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只需要遍历寻找最小的数，并保存最小数的索引。遍历完之后，让最小数和已排序序列的末尾互换位置即可。
那么接下来就是选择排序： 选择排序就是先选数组中最大的一个，再选剩下中的最大一个，如此反复直到最后一个，其思想就是平时我们的一般正常的排序思想。 接下来用JS代码来实现： 1 //选择排序 2 function SelectionSort(arr){ 3 for(var i=0;i<arr.length-1;i++){ //要循环的次数 4 var temp=i;//默认的最小数 5 for(var j=i+1
HTML5学堂-码匠：数据快速的计算与排序，与前端页面性能有直接的关系。由于排序的算法有很多，在本次“算法系列”的分享当中，我们先从简单易上手的选择排序法开始，其它的排序算法会随后陆续跟大家一起分享。 算法的基本概念 算法是什么，它有何作用 为解决一个问题而采取的方法和步骤，称为算法。 我们可以把算法看成一本“福字剪纸教程”，其中每一种算法就是剪纸教程中的一种包含“固定步骤”的剪纸方法，使用者只要按照步骤进行剪纸，就可以剪出好看的福字。 之所以有这么多的算法，在于不同算法解决问题的效率各有不同，适合不同的场
第一道题目前星球内提交作业 90 多人次：作业榜第一名上午时被点赞就11次，总结算法的两个优化点，代码也很简洁，确实值得赞：
选择排序 前言 选择排序，作为经典的排序算法。与冒泡排序一样，在面试中也常常会被问到，如果你没有掌握，那面试也就结束了? 本文采用图文的方式讲解选择排序的特点，分步骤讲解js的实现思路以及相对应的代码
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。
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。
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。
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。
选择排序（Selection Sort）的基本思想是不断地从数组当中未排序的部分选取关键字最小的记录，并将该记录作为已排序部分的最后一个记录（考虑升序排列的情况）。算法主要就是维护一个给定数组的两个子数组：
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。
1.选择排序 根据上一篇文章讲到的插入排序和冒泡排序，我们把选择排序的数组也分为已排序部分和未排序部分。 图解选择排序 在用图来讲解选择排序之前，我们要先了解选择排序的规则。 选择排序的规则 就是重复
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。
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。
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。
总篇链接：https://laoshifu.blog.csdn.net/article/details/134906408
排序，我想大家一定经历过或者正在经历着。或许你不懂算法，对排序算法一无所知，但是你一定用过一些第三方库的api来一键排序，那么，在你享受便捷的同时，你是否想过它的底层是如何实现的？这样的算法实现方式是不是最好的？还有没有其它的可能性来实现更快速的排序？那么，希望这一篇文章过后。对于排序算法，你不会再觉得陌生和迷惑。
很多算法只有在数据经过排序后才管用，比如我们之前学习的二分查找。当然，很多语言都内置了排序算法，比如Python中的sort()函数和sorted()函数。我们可以直接调用内置函数完成排序，而不需要从
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。
选择排序是一种简单排序算法。这是一个基于位置比较的算法，通常实现是左边是已经排好序的元素列表，右边是待排序的元素。当然，一开始的时候，我们认为都是未经排序的。
PHP数据结构（二十三）——选择排序 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 选择排序的基本思想，是每一趟在n-i+1（i=1,2…n-1）个记录中选取关键字最小的记录作为第i个记录。选择排序分为简单选择排序、树形选择排序、堆排序。 二、简单选择排序 简单选择排序，即完全按照上述的说法进行排序。时间复杂度O(n2)。由于比较简单，不具体描述。 1、算法 1）遍历整个数组，找到最小值放置于第一个位置。 2）遍历从第二个位置至末尾的数组，找到最小值放在第二个位置。
选择排序就是从数组中选择出来最大或者最小的元素，然后将其和队首或者队尾的元素进行交互。
选择式排序也内部排序法，是从想要进行排序的数据中，按指定的规则选出某一元素，再依规定交换位置后达到 排序的目的。
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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
选择排序（Selection Sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下，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。选择排序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。
选择排序就这么简单 从上一篇已经讲解了冒泡排序了，本章主要讲解的是选择排序，希望大家看完能够理解并手写出选择排序的代码，然后就通过面试了！如果我写得有错误的地方也请大家在评论下指出。 选择排序介绍和稳定性说明 来源百度百科： 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素，存放在序列的起始(末尾)位置，直到全部待排序的数据元素排完。选择排序是不稳定的排序方法（比如序列[5， 5， 3]第一次就将第一个[5]与[3]交换，
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
然后我们再通过我制作的gif，配上数据再了解一下过程。假设我们的待排序数组还是[5, 1, 3, 7, 6, 2, 4]。
本篇有7k+字, 系统梳理了js中排序算法相关的知识, 希望您能喜欢. 原文:JS中可能用得到的全部的排序算法 导读 排序算法可以称得上是我的盲点, 曾几何时当我知道Chrome的Array.prot
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（Select Sort） 是直观的排序，通过一个中间量从带排序的的数中找出最大或最小的交换到对应位置。再选择次之。选择排序和冒泡排序一样，都有两层循环。
它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。 选择排序是不稳定的排序方法。
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。
/** * 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
上一篇博客我们实现的数组结构是无序的，也就是纯粹按照插入顺序进行排列，那么如何进行元素排序，本篇博客我们介绍几种简单的排序算法。 1、冒泡排序 这个名词的由来很好理解，一般河水中的冒泡，水底刚
由于浏览器的原生支持(无需安装任何插件),用JS来学习数据结构和算法也许比c更加便捷些。因为只需一个浏览器就能啪啪啪的调试了。比如下图我学习归并排序算法时，只看代码感觉怎么都理解不了，但是结合chro
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。
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**。
第一个原因：我和我的同学在学习java的排序过程中，冒泡排序和选择排序傻傻分不清楚。把这两个排序放在一起，可以帮助我们去更好的理解它们。
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。
上一篇：选择排序 对随机长度为N且主键不重复的数组，平均情况下插入排序需要~N^2/4次比较和~N^2/4次交换；最坏情况需要~N^2/2次比较和~N^2/2次交换；最好情况需要N-1次比较和0次交换。插入排序平均时间复杂度：O(N^2)。 插入排序的特点： 与选择排序一样，当前索引左边的所有元素都是有序的。但插入排序中它们的最终位置还未确定。 插入排序所需要的时间取决与输入中元素的初始顺序。 插入排序不会访问索引右侧的元素，而选择排序不会访问数组左侧的元素。 public class Insertion
其实对于这样的内容，自己没有一个很明确的讲解流程，一般还是按照下面的内容来说吧，先暂时看下大概的内容。
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。
而今天这篇文章，转自 Github 上一个项目，此项目整理了 10 个常见排序算法的原理、演示和多种语言的实现。这里我们摘录其中 Python 的实现，分享给大家。
每次从无序区间选择一个最大或者最小值的一个元素，放在无序区间的最后或者最前，直到待排序的所有元素排序完毕。
排序是每个软件工程师和开发人员都需要掌握的技能。不仅要通过编程面试，还要对程序本身有一个全面的理解。不同的排序算法很好地展示了算法设计上如何强烈的影响程序的复杂度、运行速度和效率。一起看一下前6种排序算法，看看如何在Python中实现它们。
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