程，其中的算法可能也会比今天谈到的排序算法高效的多，简单的调用，这种高效便为我们提供了服务，但今天我们为什么还要提及这些算法呢？ 知其然也需知其所以然，打开黑箱子的过程就是我们进步的过程。这些算法虽然很初级，但却是很多复杂排序算法的基石，他们会作为中间过程出现在复杂排序算法中。于是学习这些初级排序算法绝对是一个明智的选择。
选择排序算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n是待排序数组的大小。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。
实验方法：随机生成1000条（0-999）整数数据。分别对其在不同数据量进行排序10次。统计平均时间。
计算机先驱奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德(Robert W．Floyd）和威廉姆斯(J．Williams）在1964年共同发明了堆排序算法。
直接选择排序算法思想 无序数组a[0…n-1]，第一次从a[0]~a[n-1]中选取最小值，与a[0]交换，第二次从a[1]~a[n-1]中选取最小值，与a[1]交换，….，第i次从a[i-1]~a[n-1]中选取最小值，与a[i-1]交换，…..，第n-1次从a[n-2]~a[n-1]中选取最小值，与a[n-2]交换，总共通过n-1次，得到一个按关键字从小到大排列的有序序列· 直接选择排序算法过程如下: 给定n=7，数组a中的7个元素为[8,3,2,1,7,4,6] 初始状态 [ 8 3 2 1 7
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选择排序算法的实现思路有点类似插入排序，也分已排序区间和未排序区间。但是选择排序每次会从未排序区间中找到最小的元素，将其放到已排序区间的末尾。
或许你已经学过了这些常见的排序算法，或者你看过了别人写的文章，但是这篇文章绝对不会浪费你的时间，一定会有所收获的。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
首先介绍各个排序算法的设计思路以及给出各个算法的伪代码，再通过伪代码具体实现每个排序算法。
● 基础 ● 编码简单，易于实现，是一些简单情景的首选 ● 在一些特殊情况下，简单的排序算法更有效 ● 简单的排序算法思想衍生出复杂的排序算法 ● 作为子过程，改进更复杂的排序算法
冒泡排序是一种基础的排序算法，通过重复地交换相邻元素来工作，如果它们的顺序错误就互换位置，直到没有元素需要交换。
关于排序算法的重要性我就不啰嗦了，不重要你也遇不到这篇文章。安利一个学习算法免费看动画的网站，该文的动图都来自这个网站 https://visualgo.net/zh/sorting ，感谢站长。
[导读] 前面文章改变世界的5大算法，一文中提到快速排序算法对世界影响巨大，估计很多人不以为然，本文来尝试解读一下为啥。
冒泡排序是一种极其简单的排序算法，也是我所学的第一个排序算法。它重复地走访过要排序的元素，依次比较相邻两个元素，如果他们的顺序错误就把他们调换过来，直到没有元素再需要交换，排序完成。这个算法的名字由来是因为越小(或越大)的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
现在IT这块找工作，不会几个算法都不好意思出门，排序算法恰巧是其中最简单的，我接触的第一个算法就是它，但是你知道怎么分析一个排序算法么？有很多时间复杂度相同的排序算法，在实际编码中，那又如何选择呢？下面我们带着问题一起学习一下。
而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。
我们知道，时间复杂度反应的是数据规模 n 很大的时候的一个增长趋势，所以它表示的时候会忽略系数、常数、低阶。但是实际的软件开发中，我们排序的可能是 10 个、100 个、1000 个这样规模很小的数据，所以，在对同一阶时间复杂度的排序算法性能对比的时候，我们就要把系数、常数、低阶也考虑进来。
排序算法是计算机科学中的重要部分，它们在数据处理和算法设计中起着关键作用。在C语言编程开发中，掌握不同的排序算法及其实现方法对于提高代码质量和性能至关重要。本文将围绕C语言中的排序算法展开讨论，介绍几种常见的排序算法及其实现方法。
在前面的文章中，其实已经把效率比较高的排序算法给分析过了，比如比较通用的快排，归并排序和堆排，还有用于特定场景的计数排序等。本篇我们把剩下的几种效率一般的排序算法给介绍一下，分别是插入排序，希尔排序和选择排序。
其实有很多同学对于算法的时间复杂度有点模糊，分不清什么所谓的 O(n),O(nlogn),O(logn)...等，也许下图对一些人有一些更直观的认识。
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