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**。
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。
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
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。
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。
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。
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。
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：
「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。」
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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？
插入排序是一种简单直观的排序算法，它的基本思想是将待排序的元素逐个插入到已排序序列中的适当位置，直到全部元都插入完毕。插入排序包直接插入排序和希尔排序。
如果原始数组本来已经接近有序，只需要较少的比较交换次数即可完成排序。比如下面这个数组，只有7和8是逆序的：
题目： 设线性表中每个元素有两个数据项k1和k2,现对线性表按一下规则进行排序：先看数据项k1，k1值小的元素在前，大的在后；在k1值相同的情况下，再看k2，k2值小的在前，大的在后。满足这种要求的排序方法是（ ） A.先按k1进行直接插入排序，再按k2进行简单选择排序 B.先按k2进行直接插入排序，再按k1进行简单选择排序 C.先按k1进行简单选择排序，再按k2进行直接插入排序 D.先按k2进行简单选择排序，再按k1进行直接插入排序
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。
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。
Tip 为了演示更加清楚，本文中所有的动画都放慢了速度，因此GIF大小对比之前会有所增大，图片加载速度会变慢，如果你想获取所有的超清动画，在公众号回复 腾讯 可获得资料。
排序算法有很多种，甚至有很多都完全没有听过，我们最常见，也最经典的就是：冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序、计数排序、基数排序、桶排序。
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。
笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ，旨在入门数据结构与算法和方便以后复习。
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。
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。
排序算法在各种语言中都有已经封装好的API可使用了。但是排序算法内部怎么实现的？有哪些常用的排序算法我们还是需要了解一下的。
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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。
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。
总篇链接：https://laoshifu.blog.csdn.net/article/details/134906408
今天分享的是三种排序算法，在面试、实际编程中经常会碰到和使用到的，我会带领大家从分析排序算法技巧上以及代码实现上全面理解这一知识点的掌握。
稳定排序和不稳定排序内部排序和外部排序时间复杂度和空间复杂度算法一：选择排序算法二：二元选择排序法（选择排序改进）
选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序不是稳定的排序算法， 冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序是稳定的排序算法。
十大经典排序算法 排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。 排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，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
我们知道堆的结构是节点i的孩子为 2*i 和 2*i+1 节点，大顶堆要求父节点大于等于其 2 个子节点，小顶堆要求父节点小于等于其 2 个子节点。
一种是比较排序，时间复杂度O(nlogn) ~ O(n^2)，主要有：冒泡排序，选择排序，插入排序，归并排序，堆排序，快速排序等。
上一篇文章咱们已经聊过「 冒泡排序 」和「 插入排序 」了，今天我们来看一看「 选择排序 」。「 选择排序 」虽然在实际应用中没有「 插入排序 」广泛，但它也是我们学习排序算法中必不可少的一种。「 冒泡排序 」和「 插入排序 」都是在两层嵌套循环中慢慢比较元素，不停的调整元素的位置。而「 选择排序 」就比较直接了，属于不出手则已，一出手，相应的元素就必须要到位，元素的位置就不会再变了。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/115932.html原文链接：https://javaforall.cn
快速排序、希尔排序、堆排序、 直接选择排序不是稳定的排序算法，而基数排序、冒泡排序、 直接插入排序、折半插入排序、归并排序是稳定的排序算法
选择排序是不稳定的、原址的排序算法，其时间复杂度为 。选择排序不稳定的原因在于其在将找到的最小元素交换到有序序列尾部时改变了原来尾部元素与其他元素的相对位置。
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。
排序是工作和生活中非常常见的一个问题。现在已经有比较成熟的排序技术，被广泛地应用于各种程序语言或数据库中。不同的排序算法有不同的性能和适用场景，下面的视频对比了 9 种排序算法的性能表现。排序算法依次为选择排序、希尔排序、插入排序、归并排序、快速排序、堆排序、冒泡排序、梳排序、鸡尾酒排序。
排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，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。 常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、
2、在一趟选择中，如果当前元素比一个元素小，而该小的元素又出现在一个和当前元素相等的元素后面，那么交换后稳定性就被破坏了；
来源：SteveWang www.cnblogs.com/eniac12/p/5329396.html#s32 我们通常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。 排序算法大体可分为两种： 一种是比较排序，时间复杂度O(nlogn) ~ O(n^2)，主要有：冒泡排序，选择排序，插入排序，归并排序，堆排序，快速排序等。 另一种是非比较排序，时间复杂度可以达到O(n)，主要有：计数排序，基数排序，桶排序等。 这里我们来探讨一下常用的比较排序算法，非比较排序算法将在下一篇文章中介绍。下
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