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**。
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。
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。
排序算法算是比较简单面试过程中遇到最多的算法，一般我们所说的排序算法往往指的是内部排序算法，即数据记录在内存中进行排序。
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选择排序的文章：https://blog.csdn.net/weixin_53041251/article/details/123054092
比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此也称为非线性时间比较类排序。非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此也称为线性时间非比较类排序。
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。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。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。
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。
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外排序 ：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行；
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。
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
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
选择法排序的思路是，从所有元素中选择最小的一个将其与第一个元素交换，然后从剩余元素中选择最小的一个将其与第二个元素交换，再从剩余元素中选择最小的一个将其与第三个元素交换，重复这个过程，直至不再有剩余元素。选择排序算法的时间复杂度为O(n^2)。选择法排序是不稳定的，在某种意义下相等的元素可能无法保持原来的相对顺序。
第四阶段我们进行深度学习(AI)，本部分（第一部分）主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解，通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果：
排序算法是一种将一组数据按照特定的规则进行排列的方法。排序算法通常用于对数据的处理，使得数据能够更容易地被查找、比较和分析。
算法就是计算或者解决问题的步骤。我们可以把它想象成食谱。要想做出特定的料理，就要遵循食谱上的步骤；同理，要想用计算机解决特定的问题，就要遵循算法。这里所说的特定问题多种多样，比如“将随意排列的数字按从小到大的顺序重新排列”“寻找出发点到目的地的最短路径”，等等。
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。
本文用Python实现了插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、直接选择排序、堆排序、归并排序、基数排序。
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。
算法这个东西其实在开发中很少用到，特别是web开发中，但是算法也很重要，因为任何的程序，任何的软件，都是由很多的算法和数据结构组成的。但是这不意味着算法对于每个软件设计人员的实际工作都是很重要的。每个项目特点和需求特殊也导致算法运用场景上不同。但是个人觉得算法运用的好的话会给自己在程序设计的时候提供比较好的思路。下面就对一些排序算法小结一下，就当做自己的一个笔记吧。
从第一篇《算法概要》开始，到此篇已经经历了将近四个月时间，常见的基础排序已经温习完成
概述 因为健忘，加上对各种排序算法理解不深刻，过段时间面对排序就蒙了。所以决定对我们常见的这几种排序算法进行统一总结。首先罗列一下常见的十大排序算法： 请点击此处输入图片描述 我们讨论的这八大排序算法的实现可以参考我的Github：SortAlgorithms，其中也包括了排序测试模块[Test.java]和排序算法对比模块[Bench.java]，大家可以试运行。 它们都属于内部排序，也就是只考虑数据量较小仅需要使用内存的排序算法，他们之间关系如下： 请点击此处输入图片描述 一、直接插入排序（In
许多人都说算法是程序的核心，一个程序的好于差,关键是这个程序算法的优劣。作为一个初级phper，虽然很少接触到算法方面的东西 。但是对于冒泡排序，插入排序，选择排序，快速排序四种基本算法，我想还是要掌握的。
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。
ps：上篇的动图数据结构反响不错，这次来个动图排序算法大全。数据结构与算法，齐了。
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。
最近几天在研究排序算法，看了很多博客，发现网上有的文章中对排序算法解释的并不是很透彻，而且有很多代码都是错误的，例如有的文章中在“桶排序”算法中对每个桶进行排序直接使用了Collection.sort()函数，这样虽然能达到效果，但对于算法研究来讲是不可以的。
排序是计算机内经常进行的一种操作，其目的是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。
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：
许多高级语言中都提供有排序函数，但是掌握一些经典排序算法的基本原理和编码方法还是很有必要，这个学习过程可以帮助我们更好的理解每种排序算法的设计思路，本篇博客将介绍9种十分经典的排序算法，提供了解释性语言JavaScript与编译型语言C的源代码。
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。
数据结构与算法 (Kotlin语言描述) 目录 1.Kotlin 概述 为什么用Kotlin? Kotlin快速入门 2.数据结构与算法基础 时间复杂度 空间复杂度 递归函数 3.数组
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。
冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a可能会出现在b的后面。 时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。 空间复杂度：是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。
一听到选择排序的词第一反应都是要通过选择来排序，那么我们的第一反应是不是对的呢，我们接下来验证一下，了解一下它的定义。简单选择排序：最简单的选择方法是顺序扫描序列中的元素，记住遇到的最小元素（一次扫描完毕就找到了一个最小的元素。反复扫描就能完成排序工作）。显然就是我们理解的那个意思，每次选择出序列最小的元素依次进行排序。
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，就是重新排列表中的元素，使表中的元素满足按关键字递增或递减的过程。为了査找方便，通常要求计算机中的表是按关键字有序的。
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。
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